请问怎样准备机器视觉面试,cv算法工程师面试?深度学习面试?
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- 爱晚乏客游 2022-03-01 00:01关注
看你面试的是传统的机器视觉还是和深度学习相关的,最好有过项目经验,比如做过目标检测或者人脸或者其他视觉相关的项目,或者一些传统机器视觉项目。
首先是一些基本知识面试,数据结构与算法跑不掉的,剩下的一般是CPP或者python一些概念或者知识,但是这部分也不会很深挖。
然后是传统数字图像处理,最少一些图像增强,几何变换,找线,简单集合的要知道怎么找,最好是opencv或者halcon会一个。
机器学习和深度学习方面,基础机器学习算法肯定会问(类似kmean,svm等一些会跟图像挂钩的部分),深度学习的话cnn网络基础相关知识(比如归一化,怎么防止过拟合欠拟合,池化,上下采样,不同的损失函数,激活函数之间的区别与优缺点等等很多),一些基础图像网络,two stage和one stage区别,各种图像网络之间的改进等等,这个很多,不要求你全部精通,但是大部分需要了解是做什么的,相对改进点在哪里,你要做的是最少精通其中一个,比如目标检测的yolo系列或者rcnn系列,anchors作用是什么,怎么从anchors还原出原来的检测框等等,面试官会根据你精通的这个来更深入的问一些相关问题。
所以我最前面的建议,你需要具体做过一个项目,你才会知道遇到一些问题怎么解决,比如数据量过少怎么增加数据量,特征不明显是否需要先用传统算法做一些图像增强,常用的图像增强有哪些本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?解决 4无用
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