自动驾驶算法**，

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？

**：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

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