虹软科技 智能驾驶感知算法SP专场 一面

6.26投递 7.16一面
无笔试,直接约一面。(还有独立的提前批和正式批)

强度比较大,总时长1h,5min自我介绍+50min提问(项目+少量八股)+反问。
无手撕。

1.自我介绍(专门提前问了我PPT要讲多久)

2.项目提问(这次每个项目都问了,很全)
项目一:
问题1:做的课题是什么,主要贡献是啥
追问:你的意思是,FoV和深度恢复的权衡,谁重要?
追问:你们的结论是啥呢
追问:这个算法在哪个开源方改的,有没有版权问题的
追问:算法具体的改进点,具体代码
追问(打断):会做关联吗
问题2:快速运动图像模糊有特殊处理吗
问题3:大致讲一下代码里面SLAM的整个流程
项目二:
问题1:你们加了啥
追问:上面也是用脚点的方式去提吗?
追问:能不能看一下效果,针对视频效果提问
追问:网络细节,输出什么
追问:看一下指标
项目三:(横向)
问题1:做的什么地图,mesh吗
问题2:讲讲这块你遇到的比较大的问题,克服的一些困难
追问:有精度指标上的要求吗
追问:调研的时候,还有其他方法吗
项目四:
问题1:挑战杯项目是啥
追问:这个项目主要是为了什么,用什么传感器,组大概有多少人

八股:
问题1:C++里面有多少个锁
问题2:sort的排序序大致是怎么实现的

反问:技术现状,传统方法焦虑
学习方法还不够成熟,实际应用中仍需结合传统规则,有些厂商也在回归传统。真正能完全靠 learning 落地的还没有,最多就是demo,没人确定学习方法能不能真正解决问题。SLAM 岗位变少了但相关方向如建图仍有需求。公司更看重的是个人成长性和通用能力,而不是具体做的是传统方法还是深度学习
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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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