滴滴提前批预测算法凉经

秋招的第一次面试0815,当时还在公司实习,也没有太过多准备,很多东西回答的都不是很好;提前批挂了之后正式批也是直接简历挂

1. 详细讲讲量产模型与MultiPath++与VectorNet模型的区别和改进?
2. 交互用的是什么?MCG与cross-attention的区别?
3. 地图的建模是如何的呢?
4. 一个元素8个点,表示较短的道路来说是足够的,但是如果是表示较大的路口是不是不太够呢?
    ⅰ. 会不会出现地图元素的失真呢?比如对于一个polygon进行降采样,可能会使得某些角落失真。
    ⅱ. 这会不会影响一些道路的硬边界失真,使得车辆穿过的问题?会有些后处理的规则或则添加模型的loss直接约束呢?
5. 预测模型的loss会有哪些?
  a.  轨迹xy序列与真值的loss
  b. 概率的loss是如何定义和训练的?
  c. 意图的loss是如何定义和训练的?
  d. 交叉熵损失和KL损失有什么区别?
 6. 每批数据里面,cut-in可能是比较少的值,那这样的话会有严重的数据不平衡问题,这是如何解决的呢?
 7. 比如真实场景下,cut-in只有比较少的,调整cut-in的数据,增加他分布的占比,会不会导致相较于真实世界,更多的召回cut-in?
 8. 模型部署这方面,有什么不支持的onnx算子吗?有什么限制吗?
9. 预测不同的轨迹数量,是不是只有时延的考虑,能详细讲讲效果的考虑这方面吗?
10. MultiPath++的EM算法讲一下
手撕:
棋盘问题DFS
#你都收到了哪些公司的感谢信?##自动驾驶##深度学习##第一次面试#
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应该是在boss直聘上海投的,不过其实面试官也觉得我没有做过从传感器端开始的算法,觉得可能不是很匹配09.06一面1. 模型部署具体是哪些算子不支持,如何解决?2. 在轨迹预测 数据这一块 你参与过哪些工作3. 构建轨迹真值的时候遇到最大的问题是什么      1. GT里存在缺失的情况下的多种处理机制      2. 缺很多,缺一帧,缺很多帧4. transformer  a. 简单描述一下原生的transformer的结构  b. transformer与CNN的优势和劣势在哪里?  c. 使得DETR变得轻量的话可以用什么方法,在模型层面?  d. FFN网络的本质是什么  e. transformer网络如车辆目标检测的DETR在车辆上进行部署最大的一个问题是什么?  f.  transformer类型的模型需要部署到车辆上的话设计模型需要去注意哪些点呢?5. 目标检测做的多吗?特征提取的backbone里面,哪些你用的比较多?6. Encoder越大确实越强,但是他可能部署不上去,如何去权衡性能与推理时间?7. 手撕:  a. 二分查找,有序重复数组寻找第一个等于target的位置  b. 进阶版本:无序重复数组寻找第一个等于target的位置#你都收到了哪些公司的感谢信?##如何判断面试是否凉了##自动驾驶##深度学习#
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