计算机视觉算法岗面经

科技   2024-12-10 08:17   北京  


作者:人生啊这么长
链接:

https://www.nowcoder.com/discuss/128148
来源:牛客网





  深度学习与计算机视觉报道  


当初开始面试时就想着,以后我一定要写一篇面经,现在是来还愿的时候了。

首先,嗯,非常感谢牛客平台,提供了很多信息啊。而且去年11月曾报名左神的课程,非常感谢左神啊!课程相当值啊,你见过用1分钟吃完饭接着讲课的老师吗!你见过自己加班加点也要把所有内容都讲完的老师吗!左神就是啊!而且左神唱歌也好听啊!有次我第一个去了直播间,听了左神唱歌啊!而且自从听了左神讲的各种排序算法后,再也没有忘记过,墙裂推荐啊!(嗯,不用给我广告费)


好了,不扯了,开始整理面试记录。(回归严肃脸)


分为两部分内容,先写秋招正式面试记录,后面是春招实习面试记录。

实习面了6家,秋招面了21家。还有很多被筛了简历或者笔试没过的,后面的面试也不怎么打算面了,就先这样吧。


嗯,不要问我最后结果,大家看看面经就好,这样就避免了秀的嫌疑,毕竟我非常害怕批评,你批评我我也不敢还回去。当然,你要是非要问,那我只能唱一句暴露年龄的歌词“不要问我星星有几颗”。


还有,整的一些秋招面试资料,放在我的博客了,放上链接(我就是那个链接),大家有想看的可以看看(欢迎大家点赞关注,啊哈哈哈哈哈)这个帖子只写面试记录了。


一些其他的建议,给同届或者其他学弟学妹(一家之言,不喜勿喷,嗯,喷了我也不敢拿你怎么样)


  1. 简历:不要写太多与应聘岗位无关的信息,比如个人信息、爱好写了“很多”的,这样一般是为了增加简历内容而写的,自己都认为比较水,何况面过这么多人的面试官呢。当然除了真大神(论文、项目、实习等言简意赅,亮点突出)


  2. 简历项目实习:介绍了方法、工作,总要写你的输出吧,以结果为导向,总需要一个量化你的能力的点吧。


  3. 海投吗?看个人精力了,毕竟是多一次机会。我个人是投了很多的,一方面是想积累经验,另一方面给自己多个机会,毕竟你不知道哪个机会恰好就是你的人生际遇。


  4. 提前刷题,毕竟笔试有编程,面试也会手撕代码,即使是电话,也会让你讲思路,刷题才是硬道理,可以多关注动态规划的题目,大部分都是这种题。


  5. 春招尽量去实习,尽量早去实习。一是可以转正,二是你秋招的一个资本,三是升能力的话,好的实习远比自己闷头苦学要快很多。


  6. 努力很重要,“大部分”原因都是不够努力,努力让自己变得幸运。


  7. 没想好,就先这样。



一、秋招

以下排名不分先后,哼


1、美团

美团AI提前批专场面试

1.1 美团平台

16:15-16:50

  1. 视频分类难点有哪些

  2. 项目相关

  3. 你在团队都负责什么?

  4. 你细粒度分类调研情况如何?

  5. 给你一个场景:超市,需要上万种物品目标定位检测、识别,需要细粒度分类,如何处理给你一个场景:

  6. 如何划分一级标签、二级标签的?人工还是?

  7. 论文你有吗

  8. 你知道attention起源是用在哪里?pixel还是frame,是soft还是hard

  9. 介绍下都有哪些优化?

  10. 项目相关

  11. 你毕设做的什么?

  12. 那untrimmed和trimmed,你认为untrimmed的难点是什么?

  13. 其他项目都是偏工程的,那还有算法吗?

  14. 你对美团技术有什么了解

  15. 你职业规划是什么?做研究?做业务?做基础平台?

  16. 你还有什么要问的?


1.2 无人配送

15:17-15:27

  1. 自我介绍

  2. 那你这个项目咋么做的?

  3. 你们做了哪些改进,有改进网络结构吗?

  4. 有什么提高吗?

  5. 数据集

  6. 项目相关

  7. 你做的工作有哪些?

  8. 你对这边的了解有哪些?

  9. 你想做哪些工作?



2、大华

2.1 一面

13分钟

  1. 自我介绍

  2. 详细介绍项目怎么做

  3. 项目相关

  4. 网络用的损失函数是什么

  5. 还有用什么损失函数吗?

  6. 监督信息是什么


2.2  二面

37分钟

  1. 自我介绍

  2. 介绍项目、数据集

  3. 讲一下毕设,什么时候开始

  4. 效率问题

  5. 比赛工作内容分配、几个人等

  6. softmax loss

  7. 全连接的作用

  8. GD、SGD、mini batch GD的区别

  9. 用什么语言,C++代码量有多少

  10. static

  11. 结构体占多少字节

  12. 函数中的局部变量在内存中如何申请

  13. S3D了解吗?

  14. 你什么时候接触深度学习的?实验室有几张卡?老师做什么的?

  15. 图像处理学过吗?

  16. 边缘检测算子有哪些

  17. 霍夫变换

  18. 已经有毕业资格了吗?

  19. 直方图是什么?

  20. 做目标检测的话,数据集用什么

  21. 你们与前面几名的差距是多少


2.3 HR面

13分钟

  1. 自我介绍

  2. 对这个岗,你有什么优势

  3. 你自己技术方面的优势

  4. 比赛的工作内容分配

  5. 工作地点

  6. 对大华有什么了解

  7. 实验室情况



3、CVTE

3.1 一面

23分钟

  1. 项目

  2. 项目巴拉巴拉

  3. 传统图像处理、边缘检测

  4. canny算子是怎么做的?

  5. 传统机器学习有了解哪些?

  6. 说一下SVM核函数

  7. PCA:SVD分解

  8. 霍夫变换

  9. 过拟合

  10. L1、L2范数,L1趋向于0,但L2不会,为什么?

  11. 偏差、方差

  12. inception v2、v3区别

  13. resnet好处

  14. 为什么用LR,不是0-1

  15. sigmoid优缺点

  16. 讲一下LSTM

  17. 你有什么问题


3.2 二面

32分钟

  1. 讲一个你觉得最满意的项目

  2. 介绍比赛是怎么做的

  3. 你做了那些工作

  4. 你认为你在团队中排第几

  5. 你还有那些工作

  6. 你们这个项目可以用在工业界什么地方?

  7. 图像的特征提取有哪些算法

  8. 那你知道他们的适用范围、优缺点吗?

  9. L1 L2范数了解吗?区别

  10. 偏差是什么

  11. 余弦相似度距离和欧氏距离的区别?

  12. 你知道其他距离度量公式啊?

  13. PCA

  14. 你认为深度学习是最好的方法吗?

  15. 那你觉得哪些时候不能使用深度学习

  16. 给你一个烤箱,你需要识别烤箱中的食材,怎么去做?

  17. 没有数据怎么办

  18. 如果数据不好怎么办,数据不均衡怎么处理、只有少量带标签怎么处理

  19. 模型不好怎么办,效果不行

  20. 烤箱设备升级,照明、摄像头位置等提高,但是原有的模型准确率却下降了。怎么办

  21. 你有什么问题

3.3 HR面

35分钟

  1. 之前两面打分,为什么

  2. 找工作的情况,有没有offer

  3. 意向公司、目标企业

  4. 找工作的标准

  5. 对实习公司的评价

  6. 那为什么不留在实习公司

  7. 最好、成功的一件事

  8. 最大挑战的一件事

  9. 失败的事情或者说没有达到期望

  10. 自己有做过哪些分外之事

  11. 家庭情况、工作、性格、身体、年纪

  12. 父母谁对自己影响比较大

  13. 父母对你的期望

  14. 至今为止对你帮助最大的一个人

  15. 至今为止对你影响最大的一个人

  16. 哪个时间段压力比较大,身体、心情

  17. 5-10年的人生规划,事业和家庭

  18. 人生理想

  19. 拿到offer,为什么不来

  20. 来了,为什么后来又离职

  21. 期望工资、地点、工作时间

  22. 同一批同学工资比你高,你怎么看

  23. 最后没拿到offer,你认为为什么

  24. 自己做过哪些重大决定

  25. 在哪个领域有深入的了解

  26. 有哪些兴趣爱好



4、顺丰

4.1 一面

25分钟

  1. 自我介绍

  2. 介绍怎么做的

  3. 项目相关的一堆问题

  4. 你还做什么

  5. 讲一下目标检测都有哪些方法

  6. 讲一下faster rcnn

  7. ROI层是怎么实现的,怎么做的映射

  8. yolo和SSD区别

  9. 训练不收敛的问题

  10. 数据集不好

4.2 HR面

27分钟

  1. 面试官有没有给你介绍公司

  2. 介绍了项目

  3. 实习经历

  4. 比赛怎么做的,负责的工作

  5. 如何选择一个公司

  6. 工作地点

  7. 项目有哪些应用

  8. 兴趣爱好



5、Momenta

5.1 一面

25分钟

  1. 介绍科研吧,

  2. 项目相关

  3. 目标检测

  4. 求感受野

  5. 有没有自己写过层,反向传播之类的

  6. BN层的moving——mean怎么求得

  7. BN层反向传播,怎么求导

  8. 还有做过哪些

5.2 二面

25分钟

  1. 用什么语言

  2. C++的多态

  3. 怎么实现

  4. 最大连续子数组

  5. python传参会改变原值吗

  6. 平时看论文吗

  7. 以后打算做哪个方向

  8. 有没有自己设计算法

5.3 三面

41分钟

  1. 自我介绍

  2. 实习时间

  3. 介绍一下项目

  4. 数据集

  5. 权重怎么设置

  6. 做了哪些改进,提升

  7. 目标检测、分割了解吗

  8. 有用过哪些小网络吗

  9. mobilenet怎么实现

  10. pooling层怎么反向传播

  11. 数据输入是怎么处理的

  12. depth conv知道吗

  13. 计算一层的参数量、计算量

  14. 计算感受野

  15. 你想做什么方向



6、腾讯

6.1 一面

58分钟

  1. 自我介绍

  2. 介绍项目

  3. 比赛成绩

  4. 第一名第二名是谁

  5. 具体项目内容

  6. BN层怎么实现

  7. 基础网络模型用了哪些

  8. resnet第二个版本做了哪些改进

  9. 有没有做过action proposal

  10. 目标检测

  11. xx怎么做的

  12. xx实习经历

  13. 还在实习吗

  14. 实习公司有发offer吗

  15. 编程题:数组有序,但是循环右移了几位,问新数组中原数组起始位子的下标是多少 

6.2 还是一面

1小时28分钟

  1. 自我介绍

  2. 问了论文

  3. 问了比赛,

  4. 负责的工作内容排第几

  5. 项目的一堆问题

  6. 近几年的网络

  7. mobileNet、shuffleNet知道吗?

  8. 检测了解吗

  9. 讲一下faster rcnn

  10. yolo

  11. SSD

  12. bn层怎么做的

  13. 撕代码:iou计算、k-means

  14. 其他项目偏算法还是工程,后来有跟进算法吗

  15. 工作地点

  16. 博客花了多久时间



7、深信服

7.1 一面

26分钟

  1. 自我介绍,然后说介绍一下项目

  2. 比赛

  3. 你做的工作有哪些

  4. 你们这个比赛的优势有哪些

  5. 技术上的改进

  6. 那之后又做什么?

  7. dropout

  8. 给数组,找到加起来是100的一组数。

  9. 一篇英文文章,统计单词频率,得到频率最高的那个单词

  10. 给一组整数,无序,在不改动原数组的基础上,请找出1000个位置连续的数,使其和为10万。

  11. 那如果是不限制个数,只要使其和为10万就可以的数。

  12. 给10x10的棋盘,扫雷,随机放置10个点作为雷,如何保证随机放置?

  13. 那你觉得你还有什么优势,我们没了解到的

7.2 二面

40分钟

  1. 项目

  2. 实习的工作内容是什么

  3. 介绍一下比赛方法

  4. 这个比赛考察什么?

  5. 工作的话偏向于图像还是可以做文本,

  6. 过拟合怎么做

  7. 正则化怎么选择,l1范数、l2范数;

  8. 介绍残差网络

  9. 有没有发论文

  10. 数组n个正整数,每个数值不超过n-1,有一个重复的数,找出那个重复的数

  11. n位字符串,循环右移m位,要求时间复杂度线性,空间复杂度为o(n)

  12. 两个图像库,场景一一对应,一个有雨滴,一个没有雨滴,对有雨滴的图像去除雨滴,要不留痕迹。

  13. 用什么语言

  14. 写一个函数,只有一条语句,判断数n是不是2的幂

7.3 三面

20分钟

  1. 自我介绍

  2. 项目

  3. 团队分工、负责的工作

  4. 你有做哪些算法上的创新

  5. xx做的工作

  6. 其他领域呢,传统机器学习了解过吗、nlp呢?

  7. 工程怎么样

  8. C++代码量

  9. 实习和实验室的差别,学术上的差别等



8、360

8.1 一面

36分钟

  1. 自我介绍

  2. 相似度衡量尺度

  3. 图像特征提取方式

  4. 人脸识别,如何输出标签

  5. boost、Adaboost

  6. 有其他offer吗、工作地点要求

  7. 有上线业务吗

  8. 筛子六个面,每个面的概率不一样,要求实现一个掷筛子的函数。

  9. 在xx做的什么

  10. 其他领域有做过吗

8.2 二面

18分钟

  1. 自我介绍

  2. 介绍论文

  3. 介绍比赛

  4. 应用背景

  5. C++内部实现机制

  6. 用过什么指针

  7. C11特性了解吗

  8. mat申请一个图像矩阵后怎么释放内存

  9. 在xx做的什么

  10. 其他项目

  11. 什么时候能来实习



9、多益网络

9.1 一面

17分钟

  1. 自我介绍

  2. 介绍最好的一个项目

  3. 比赛这个还有哪些可以拓展的

  4. 什么是梯度消失和梯度爆炸

  5. 怎么处理这种问题

  6. 正则化有哪些方式

  7. 线性回归和逻辑回归的区别

  8. 插入和删除用链表还是数组

  9. 54张牌,分3组,大王小王同在一组的概率

  10. 什么是SVM

  11. 有哪些offer,薪资多少,都是人工智能吗?

  12. 有论文专利吗

  13. 怎样看待互联网加班



10、网易互联网

10.1 一面

33分钟

  1. 自我介绍

  2. 项目

  3. 学习的项目

  4. 比赛

  5. 实习

  6. 博客链接

  7. 代码:实现卷积操作

10.2 二面

24分钟

  1. 自我介绍

  2. 介绍项目

  3. 优化算法

  4. 介绍一下momentum

  5. 介绍inception网络,主要用来解决什么问题,如何减少参数量

  6. resnet网络

  7. 如何避免梯度消失

  8. 介绍一下BN

  9. 激活函数

  10. 权重初始化方法都有哪些

  11. 代码:归并排序

10.3 HR面

27分钟

  1. 这次面试感觉怎么样

  2. 跟其他面试有什么区别吗

  3. 实习工作

  4. 比赛负责的工作,几个人

  5. 创新点等

  6. 调研工作

  7. 投了哪些公司,offer,

  8. 期望薪资,如何定的

  9. 压力大的时候

  10. 加班?



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