DMAI(暗物智能)计算机视觉实习生岗-凉经

首先,感谢牛油@CVPR快到碗里来 之前写的面经[1],读完之后有很大帮助。所以这次我也回馈下社区吧。
切记,没有深入实践的项目,不要写在简历上!不要写在简历上!不要写在简历上!

面试内容

项目部分:
  1. 介绍yolo项目,anchor是怎么计算的?map指标计算公式?
  2. 人像分割项目,知识蒸馏的原理是什么?DeepLabV3比V2好在哪里?
  3. 人像分割项目部署,为什么用MNN?有和NCNN,paddle paddle等部署框架,进行实验对比过吗?
  4. 人像分割项目,在MobileNetV3移动端推理时,图片的输入输出分别是多少?
基础部分:
  1. 介绍下batch normalization的计算过程?(答:计算均值、标准差、归一化处理、重构)
  2. 分类任务一般使用什么损失函数?优化器呢?(答:交叉熵损失函数,Adam优化器)
  3. 自己在学校的项目,还有实习项目中,算法使用什么学习策略?(这个没答上来)
  4. 在本地电脑调好了代码(batchsize=8,epochs=1000),现在放到集群里面跑(batchsize=32,epochs=1000),学习率应该要怎么调整呢?(答:batchsize增大几倍,学习率相应增大。再问:为什么?....)
编程部分:
  1. 手写softmax公式,并用python实现。(简单写出来了,再问:若输入的值很大,e的1000次方,那不就溢出了?如何优化?卒...)

个人体会

1.面试官的水平很高,不管分类、检测或分割,都有深入的了解,不亏是DMAI的员工。
2.面试过程持续50分钟,面试官的问题都很有深度,问的也很深入,必须做好被虐的准备。(大佬除外)
3.项目中自己的工作部分,一定要好好的深挖,了解每一个知识点和细节。



参考:


#面经##校招##暗物智能DMAI##计算机视觉岗#
全部评论
之前面过,感觉难度还可以。
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发布于 2020-11-03 09:49

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