大疆计算机视觉工程师笔试题回忆录
题型:10 单选+10 多选+10 判断
由于只记得部分题目,所以题号可能对不上,见谅
1.lidar slam 点线匹配自由度(答案:3)
2.图像分辨率缩小一半,内参变化(答案:除了畸变系数,fx,fy,cx,cy 全部减半)
3. a=np.random.randn(3,3),b=np.random.randn(3,1) ,c=a*b,问 c 等于(答案:因为第一维相同,第二维度不同,且有一个维度为 1,会广播机制,后面的 b 会按列复制成 3*3 的矩阵,再与 a 对应元素相乘)
4.ReLu,BN,Dropout 能改变感受野(答:错)
5.LiDAR slam 去 运动畸变(答:我选了激光点云加 imu 能提升精度,以及帧率越高畸变去的越准)
6.如何提升重复纹理环境感知能力(答:我写的是用时域方法以及用更精确的匹配方法。感觉高斯模糊什么的,本来就无纹理了,再模糊还能匹配准吗)
7. Laplacian 算子 可以用来边缘提取(答:对)
8.L-K光流性质(答:时空和亮度不变性假设)
9. triplet loss 训练全部使用 hard triplet(答:不对,看情况)
10.曝光不变,静止多帧平均(答:当时选错了,应该是可以去除噪声,曝光不变不能改变图像动态范围,高曝光、正常曝光、低曝光组合可以增加图像动态范围)
11.xTAx 对 x 求导,分子布局(答:结果应该是 1*n 的,应该选 xT(A+AT))
其他的记不太清了,反正最后虽然可能进不去大疆,但是这次笔试也能学到很多东西,也值了😭
由于只记得部分题目,所以题号可能对不上,见谅
1.lidar slam 点线匹配自由度(答案:3)
2.图像分辨率缩小一半,内参变化(答案:除了畸变系数,fx,fy,cx,cy 全部减半)
3. a=np.random.randn(3,3),b=np.random.randn(3,1) ,c=a*b,问 c 等于(答案:因为第一维相同,第二维度不同,且有一个维度为 1,会广播机制,后面的 b 会按列复制成 3*3 的矩阵,再与 a 对应元素相乘)
4.ReLu,BN,Dropout 能改变感受野(答:错)
5.LiDAR slam 去 运动畸变(答:我选了激光点云加 imu 能提升精度,以及帧率越高畸变去的越准)
6.如何提升重复纹理环境感知能力(答:我写的是用时域方法以及用更精确的匹配方法。感觉高斯模糊什么的,本来就无纹理了,再模糊还能匹配准吗)
7. Laplacian 算子 可以用来边缘提取(答:对)
8.L-K光流性质(答:时空和亮度不变性假设)
9. triplet loss 训练全部使用 hard triplet(答:不对,看情况)
10.曝光不变,静止多帧平均(答:当时选错了,应该是可以去除噪声,曝光不变不能改变图像动态范围,高曝光、正常曝光、低曝光组合可以增加图像动态范围)
11.xTAx 对 x 求导,分子布局(答:结果应该是 1*n 的,应该选 xT(A+AT))
其他的记不太清了,反正最后虽然可能进不去大疆,但是这次笔试也能学到很多东西,也值了😭
全部评论
多曝光融合去噪是基于高斯噪声均值是0,不断融合后的噪声高斯方差会越来越小
补充一个
12.一个 3*3 卷积(step=1,dilation=1) 加 2 步长 2*2 池化加 3*3 卷积(同上)
问等价于步长(答:这题感觉意思不明确,不过我计算了最后一层感受野大小是 8,所以步长应该是 7?)
np那个,*不是元素对应相乘吗,也可以广播
怎么没有编程题?
感谢分享,十分重要
这是A卷还是B卷呀大佬
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