【感知算法面经十五】速腾聚创感知算法面经
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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
- 针对简历中实习做过的相关智驾感知项目进行了提问
- 选择一个印象最深的项目进行介绍
- 在你所参与的项目当中采用的是什么感知算法模型
- 对所使用的感知算法模型进行介绍（重点介绍算法实现原理）
- 在实习过程中是否对所使用的算法模型进行改进？如何改进的？
- 改进的算法模型在业务数据集上的涨点情况如何
- 针对计算机视觉的相关八股进行提问（包括但不限于以下内容）
- BN层的作用是什么
- BN层中可以学习的参数有哪些
- 简单介绍一个你最熟悉的2D目标检测算法模型
- 代码考察
- Leetcode原题（中等难度）
二、第二轮技术面试
- 自我介绍
- 针对发表的一篇目标检测论文进行了相关提问
- 采用的基线模型是什么
- 创新点是什么？涨点情况如何？
- 介绍一下目标检测算法的技术发展路线是否了解DETR这类端到端算法，介绍一下模型的实现流程
- 针对发表的目标检测论文扩展到了旋转目标检测任务上进行技术交流
- 目前旋转目标检测任务有哪些技术难点
- 针对你提到的难点目前有哪些比较好的解决方案
- 如何计算两个旋转矩形框的IoU值
- 代码考察
- Leetcode原题（中等难度）
三、第三轮技术面试（主管面）
- 自我介绍
- 深挖简历中实习项目的各种技术细节（包括但不限于以下几个方面）
- 实习所做项目的项目背景是什么
- 项目中所采用的感知算法是什么介绍一下算法的原理
- 采用了何种改进方案，在具体的实现过程中是否遇到了什么困难
- 遇到的困难是如何解决的
- 所采用的技术方案是否有在业务数据集上进行验证，效果如何
- 最终实现的技术方案是否有进行上车验证
- 介绍一下感知算法的技术演进路线
- 面试官介绍部门所做的业务和发展情况
- 询问个人的职业发展路线以及期望的工作地点
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