小米-视觉图像算法-一二面经
一面：
自我介绍
对于落地项目，一个一个点的问，为什么要这么优化？
因为目标检测用了kmeans，要手写了一波
对于文章，详细问动机和算法细节，直到面试官听懂；
对于实习内容，问应用场景，方案调研，优化，结果是否上线等。
延伸问题：
近年来，一些新的目标检测的backbone有哪些，各有什么特点？
目标追踪的常见方法有哪些，包括深度方法和传统方法？各自的应用场景和区别。
二面：
一面完当天晚上收到邮件，第二天晚上二面
两个面试官
大致问题跟一面类似，但是问的更细节，因为我的项目里面涉及模型压缩，目标检测，视频理解
两个面试官的方向恰好覆盖我的简历内容，一个问模型压缩和目标检测，另一个问视频理解
最后手写nms，这里我脑子短路，一直在想着写IoU，忘记先按score排序了，后面面试官让我检查一遍才检查出来。
整体感受：面试官很专业，基本上都是抠细节问问题，需要对领域有一个比较全面的认知。
一面还行，感觉二面面试官应该不是很满意，nms卡壳真的伤啊。。。
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