【感知算法面经三】小米智驾感知算法面经
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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
- 主要对之前实习期间的项目以及涉及到的感知算法进行提问
- 从之前实习做过的项目挑了几个，从背景+技术路线+最终效果的逻辑进行了提问
- 项目中涉及到的BEVFormer感知算法整体的检测流程介绍
- 在实习期间是否处理过实际的路采数据
- 项目中涉及到的PETR感知算法的整体检测流程，以及该类算法具有哪些优势
- 针对之前做的跨模态蒸馏项目问了整体的检测流程，有哪些额外的优势，采用了哪些loss函数
- 代码考察
- 二叉树的层序遍历（BFS，Leetcode原题）
二、第二轮技术面试
- 自我介绍
- 对简历里写的实习项目挑了几个感兴趣的进行了提问（询问内容包括但不限于项目背景、技术路线、最终的效果、项目中使用的算法有哪些优劣）
- 目前你所了解到的BEV感知方向的大致发展路线是什么样的
- 在实习期间接触过多机多卡的训练方式吗，有哪些需要注意的地方
- 问了一些基本的八股知识
- 介绍一下BN层，作用是什么，哪些参数可学
- 分布式训练中DP和DDP的区别是什么
- 口述一下NMS算法的大概流程
- 还有一些比较基本、常见的八股问题
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