大华一面，求offer，赞人品来了

一面，电话面，面试官问得贼细（65分钟）2019/08/24
1，介绍了天池的一个竞赛
2，讲一下inception网络的各个版本极其改进，
3，讲一下机器学习的adaboost算法（后面问了一下，面试官做人脸相关）
4，传统的图像特征提取算法了解吗（直线和圆的检测）？
5，resnet的各个版本介绍一下（ResNeXt?）
6，轻量级网络了解吗？讲一下。
7，RCNN系列论文的演进讲一下。
8，Mask RCNN讲一下，Mask RCNN的损失讲一下。
9，Faster RCNN的损失讲一下。softmax 损失函数的表达式（softmax + 交叉熵损失），Smooth L1损失表达式，为什么好？
10，focal loss讲一下。alpha 的作用是什么？
11，mAP讲一下，目标检测的mAP和ReID中的mAP的区别，ReID中mAP怎么计算。AP = 0.8代表什么意思？
12，BN中的参数有几个，具体是多少（NCHW）？
13，Anchor Free的目标检测了解吗？说一下。
14，C++中指针和引用的区别是什么？指针的sizeof是多少？
15，RetinaFace了解吗？说一下。它的损失函数是什么？
16，YOLOv3的anchor怎么来的？
17，讲一下kmeans算法。
18，平时用哪些框架多。
20，NMS的变种说一下。
21，常用什么优化器？
22，Adam的缺点是什么？（说完优点问缺点）
23，SeNet说一下
24，SS是什么（select search）?他是怎么操作的？
25，神经网络底层细节了解吗？
26，神经网络初始化方法有那些？说一下kaiming初始化要解决什么问题？
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