【感知算法面经十一】零一汽车感知算法面经
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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
- 对自我介绍中涉及到的项目进行介绍
- 对项目中涉及到的技术问题进行深挖（如：在3D目标检测任务中，如何解决想要检测远距离目标而导致BEV Feature设计过大而引入的计算开销）
- 针对上一个问题，有什么可以缓解的思路，介绍一下
- 面试官又对一些常见的八股问题进行了提问
- 如何缓解模型出现的过拟合现象
- 介绍Transformer中的注意力机制的计算过程
- 介绍Transformer的组成部分及每个部分的作用
二、第二轮技术面试
- 自我介绍
- 给了一道开放性的题目（实现一个城市图片的分类任务）
- 需要从以下几个方面详细的说出整个分类任务的实现过程
- 数据层面：给定的数据集如何进行处理
- 模型层面：如何设计相应的分类任务模型
- 训练层面：如何选用对应的分类损失函数，优化器如何选择，学习率设置等等
- 评估层面：如何设置合理的benchmark，评估设计的分类模型的性能好坏
- 针对上述回答完的问题，进一步挖掘细节
- 根据什么考量设计的分类损失函数
- 如果增加了一个额外的分类标签，损失函数如何设计比较好
- 学习率的调度设置是如何进行考虑的
- 应该选择什么样的评价指标进行评测，介绍一下如何考虑的
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