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2023-11-22 02:33:00
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投稿人 : admin
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先做笔试题,包括手推线性回归,递归求阶乘程序,经典网络计算量比较(VGG、Inception、AlexNet)Linux 常用命令等。然后是面试官现场面试,算法部分:1. Faster R-CNN 网络的输入、输出(图片和 label,检测框的分类和坐标)。2. Faster R-CNN 网络的结构(RPN 和 Fast R-CNN)。3. Faster R-CNN 中 anchor 的作用(multiple reference,避免 image/feature/filter pyramid 的计算量问题)。4. Faster R-CNN 的训练方法(交替训练、近似联合训练)。5. 还熟悉什么检测框架(YOLO 和 SSD)。6. SSD 与 Faster R-CNN 的主要区别,谁更快,谁更准?(一般来说 Faster R-CNN 更准,SSD 更快,当然和 backbone 等其他超参有关)。7. SSD 的网络结构,正负样本怎么选。8. Focal Loss 的原理,目的9. 单阶段和两阶段检测网络的区别。代码部分:1. 青蛙跳格子,第一问是否能到达终点,第二问最少几步可以到终点(无法到的话给出 -1)2. 一个数组中和最大的子数组(动态规划)。