文远知行内推,文远知行内推码

面经

自动驾驶算法面经,

文远知行面试难度挺大的

项目用anchor-based的,有没有考虑用anchor-free的方法?为什么anchor-free在这个项目里比anchor-based差,有没有想过为什么?

有没有试过DETR的方案或者其它方案?

对于目标密集和遮挡情况下,anchor-based和anchor-free有什么区别,比如分类有人和自行车,现在一个人骑着自行车,用anchor-free和anchor-based方法训练会有什么不一样?(anchor-based方法预测的框的数量多召回率高,anchor-free的精确率高召回率低,答案是anchor-based方法会匹配的更好,因为不同类别的宽高比大小不一样,,但anchor-free方法虽然也能预测出来位置,但是对类别会比较容易混淆,人和车的概率区分不出来,)

固定摄像头视角,车由远及近,形状变化较大如何考虑,远是密集且小,近是稀疏且大,有没有考虑如何让他变得更好?

场景有白天和黑夜,有没有做增广的策略,cover不同天气,逆光场景用HSV调很难?(HSV增强,强光抑制)

Deformable Transformer即可变形Transformer(也是为了缓解一对N这个问题,用权重来让注意力关注我的一个局部范围,而不是所有点)和可变形卷积的区别是什么?

笔试:链表两两翻转结点,不改变值

反问:base,部门业务,OCC,多模态还是单模态,(单模态多,2D单,3D单,也有多模态的),用transformer架构,需要会用还要会改进

文远知行WeRide2026届校园招聘

【开放岗位】

算法类、开发类、硬件类、测试开发类

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大家投递完可以在评论区打上姓名缩写+岗位(比如PM+LJJ),我私你们面经~~

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不愿透露姓名的神秘牛友
08-06 15:04
2025-06-25 投递2025-07-01 ai面2025-07-14 一面一面:我有问过身边几个朋友最近小鹏的面经,都和我完全不一样,经历仅供参考。无八股无手撕,无压力面,纯项目。约的晚上很晚的时间,总时长40min。首先说我内容做的很详细,但全篇只问了我第1个项目的事情。问题1:你在这里面的担任,做了哪些工作我脑子抽抽,滔滔不绝讲了10min,背景、创新、方法全讲了一遍。面试官没有打断。问题2:左右相机建立的点怎么判断是同一个追问:在候选角点密集且有噪声的情况下,如何确定一对一对应,以便进行后续优化。追问:如果共识区只取一半参与计算,那和中间重叠的部分就会被排除,导致原本应有的 overlap 消失。追问:如果左右分开管理,可能会出现一边优化得很好,到另一边由于边缘等因素优化质量较差的问题。回答:把我问住了,我的设计确实没有很好的考虑这个点,只是实现了预期功能,没有更深一步考虑追问:特征点在转移到另一个相机后位置发生明显偏移,你会调整这个位置,还是等最后的大BA统一优化?回答:没有专门在这一步进行调整,处理方式比较简单,确实可能存在优化空间。问题3:角点不明显的场景也有改善?回答:虽然没有这方面内容,但我没直接说,而是拿了一部分之前的工作往这方面的东西去靠。我的方法两相机视角差别大,特征点的匹配效果不好,做过这个问题的相关研究。文章的创新点里也考虑了这部分内容问题4: C++ 多线程和内存方面的了解(不算是“考”八股)回答:底层理解不深,但平时会用到,比如基于开源算法时会参考已有的互斥锁等资源保护做法,我本身在效率和内存上没有做特别多优化问题5:平时调试的逻辑回答:分模块逐步修改,边改边测中间结果,避免一次性大改造成混乱。提取核心功能写 demo 单独验证,通过再整合进系统,并举了替换描述子的实际例子说明。追问:c++这样的话还是比较麻烦,要是Python的话会简单回答:我笑着说是,然后又简单讲了一个虽然工作量很大,但也能做到的例子他笑着跟说,经常Python10分钟就搞定,c++写几个小时,最后一跑起来还挂了最后 HR 认真介绍了他们部门在做地图相关工作,我顺势问了自动驾驶的趋势,聊到了端到端和传统方案。大同小异,端到端为主,传统方法更多起兜底作用。考虑到时间太晚就没有问别的。结果大概两天内出,后续还有一次技术面和主管面。整体感觉很好,面试官态度很友好,也是这段时间唯一一个夸过我的HR。
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