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。。。


#面经##小米##校招##算法工程师#
全部评论
冲冲冲!
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发布于 2020-09-18 22:39
请问后续结果出了吗?
1 回复 分享
发布于 2020-09-21 16:50
楼主,手写是代码还是伪代码?
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发布于 2020-10-07 18:20

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今天老师结合辅导经验,分享一些丰富项目经历的方法,供各位同学参考学习。✅关于怎么找项目这个问题,其实来源可以是很多的,比如数据竞赛: Kaggle 、百度 AlStudio 、阿里天池等✅Github 高 Star 项目✅项目辅导:在辅导中老师会带各位同学接触实际大厂的高级别项目,能够满足技术栈和大厂契合,有应用场景,有可以发布论文的创新点或者能解决业务问题的整体Pipeline,并且有明确的优化思路(比如版本迭代)。也很重要的是✴️你能否把你的项目完整且精彩的写在简历上并且讲述给你的面试官听。📳过程分为三步:1️⃣明确想做的任务和方法:任务:拿 NLP 举例,主要分为四大任务:分类任务、生成任务、序列标注、句子关系判断方法:主流方法 or 前沿方法。还是拿 NLP 举例,主流方法可以是 BERT ,前沿方法当然就是大模型微调啦2️⃣找到相关代码+多迭代明确任务和方法之后,就可以找找 Github 先跑通一个 Version 1了。接下来比较关键的一步就是如何优化你的 Version 1了。比如你可以从数据预处理、加入小 trick 、对比不同模型性能等多种角度来以此尝试,试图能否提升性能与效果。其实这就是面试官想看到的,因为大家可以想想互联网的一个最重要的特点不就是飞速的迭代嘛,很多的算法岗业务也是如此:要不就是开辟新业务,要不就是用新方法重新做一遍旧业务,一旦优化成功了,你的新模型就成功上线了。3️⃣写好故事+讲好故事简历书写(这一篇笔记先不具体展开了),但大致可以按照下面一部分的几个角度来切入讲好故事:面试前提前准备好下面几个问题,数据是什么,方法是什么(对应八股要准备好),项目的目的是什么﹣﹣让面试官有个总体了解是怎么迭代算法与模型的,性能对比情况如何﹣﹣体现你的工程能力与优化能力,遇到过什么困难,是如何解决的﹣﹣提升真实性,让面试官直观的感受到你是自己做的,还有什么改进空间﹣﹣体现你的思考与沉淀。📳如果想进行更加详细具体的项目辅导,提升面试能力,欢迎后台联系。#算法# #简历中的项目经历要怎么写#
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