图森实习一面面经

图森实习一面面经:面试官人很好,问题问的也很细,很多以前没注意的细节都问了。研究领域最新的文章也问了(我还没看)。总之非常喜欢图森。

Faster rcnn
    每个roi的维度是多少

Fpn
    原理resnet上面的结构
    Roi怎么区分从哪个层里出来的
    还知道哪些多尺度的框架

Rfcn
    原理
    与faster rcnn异同
    速度比较,类别数影响其速度

Mask rcnn
    原理
    改进:fpn,
    Roi align 与roi pooling区别
    什么时候roi pooling的效果要好
    训练的时候是并行的,那预测是怎么预测的
    实例分割是怎么做的,损失如何计算的
    为什么用logistic损失,而不是softmax损失

Bn层
    原理
    怎么用,就是他的参数是怎么学习到的
Nms
    优化的论文,soft nms原理
定位损失
    有哪些,iou损失,优点
    和smooth l1,l2比哪个好
姿态估计
    Bottom up的方法有什么缺点
    还知道哪些论文
    Top down的
最新的姿态估计的文章,detection的文章
定位损失比类别损失小得多,即类别分数很低,或者类别错误,什么原因,怎么改进?
Cascade rcnn原理,如何预测的,三个分类器的类别分数怎么取的?
#图森未来##实习##面经##算法工程师#
全部评论
楼主答得怎么样?
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发布于 2018-09-05 09:46
roi pooling什么比较好?
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发布于 2018-09-05 10:17
微众银行
校招火热招聘中
官网直投
Roi怎么区分哪个层的?
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发布于 2018-09-05 10:22
可能这就是大佬吧……能把每题的答案附上吗😂
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发布于 2018-09-05 10:29
大佬,还有二面吗?有的话求分享一下啊😁
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发布于 2019-02-16 22:21
图森问的题目好有营养啊
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发布于 2019-02-18 18:04
今天也面了图森,感觉还可以,不知道能不能过,问的主要是简历上的东西!!!
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发布于 2019-07-24 18:00
不撸代码?
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发布于 2019-07-24 18:09

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02-26 22:09
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嵌入式软件开发
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