图像算法实习生面经
本人概况
本人双非本科,985硕士,目前研二,从研究生才开始接触计算机视觉这个方向,研一的时候没有搞清楚学习的方向,只顾着玩耍,研二才开始有计划的进行学习,和导师做过简单的相关项目,自己做过一些开源项目,没有paper,没有专利。每天都在事业的恐慌中,在男朋友的逼迫下勇敢的投了26个简历(都是一些小厂)
面经整理
图灵深视
只有一面,面了20分钟
1、做一下自我介绍
2、简历上写了平时用的是pytorch框架,问了nn.torch.conv2d()的参数
3、说一下padding的作用,有padding和没有padding有什么区别,padding=1时矩阵是如何变化的
4、简历上写了熟悉常用的经典框架,问是否了解最新的框架
5、目标检测、语义分割、还有分类熟悉哪个(说了自己比较熟悉目标检测,所以把one stage和two stage方法都复述了一遍)
6、RCNN
7、fast RCNN 说了用roi pooling取代warp操作,问了roi pooling的作用是什么
8、faster RCNN 问了有几个loss function
9、把YOLOV1、YOLOV2、YOLOV3复述一遍
10、FCN是如何取代FC层的
11、对多尺度是如何进行处理的
12、是否了解free anchor
13、最后问了我还有木有想问的
PS:整个面试比较快,面试官人也很nice,问的问题基本都答上来了,但是我平时都是对一些比较经典的CV算法进行学习,对一些前沿的技术和paper了解还不够,希望可以过吧~