图像算法实习生面经
本人概况
本人双非本科，985硕士，目前研二，从研究生才开始接触计算机视觉这个方向，研一的时候没有搞清楚学习的方向，只顾着玩耍，研二才开始有计划的进行学习，和导师做过简单的相关项目，自己做过一些开源项目，没有paper，没有专利。每天都在事业的恐慌中，在男朋友的逼迫下勇敢的投了26个简历（都是一些小厂）
面经整理
图灵深视
只有一面，面了20分钟
1、做一下自我介绍
2、简历上写了平时用的是pytorch框架，问了nn.torch.conv2d()的参数
3、说一下padding的作用，有padding和没有padding有什么区别，padding=1时矩阵是如何变化的
4、简历上写了熟悉常用的经典框架，问是否了解最新的框架
5、目标检测、语义分割、还有分类熟悉哪个（说了自己比较熟悉目标检测，所以把one stage和two stage方法都复述了一遍）
6、RCNN
7、fast RCNN 说了用roi pooling取代warp操作，问了roi pooling的作用是什么
8、faster RCNN 问了有几个loss function
9、把YOLOV1、YOLOV2、YOLOV3复述一遍
10、FCN是如何取代FC层的
11、对多尺度是如何进行处理的
12、是否了解free anchor
13、最后问了我还有木有想问的
PS：整个面试比较快，面试官人也很nice，问的问题基本都答上来了，但是我平时都是对一些比较经典的CV算法进行学习，对一些前沿的技术和paper了解还不够，希望可以过吧~
