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CV算法面经(快手,百度,地平线,便利蜂,金山云,国企银行)

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牛客新人胡歌
编辑于 2020-11-20 10:23:45 APP内打开
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CV这块的面经少,我来提供下,但是很多其实都会是简历面,超细节简历面。自求多福~~

楼主准备的晚,8月才开始...也没有试水,直接上了大公司,再加上CV卷,收获none,目前有几个offer也是转到推荐...

时间轴:

8.14 一面

8.14  二面

快手一面


1、简历面

2、手写NMS代码

3、了解多模态处理吗?

4、NLP简单问题;word2vec等等


快手二面


简历面就不说了,感觉答得还好。

问了几个开放性问题(这是我秋招面试的第二个公司,准备不足,有几个答得不好)

1、人脸arcface中的arc为啥比cosface那些好,为啥比triplet好?

2、一般做分类我们都用交叉熵损失,交叉熵损失是否可以替换为MSE损失呢?

3、BN的gama  labada意义(这个简单)

4、GAN早期出现的问题以及一些简单方案(这个主要是WGAN)


算法题

合并有序数组(C++)

地平线


时间轴:

8.28 一面

9.5  二面

地平线一面


1、简历挑一个项目

2、BN原理,有几个参数,训练和测试的区别,多卡时BN如何处理?了解其他的归一化操作吗(例如群组归一化?)

3、MobileNet V1,V2原理,优化的方向

4、分割了解多少?

5、五道题选三道题

5.1 二叉树层序遍历

5.2 手写NMS

5.3 手写MIOU

5.4 用随机产生7以内数字的函数去写随机产生10以内数字的函数

5.4 股票问题(可以多次购买)

----------------------------------

地平线二面


二面就是简历细致化面试,为什么这么做?为什么不这么做?你们没有再做优化吗?

举例:

1、人脸特征训练好,你们怎么检索的呢?直接暴力吗?SQL有没有优化?

2、为什么用GAN,用GAN真的变好了吗?

3、你们这个模型最后部署有没有考虑速度?有没有深入的优化一下?(Emmm,这部分我没负责)

....

最后问了几个简单的

1、kmeans聚类如何选择初始点。

2、SVM的loss是啥。
3、Triplet Loss 怎么生成那三个点


CV常见问题(一些面试总结的)


1、最基本的骨干网络(VGG、GoogLenet、ResNet、MobileNet)

2、目标检测(RCNN系列一条龙、YOLO一条龙)

3、BN、NMS熟悉

4、RoaAlign和ROIPooling区别

5、Relu改进

6、过拟合解决方法

7、梯度消失解决方法

8、解决正负样本不均衡的方法

9、手写代码(NMS、BN、各种loss、ResNet)

10、Adam等优化器

11、逻辑题:25匹🐴,5个赛道,没有计时器,如何用最少的比赛找到最快的三匹🐴


便利蜂的话重视数学,要把笔试题做好,不会的课下要复习,面试的时候会问。

1、笔试你没做出的题又问你一遍

2、python和cpp的区别特点,垃圾回收

3、统计一大批人口的年龄方差,如何计算(肯定不是简单的方差公式.....)

4、质疑我的项目中一个解决问题的方法?(我....)

5、异常点检测有了解吗?(哦,不了解,不匹配)


emmm,这公司又是一堆理论问题

1、高斯分布是啥?

2、极大似然估计法

3、CNN的优点、缺点

4、各种loss的书写(反向传播)

5、交叉熵公式的来源

6、为啥出现正则化



基础问题,简单聊(不问简历....)

1、标准化与归一化的区别

2、出现Nan的原因

3、PCA原理
4、池化层的反向传播
5、问faster rcnn和ssd 中为什么用smooth l1 loss,和l2有什么区别?

外企;面试就是做题。
笔试:做三到简单题
一面:做一道题,简单问下简历
二面:做两道题
1、一个升序数组,能构成多少组二叉搜索树
2、字符串里的单词是否都能在字典里查到
3、单链表队列?写这个类

依图科技

做题+简历面
第三面现场面(追问简历)

【收藏点赞不丢失,今天写累了,后续继续更新其他】

【秋招结束时,报一个面试流水线给各位参考】

投了好多公司

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......
更新一下我的各公司面试时间表,应该对大家有个帮助...可以预测下自己的时间

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