【感知算法面经一】旷视迈驰感知算法面经
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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
- 一面的面试官很友好，全程面试下来感觉更多像是和做感知方向的学长进行一次长时间的技的探讨和交流，体验非常棒！
- 面试官先从简历中涉及到的实习项目出发，对实习项目中涉及到的相关技术进行提问和交流
- 问了一个关于BEVFormer算法模型的实习项目，重点询问了BEVFormer算法模型在业务数据上的相关情况（比如：模型训练时长、参数量的大小、模型是否方便部署、以及相比于之前的算法具有哪些优缺点等等）
- 针对另外的一个BEV感知项目重点提问了该项目的背景、采用的技术路线是什么
- 在实习期间，让你印象最深的一个项目是哪一个，简单介绍一下
- 是否了解目前比较新的BEV感知算法，简单做一下介绍
- 是否了解传感器之间的坐标系变换过程，简单介绍一下
- 是否了解目前比较新的在BEV感知算法中的端到端3D检测算法模型，简单介绍一下
- 可能组内使用过一段时间的BEVDepth算法模型，让我对这个算法模型进行一下介绍（包括但不限于该算法的主要创新点，以及具有的优缺点等等）
- 代码考察
- 写一下2D目标检测的非极大值抑制后处理算法（NMS）
二、第二轮技术面试
- 自我介绍
- 感觉第二轮的面试官比较侧重对于基础知识的考察，整场面试下来，感觉实习项目经历和基础知识的提问差不多一半一半，还是考察了不少关于计算机视觉、2D、3D相关的内容
- 项目来说的话，和一面的交流的内容都比较相近，包括但不限于以下几个方面的问题
- 项目的出发点、采用的技术路线以及最后在业务数据集上的涨点情况
- 针对项目中使用的算法模型具有哪些优缺点
- 针对项目中使用的算法模型后续做了哪些方面的改进
- 2D目标检测任务中常用的分类和回归损失都采用什么，简单介绍一下
- 介绍一下2D目标检测中经典的算法模型，大概说一下发展脉络
- 介绍一下卷积过程的计算公式是什么（考虑Padding和步长等）
- 在端到端的目标检测算法中Object Query的物理含义是什么
- 介绍一下目前基于纯视觉的BEV检测算法模型的技术方案有哪些，大体可以分成几类
- 还有一些关于基础知识的考察，但有些记不清了，印象当中面试官主要在考察自己对于这类任务的理解和知识的掌握程度
- 代码考察
- 写一个快速排序（编程语言不限）
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