热乎乎的计算机视觉岗实习面经请您查收~~

来自:小小挖掘机(微信号:wAIsjwj),作者:真锋

阿里算法工程师(计算机视觉方向)

一面(1个小时10分钟)--->简历面

  1. 自我介绍,差不多10分钟。

  2. 简历项目和比赛介绍,中间有问一些项目和比赛细节,问了一些延伸和开放性问题:

    • Adam和SGD优化器哪个更好,好在哪里,哪个使模型更加容易发散?

    • FPN作用

    • 讲下yolov3的架构,和two-stage的mask-rcnn有什么区别

  3. 代码测试,求n个数里面前k个最大的数。 我最开始说用快排,面试说还有其他方法吗,我一紧张说了个时间复杂度更大的方法,面试官提醒我可以考虑树排序,但是我没学过,回答不上来,最后面试官说你本科没学过数据结构,那就先算了。

  4. 问了几个机器学习算法,KNN和SVM的细节。 这里答的不好,太久没用传统机器学习算法,很多东西都忘了,中间一个简单的几何中常见距离计算方式(欧式距离),我忘了居然答余弦距离。

  5. 问了我有什么想问的。

一面总结:

面试官人比较友好,自己项目细节一定要熟悉,简历上的东西最好清楚掌握,数据结构和常用算法一定要掌握,这是我的第一个面试经历,不管接下来的面试能否通过,都还是值得纪念和自省的。

格灵深瞳算法实习生

一面(29分钟)-->基础面/项目面/终面

  1. 自我介绍,差不多3分钟

    • 自我介绍要简介些,我这里自我介绍有点太详细了

  2. 钢筋检测项目介绍和目标检测框架细节

    • 大致介绍自己的工作和项目细节

    • 问了faster rcnn、Mask rcnn的细节,faster rcnn的rpn结构介绍下,rpn的loss是什么,master rcnn和faster rcnn有什么区别和改进

    • retinanet的结构和创新点,讲一下ssd和retinanet的区别

  3. 鲸鱼识别项目介绍和图像分类网络细节介绍

    • 大致介绍下鲸鱼识别项目

    • resnet网络的创新,为什么能解决梯度消失问题,残差模块详细介绍下,为什么能解决网络层数加深带来的梯度消失和网络退化问题。

  4. 你有什么想问的

    • 问了去了之后我能做什么

    • 什么时候能出面试结果

    • 面试官给我提出建议:加强论文阅读和基础原理细节掌握、加强原理的表述和表达能力

面试总结

1.格林深瞳实习生面试只有一面,所以项目和基础都在这一面都问了。这次面试官问的很多问题,给了我很多启发,自己项目虽然做的多,但是在很多理论和基础原理上细节功夫下的不够,论文看的不够多。

2.其实自己也知道,自己在基础理论和原理方面掌握得不够深,但是由于缺乏时间,我还是没做到自己的目标,希望借这次面试反映出的自己理论缺失点,来提醒和激励自己一定要把基础理论和原理彻底掌握。

3.经过阿里的面试,自己回去把更多的项目细节掌握了,这次格林深瞳面试之后一定要把基础理论和原理掌握,从图像分类网络:resnet等,到目标检测和图像分割网络:faster rcnnmask rcnnssdyolov3等彻底掌握基础原理和细节,多看相关论文和博客。

南京地平线机器人 智能驾驶算法实习生

笔试(1个小时)--> 5道编程题

  1. 给定两个字符串a和b(长度超过100w),在字符类型上b是a的子集,求b在a字符类型上的补集;

  2. 给定正整数N, 返回小于等于N且至少有一位重复数字的正整数的个数;

  3. 电话号码组合。下图是一个手机按键的样例,每一个数字包含一些字母。比如字母“A”可以通过按一次“2”得到,字母“B”可以通过按两次“2”得到,以此类推。当给定一个数字字符串,我们也可以得到相应的映射,比如“22”, 代表字母组成的可能性是[“AA”, “B”]。要求:输入为一个数字字符串,例如”2321241499844211”。输出为可能代表的所有字母组合。

  4. 给定两矩形的左上角和右下角坐标,求两矩形的重叠区域面积(overlap),若不重叠,返回0。(其实就是计算IOU)。

  5. 实现softmax,包括init,forward,backward。

如果把笔试题写出来侵权,一定要联系我删除笔试题哈

一面(48分钟)

  1. 自我介绍

    • 面地平线的这次自我介绍,比之前的面试算是有了一些改变,不再流水线式的介绍学习经历和项目经历,而是突出性格和技术栈重点。

  2. 图像基础操作题,对图像做45度旋转,如何使图像完整不缺失,缺失和超出的部分如何处理?

  3. 项目细节

    • 离线过采样和在线过采样哪个更快?

    • 如何针对已有的网络做改进,提升速度?

    • 如何解决类别不平衡问题?

    • 训练网络的指标,除了基本的的acc,loss,roc、auc有了解吗?

  4. 算法细节

    • ROI Pooling和ROI Align的区别及演进

    • 离线图像增强与在线图像增强有什么区别

  5. Python和计算机常考基础

    • 装饰器怎么用

    • 深拷贝和浅拷贝的区别

    • 多线程和多进程的区别

  6. Linux和git命令操作基础

    • linux查找、查看文件的3个常用命令:which、find、wheresis。(这里应该是查找命令,当时也没听清楚,连就说了cat查看文件、which、find)

    • 统计文件夹下的文件个数:ls -l | grep "^_" | wc -l(这个操作,我之前用过很多次,但是没说的很清楚,不过意思应该表达清楚了)

  7. git的一个操作(具体问题真的忘了)

一面总结

  • Python一些基础还是要搞清楚,向迭代器、深拷贝、浅拷贝,我之前都看过面经和用法,都还是忘了,真是不应该。

  • 地平线机器人面试真的问的很广,偏工程向,碰到不会的也不要太紧张,之后一定要去补课。

  • 自己要加强Python基础的一些技术盲点

  • 以后面试表达要有针对性,不要拓展太多。

二面(70分钟)

  1. 项目介绍

    • 项目细节,和由项目延伸的原理问题

    • 细粒度图像分类了解吗

  2. 目标检测框架原理问题

    • RPN结构讲下,RPN的loss有哪些,分类loss是二分类还是多分类

    • ROI Pooling是在RPN前面还是后面,讲下原理,有什么作用

    • ROI Polling和ROI Align的区别

    • Mask RCNN基本结构讲下

    • 1*1卷积作用(降维-改变特征通道数,加入非线性)

    • Faster RCNN的loss有哪些,分别讲下

  3. CNN的SOTA模型原理

    • ResNet结构讲下,它解决了什么问题

    • InceptionV3结构讲下

  4. C/C++/Python基础

    • Python装饰器解释下,基本要求是什么(参数为函数,返回为函数,本质是嵌套函数)

    • C的结构体和C++类的区别(C结构体不能定义函数)

    • __init__函数有什么用

    • Python怎么继承父类的__init__函数(super操作)

    • 面向对象编程和面向过程编程区别

  5. Linux系统基础操作

    • 一些基本命令

    • 管道命令解释下

    • 统计文件夹下的文件个数:ls -l | grep "^_" | wc -l

  6. git相关操作

    • git熟不熟悉,平常怎么用

    • 除了commit、pull等基本命令,还用过哪些

  7. 嵌入式Linux系统

    • tensorflow安装是源码安装还是pip/conda安装,交叉编译用过吗

    • cmake语法了解吗

  8. 有什么想问我的

    • 对我此次面试评价如何,我有什么需要改进和学习的地方(在学习一定要加强系统学习专业基础,在公司很难有完整时间系统学习知识)

    • 部门主要是做什么的,我去了之后做什么方向

二面总结

此次面试时间比较长,总的来说,这次面试自己还是有点进展,面试一定要保持心态放松和良好,表达要流利、清楚,针对面试官指定的问题,尽量不要拓展太多(超出问题本身),技术上一定要系统学习自己的研究方向

小鹏汽车-图像算法实习生

一面(30分钟)

  1. 自我介绍

  2. 项目介绍

    • 项目细节询问

    • 数据增强用了哪些,为什么用

  3. 拓展问题

    • 图像分割结果,如果边缘信息本来是直线的,但是分割出来效果线确是弯的,怎么解决(有点记不清了)

  4. 你有什么想问我的

二面(27分钟)

  1. 项目介绍

  2. 你平时看过哪些论文,最新的论文看过哪些

  3. 平时几点钟回去, 代码量多少,平时用C、C++还是Python编程 4.你有什么想问的

面试总结

二面的面试官提到我最新的论文看的不多,其实最新的论文是一定要看的,紧跟行业发展,了解技术的最新发展动向,而且也有助于拓展自己的思维,学习下别人的idea。

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