【感知算法面经八】蔚来智驾感知算法面经
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💫 自动驾驶感知算法实习/秋招面经合集（持续更新中🔥）
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一、第一轮技术面试
- 自我介绍
- 面试官大部分时间都是针对实习中涉及到的项目内容进行技术考察和沟通
- 介绍项目中使用到的3D感知算法具体的实现流程
- 介绍一下你所了解到的经典的基于纯视觉的3D感知算法模型
- 介绍一下BEVDet算法模型的实现流程
- 针对实习过程中一个具体的项目详细询问了项目背景、所使用的技术路线以及在业务上的涨点情况
- 有关计算机视觉、目标检测相关的知识
- 介绍一下Transfomer中的注意力机制的思想
- 介绍一下可变形注意力机制的大概思路
- 基于Transformer的目标检测算法Object Query如何与图像特征进行交互
- RetinaNet目标检测算法中采用的分类和回归损失分别是什么
- Focal Loss损失函数的数学表达式是什么
- Focal Loss损失函数的作用是什么
- 代码考察
- 一道DFS相关的题目（具体题目记不太清了，应该不是LeetCode原题）
- 写一下2D卷积的实现过程
二、第二轮技术面试
- 自我介绍
- 面试官主要围绕着简历中写到的实习项目经历进行展开（包括但不限于项目背景+采用的核心技术路线+最终在业务数据集上的涨点表现）
- 针对项目中使用的BEVFormer算法询问了其具体的3D感知流程及实现原理
- 介绍一下BEVFormer算法的优势和劣势分别是什么
- 当前的感知算法在引入时序信息之后会给模型带来哪些方面的优势
- 所使用的算法模型在实际业务中所采用的感知空间是多少
- 还问了一些有关于计算机视觉相关的基础
- 知识介绍一下Vision Transformer的算法原理
- 介绍一下DETR目标检测算法模型的算法原理
- 针对简历中做过的相关项目进行了提问
- 如何将水平框检测算法修改为旋转框检测算法
- 旋转目标检测算法中存在哪些待解决的问题以及相关的解决方案
- 代码考察
- 手撕Soft-NMS后处理算法
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