真的好难啊啊啊🤯 单选和非定向上花了太多时间 后面只有一小时写代码... 第一次笔试,时间掌握的不太好 代码题三题只a了第二题,第一题看了一眼没有思路直接跳了,第三题明明自测代码和提供的例子都过了,但是提交就是0%,不知道为什么555 第一题:构造一个长度为n的数组,满足以下三个条件:1. 所有元素绝对值不大于3;2. 相邻两元素乘积小于0;3. 所有元素之和为0 第二题:必须且只交换一次相邻两
目标 在本章中, 我们将学习使用分水岭算法实现基于标记的图像分割 我们将看到:cv.watershed() 理论 任何灰度图像都可以看作是一个地形表面,其中高强度表示山峰,低强度表示山谷。你开始用不同颜色的水(标签)填充每个孤立的山谷(局部最小值)。随着水位的上升,根据附近的山峰(坡度),来自不同山谷的水明显会开始合并,颜色也不同。为了避免这种情况,你要在水融合的地方建造屏障。你继续填满水,建造障
ps:6.17投递,6.30测评 7.13一面 全程没问图像处理的东西,也没撕题...... 先自我介绍。。。 然后问是保研还是考研的? 本科成绩排名多少? 研究方向是什么?有成果吗? 介绍一下简历上几个项目。。。(项目都和图像处理没太大关系) 反问环节。。。 最后下来一共20多分钟,不到半个小时。。。 7.21二面 先自我介绍。 聊简历上的一个项目,问细节。 聊研究方向,讲自己的工作。 穿插着问
总共三面,因为项目比较多,所以基本都是侧重于项目相关的 每轮面试20分钟左右 主要内容: 1. 在校成绩、是不是保研、获奖经历(每轮都问了) 2. 第一轮面试主要问了GAN的损失函数设计、发展历史,问我传统图像处理相关是否了解,问了对比度怎么调整 3. 第二轮问了我做的几个图像风格迁移(cyclegan、pix2pix)相关的内容,以及为什么使用这些网络 4. 第三轮主要问了做的项目之后甲方验收的
提前批上个月底发的意向书,实属捡漏(数字化业务😏) 一面 自我介绍。 讲一个项目。 有做什么修改吗? 怎么进行模型微调的? 手撕剑指58 整理实验结果怎么整理的?写脚本自动生成吗? pytorch里训练的流程讲一下,分类网络的完整框架怎么写?数据集怎么读取? 问了一些毕业论文的问题,创新点?与SOTA比较? 二面 自我介绍。 介绍一下第一个项目。有什么创新点?传感器怎么融合的? 挑一个有创新点的
我很难计算我在网页上的div标签中托管的图像的纬度和经度值。我可以很容易地计算出图像的x、y(像素)坐标,并将它们保存到脚本中的一个变量中。棘手的是... 地图不是墨卡托投影,所以我不能简单地线性插值x,y像素坐标到lat和lon值。然而,我确实有奢侈的知道所有四个角的纬度和经度的图像(见贴图),地图在图像上的投影,中央子午线,和原点的纬度。 800x600像素的图像是美国的,我基本上试图通过传递
本文向大家介绍Android图像处理之泛洪填充算法,包括了Android图像处理之泛洪填充算法的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 泛洪填充算法(Flood Fill Algorithm) 泛洪填充算法又称洪水填充算法是在很多图形绘制软件中常用的填充算法,最熟悉不过就是windows paint的油漆桶功能。算法的原理很简单,就是从一个点开始附近像素点,填充成新的颜色,直到封闭区域内的所有像素
5.26评测 6.15才约一面 1.自我介绍 2.本科成绩,考研还是保研 3.讲一作论文(计算光学成像的),是否独立完成,有什么实际用途,创新点在哪,遇到了什么难题 4.实习工作内容,isp的具体算法是否了解? 反问: 用传统的还是深度学习图像处理算法多?传统是基础,在设备算力允许的情况下深度学习算法效果好。 部门具体工作安排?还有一些其他的岗位如光学设计岗,效果调试岗,相机3A算法岗等 感觉面试
1.英文自我介绍 2.硕士研究方向 3.isp相关 4.实习相关 5.反问 ps:15分钟,说方向不相关,不想面可以不面,搁着刷kpi呢
自我介绍 挑一个项目阐述 深挖项目,解决思路,为什么这么解决和设计的。 对目标检测比较熟悉? 再解释一下目标检测的项目? 解决思路,为什么这么解决和设计的。 小目标检测的研究主要解决思路分为哪几类? (幸亏看了西工大韩军伟老师发的那篇小目标检测的综述,基本都答上来了) 口述NMS的流程 目标检测的IoU怎么计算,手撕一下? 旋转目标的IoU怎么算,说一下思路和流程? Soft-NMS解决NMS的什
三面完半个月终于座谈会结束啦,发个面经纪念一下小白菜的第一个offer。 从4月份0刷题找实习 面试翻转链表都做不出来 到现在太难了 时间过的有点久,有的记不太清了哈 2022.6.14 一面 30min 自我介绍 介绍发表的论文 GAN网络相关问题(我有相关项目):1. GAN网络结构,从14年原始版说到stylegan2, 2.学习率如何设置,这里我不知道该答什么,就是adam优化器自己学习
我使用精明的边缘检测器来检测输入图像的边缘。 在每个输入图像中,可以有两个对象(主对象和其中的另一个对象),如示例图像所示。因此,在这种情况下,我应该检测两条边 我根据输入图像自动确定上下阈值(使用中值和西格玛)。大多数情况下,canny工作正常,但有时当图像对比度不太好时,边缘检测失败,如以下示例所示(注意:-外边缘始终正确检测,内边缘出现问题) Canny检测到外部边界的边缘,但内部对象的边缘
自我介绍 简单聊了聊项目中的一些实现方法: 光线追踪中的抗锯齿,项目里面用的jitter camera 讲了讲MSAA, SSAA, TAA 问了问MSAA如何判断边缘, 四倍MSAA的话一个像素执行几次片段着色器? 色调映射、后期处理效果、亮度、曝光度、色彩度调整 有没有做过IBL(引擎项目里实现了IBL,但那部分不是我做的,讲了讲原理) Bloom效果怎么做的。 c++: 讲讲c++11/14
目标 在这一章当中, 我们将学习使用基于标记的分水岭算法来进行图像分割 我们将看到:cv2.watershed() 理论基础 任何灰度图像可以被看作是一个地形表面,其中高强度表示峰和山,而低强度表示山谷。你开始用不同颜色的水(标签)填充每个孤立的山谷(局部最小值)。随着水位上升,根据附近的山峰(梯度),来自不同山谷的水,明显不同的颜色将开始合并。为了避免这种情况,你在水合并的地方建立障碍。你继续填
🕒岗位/面试时间 1小时30分钟 1、自我介绍 2、讲一下kaggle金 方案,围绕着一个比赛扣细节 3、围绕天池/miccai workshop比赛展开 3、Gem代替global avg pool动机,Gem公式,代码实现 4、BN公式、其中可学习参数的意义 5、手撕Focal Loss 6、手撕Crop(提供一个中心点,和裁剪的宽高,要防止越界等异常情况) 7、反问 已发下一面时间