《视觉算法》专题

岗位 视觉算法工程师 一面 针对项目进行提问，问的比较细，要对每一点说出为什么 深度学习算法相比于传统算法在去噪上有什么优势 了解傅里叶变换吗，蝶形计算快在哪里 了解量化吗 BN有什么用，为什么可以加速训练 label smooth为什么可以提高精度 介绍一下深度可分离卷积，深度可分离卷积和普通卷积的计算量对比 代码：应用题，二分查找的应用 #2023校招##计算机视觉算法工程师#

自我介绍 了解公司吗 项目相关 过拟合解决方法、有遇到过拟合吗？怎么解决 传统的图像特征提取方法有哪些 通道注意力和特征注意力 场景题: 如果知道1000个人上班是否会乘坐地铁？不可以直接去询问个人。给出具体的思考和结果得出过程。 反问 #面经一面面经##商米##图像算法##算法工程师#

全程50分钟 pixelshuffle和其他上采样的区别 psnr公式 介绍ddpm SD SD和GAN区别 介绍transformer QKV是什么？ QKV为什么要通过三个映射 代码：返回最长子序列长度 #网易##网易互娱##面经##计算机视觉岗##算法##实习#

智能算法部 30min 看你实习用过SAM，讲一下原理 SAM模型的分割图目前没有语义标签，说一下改进的思路 说到了无监督语义分割，怎么实现的 讲一下实习做的工作 讲一下两篇论文的工作 讲一下医学图像分割与自然图像分割的区别与难点，近几年论文的研究方向 医学图像分割和自然图像分割的落地应用有哪些，落地的难点 dice系数怎么算 用过哪些分割损失，Lovasz loss用过没 未来想做研究还是做工程

##好未来#秋招：一面面经，应该是凉经，趁着热乎记录一下。 1、30分钟的项目，根据你的简历上的项目进行提问，问的地方比较细，也会问你对这个方向的一些看法和理解。 2、5分钟左右的八股，但是这个八股主要还是涉及到多模态大模型的部分，我不太了解，只是在一个项目中用过多模态大模型，所以这部分比较快 3、手撕，竟然没手撕力扣的，手撕一个分割的评价指标，我主要做检测的，分割很久不碰了，不过在帮助下还是磕磕

自我介绍，双方的，（我对阿里国际确实不了解） 问想要未来工作的base地 先来两道题，leetcode 11。leetcode爬楼梯 介绍一篇论文 知道vit吗 知道多模态吗 反问：1.卡多少（一千多张H100） 2.做什么（虚拟试衣，多模态，基座大模型）3. hc多少，暑期实习有10个，卡不能停找的人会比较多 4. 做research吗？（是的，一年以来业务做的很多了，现在需要技术的攻关） 全程

7.15 笔试 7.20 一面 无自我介绍 介绍项目 Anchor-free标签匹配方式 小目标信息丢失问题 基线选择 模型压缩技术 代码  7.1 求均方根  7.2 Softmax函数  7.3 交叉熵损失函数 7.27 二面 自我介绍 项目介绍 传统方法如何处理多尺度目标共存问题 双模态语义分割框架 语义分割损失函数 语义分割常见问题 边界模糊问题 点云配准及应用 凉~ #陌陌面试#

1、自我介绍 2、深挖简历，详细问了实习的项目，遇到的问题，如何解决的，有没有优化等等。 3、Python的深拷贝和浅拷贝的区别？赋值时浅拷贝还是深拷贝？ 4、说下Maxpooling的反向传播。 5、L1和L2的区别。 6、说一下几种常见的图像特征。 7、深度可分离卷积是什么？ 8、CNN中参数量和计算量怎么算？ 9、深度可分离卷积的参数量和计算量是多少？ 10、了解Linux的管道命令吗？ 1

秋招第一面感觉凉了 面试自我介绍然后依次介绍简历里的项目经验，每个项目介绍完提问每个项目负责哪些模块和相关的算法八股 问到八股人麻了明明有的前段时间才看了一下子就是想不起来 最后，谁说科大一面没有手撕的？？？？？ 让我手撕匈牙利匹配算法，我甚至都不知道这个东西，让面试官给点提示他也没有提示，噶 手撕完我以为没了，结果还问我觉得项目落地有哪些难点，还补充问了一下没明确写的论文里主要负责哪些模块 反问

面试日期8.30。 问题: 1. 我看你是做文本识别的为什么选择搜索部门？(你们岗位要求写了OCR相关经历，一脸懵) 2. 介绍一下论文创新点、解决什么问题？（巴拉巴拉讲了10min） 3. 这个方向最新的工作，有没有坑？(理解错了，原来是坑位的坑。。。) 4. 有没有做过大规模分类或者搜索的东西，大规模分类如何通过模型层面去优化？ 5. 对比学习了解多吗？ 6. 手撕，二维数组每行递增、每列递增

一面 1. 逐个介绍项目，问的很详细 2. 从公式的角度说明一下L2损失为什么会平滑 3. 解决模型过拟合的方法 4. 为什么L1正则化可以缓解过拟合 5. 代码 （1）快排 （2）手写卷积 #2023秋招##算法工程师#

40分钟 1.VQGAN反向传播怎么做的 2.讲几个你知道的轻量级网络 3.swim transformer那个移动怎么移的 4.这样做有什么作用 5. 4个iou的区别 6.怎么resize成有利于扩散模型的输入 7.SD微调方法 8.dreambooth原理，支持完全的新概念的注入吗，对以往概念的保留是怎么处理的？ 9.controlnet原理，零卷积作用 10.旋转位置编码 11.对多模态有

嗯，圆和椭圆还不错，但如果是带圆角的矩形呢？ 我们现在能做到那样了么？ 史蒂芬·乔布斯     我们在第三章『图层几何学』中讨论了图层的frame，第二章『寄宿图』则讨论了图层的寄宿图。但是图层不仅仅可以是图片或是颜色的容器；还有一系列内建的特性使得创造美丽优雅的令人深刻的界面元素成为可能。在这一章，我们将会探索一些能够通过使用CALayer属性实现的视觉效果。

一面主要聊项目，2道共享屏幕手撕，01背包和n皇后，快一个半小时。 二面聊项目，手撕最长子序列，一个小时。 前两面聊的挺好的，面试官也主要是搞技术的。 第三面就比较搞了 hr约的面试时间下午两点半，下午快两点的时候改成2点面试，过一会又改成3点。 面试官不开摄像头，说了一下项目，问了简历为啥没有实习，对自动驾驶的认识，未来两年你的发展规划，20分钟结束，然后被挂掉。 HR说面试官突然有事，所以面试

#24届软开秋招面试经验大赏# 投递岗位：视觉AI算法软件架构开发工程师 这是极氪的提前批 面试时间：9.23 面试流程 30min 线下面试，两个面试官，一个线下一个线上 1、自我介绍 2、介绍项目中的难点问题及解决 3、你在模型部署过程中遇到过量化导致精度下降这个问题吗？怎么解决的？ 4、你研究过单目标跟踪算法吗？能说一下单目标跟踪和多目标跟踪有什么区别吗？ 5、会设计算法模型吗？会训练模型吗