《计算机视觉算法工程师》专题

TCL小哥太和善了，全程体验极为舒适，可惜面的岗位主要做的是机器学习，不过也值得我学习 自我介绍 ======目标检测项目====== 项目介绍 预处理方法介绍，还了解哪些预处理方法 改进点是什么，为什么这么改进 为什么要是用mobilenet？精度上有提升吗，为什么？CBAM结构？这种结构还可以用在什么领域画质类任务了解吗？ SPP结构有没有用，结果和原因 YOLOv1-v5系列详细说一下 ==

视觉算法岗面经 面试的岗位大部分是计算机视觉算法工程师，少部分算法优化、部署岗。总的来说，大部分公司的技术面试都分为这几个部分：项目描述和细节提问、深度学习+目标检测算法、数据结构和算法代码及编程语言相关。下面是我面试当中问到的一些问题。 一，项目 主要是描述项目背景、项目实现的功能及使用的方法和流程，面试官会针对他感兴趣的点问一些技术细节，基本上只要能把项目流利的描述出来就问题不大。 二，深度学

目前总共做过两场线上笔试 感觉相比米哈游，蚂蚁的单选和不定项选择要容易许多，但是编程好像比米哈游难呜呜呜（一定是我太菜狗了） 来说一下三道编程题吧： 1. 翻转字符串中的大写字母段后输出（这个就是双指针依次找到每个大写字母段的首尾然后翻转即可，可以定义一个reverseString函数）--> ac 2. 从输入的数组中找到符合条件的所有三元组数目，条件：满足2*x=y+z（但是很坑的是比如对于数

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

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#

自我介绍 职业规划(传统算法，还是ai)(在这我选了传统算法，因为课题跟项目用到，虽然俺也很想搞机器学习) 边缘跟踪(直接不会，没用到过) 说一说边缘检测算法(sobel，canny) 细嗦canny检测(非极大值抑制是他想听的关键，跟边缘跟踪有联系，写完这个查一查) 继续问项目跟课题(这时候提到很多次效率) 本科的项目用到opencv，细讲。 问到项目里的圆检测，疯狂回想,最后想起来是hough

lz背景985本日硕机械,课题方向和图像相关性不大,有段工业视觉检测相关的实习背景. 前几天刚面了埃科光电的图像算法处理岗,时长35分钟,面试官是个小伙子,语气很和善,问题还是比较硬核的. 1)自我介绍 2)机械专业为什么不投递结构相关岗位? 3)简述一下视觉相关的实习经历和用到的算法. A:饮料瓶和药瓶的模版匹配 4)模版匹配的目的是什么?常用算法有哪些? 5)(4的回答有提到)LoG是什么?它

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

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#

HR 小姐姐主要问 1.啥时候到岗 2.实习多久 3.是否有别家的offer 和面试流程 说是一周内发offer 邮件。 #晒一晒我的offer# #计算机视觉岗# #暑期offer# #算法# #滴滴#

20道选择（单选+不定项）+ 3道编程 虽然知道没有什么时候是完全准备好的，但是面对不熟悉的知识点还是很down，要继续复习呀！ 还是说一下三道编程题吧： 1. 密码：输入是加密后的由小写字母构成的字符串，要求输出加密之前的字符串，加密规律也很简单，就是ascall码+3对应的字符，注意x,y,z加密后分别是a,b,c，解码时对应特殊考虑（只有这题ac了） 2. K排序：输入一个序列arr和每次能

更新：已经进入hr面 ———————————————- 二面面试官经验也很丰富，对技术的考查不多 上来先确认 工作地点和部门 上海腾讯优图实验室 1. 两分钟自我介绍 2. 对简历上哪个工作认为最好 3. 打开ppt简短介绍一下 4. 那个工作的前置工作是哪个（MasaCtrl） 5. 生成评价指标（clip i2i t2i lpips fid等） 6. 怎么判断生成异常歧义的指标（我想不出来没接

个人背景见之前小红书面经 3.28 一面(40min) 自我介绍 介绍一下多模态项目 介绍一下CVPR论文（面试官竟然看过我的论文，震惊） 这个论文创新点，你认为对车道线检测带来什么样的见解 你对多模态理解是什么 你了解BEV嘛 你知道有哪些车道线检测的范式，2D和3D的 你知道特斯来的自动驾驶最新技术嘛 实习时候复现模型的困难有哪些 还有部分对论文的问答 反问：部门工作，实习生工作。 手撕一道题