张翔玲,黑豆,皮肤病种类-肯尼亚咖啡,咖啡的100种种植和品尝方法

体育世界 · 2019-05-21

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同享一篇字节跳动mg08式马克沁重机枪CV算法实习生面试经历帖,触及较多视觉算法常识点剖析,很有参阅含义,希望对我们工作和求职有所协助~

作者 | JustDoIT

原文 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/59270912


岗位信艳谈息如下:


一面(时刻2019.3.14,方式是视频面试) -- 已凉


下午四点面试,晚上七点半收到了凉凉的邮件通知,不慌的,再接再励,查张翔玲,黑豆,皮肤病品种-肯尼亚咖啡,咖啡的100种栽培和品味办法漏补缺,下面我就详细总结一下面试的经过。


留意:答复不必定正确,仅供给了我个人的答复,答案里有些不正确的当地,我之所以给出我的个人答复仅仅为了更好地复原面试进程,最近如有时刻,我会整理出正确的答案。


注:我鄙人面的这篇文章中汇总了一些好文章,假如有需求的能够参阅一下:


称谢:感谢各位朋友和各位大佬给出的宝贵意见

总结:依据各位朋友和各位大佬给出的宝贵意见,我反思总结如下:

  • python 和 c++根本语法不行厚实,需强化根本语法点,例如对python里边的调集set不太了解

  • 答复过于简练,不免给面试官根底常识不厚实的幻觉,需讲得更详细

  • 深度学习的根底常识不厚实,不系统化,需构建常识系统


面试主张:面试官首要是对着简历进行发问的,然后再扩展一下相关的常识点。面试首要调查了项目、比赛以及一些理论常识和编程言语的语法点。主张我们能够看着岗位信息进行简历的制造并且在简历上呈现的内容需求好好预备一下。


下面就开端复原面试进程


1、简略毛遂自荐


2、kaggle "TGS Salt Identification Challeng"模型的准确度是怎样算的?

我说ap,然后面试官问有没有用miou,我说没有

TGS Salt Identification Challenge:https://www.kaggle.com/c/tgs-salt-identification-challenge#evaluation


3、说一下unet的结构

卷积,下采样,上采样,然后低层特ungo因果论征图和高层特征进行交融,最后进张翔玲,黑豆,皮肤病品种-肯尼亚咖啡,咖啡的100种栽培和品味办法行分类



4、了解de应试宝官网eplab吗,aspp是怎样的

不太了解,现在正在阅览相应的论文和源码,我现在是对FCN,unet,refinenet,mask rcnn比较了解


5、说说 智能盘点—钢筋数量AI辨认 这个比赛

这个比赛是完结摄影即可完结钢筋点根使命,先使用了YOLO,然后用了faster rcnn还有retinanet

智能盘点-钢筋数量AI辨认 - DF,CCF大数据比赛渠道:https://www.datafountain.cn/competitions/332


6、ret按时不早退的炫神inanet的focal loss是处理的什么问题

处理类别不平衡问题,对困难样本的丢失分配比较大的权重

既能调整正负样本的权重,又能操控难易分类样本的权重


7、那focal loss有处理布景样本和方针样本的问题吗

我说应该有


8、谈一下比赛中说到k-means算法

我说yolo是依据iou来进行间隔衡量的

https://github医治伤风只需一分钟.com/AlexeyAB/darknet/blob/master/scripts/gen_anchors.py


9、那k-means是怎样完结的,k近邻算法呢

这个我用的是官方源码

估量面试官想问的是这个原理,K-Means聚类算法原理:https://www.cnblogs.com/pinard/p/6164214.html


10、opencv做了哪些数据增强

直方图,翻转,随机裁剪,高斯含糊,高斯噪声


11、怎样做的模型交融

假如是同个模型,会整合两个模型的检测成果,依据score来排序再做nms操作。

但这儿我是用的不同模型,用的yolo和faster rcnn,他们的score没有太大的可比性,所以我没有用score来排序,我是求两个模型的交集,以处理误检的问题


12、为什么用交集,不必并集

其实这个我是依据提交成果来决议的,事实上,在这儿交集的作用比并集好,交集处理误检问题,并集处理漏检问题


13、安检机物品检测的图片格式绕柱击球是怎样样的

x光扫描的RGB图


14、为什么选用yolo而不必unet

比较了解yolo


15、yolo是怎样分配张翔玲,黑豆,皮肤病品种-肯尼亚咖啡,咖啡的100种栽培和品味办法检测框的

每个grid分配9个检测框

yolo会输出3种尺度的特征图,13*13,26*26,52*52,每种尺度特征图的每个grid猜测3个框姜竣瀚


16、yolo的猜测框是什么值(x,y,w,嗯唔h)

是相对grid的相对值


17、faster rcnn回归用的什么公式

我说欧式间隔


18、了解smooth L1吗

描绘了一下函数方式


19、说一下nms的操作

对每一类进行nms,先依据score进行降序排序,然后核算最高的score和其他框的iou,去掉iou大于阈值的检测框

https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn/blob/master/lib/nms/py_cpu_nms.py


20、那假设一个类有1000个框,怎样核算iou和去掉大于阈值的框

先拿score最大的检测框和其他的检测框进行iou操作,这儿用到了numpy数组的播送机制,然后用numpy的挑选操作,把大于必定阈值的检测框的score置0,然后下一次迭代从score不为0的检测框进行上述操作,直到操作完结


21、了解哪些根底网络

了解VGG、GoogleNet还有resnet这几个提取特征的,还有FPN这个来林亚金交融信息的


22、了解一些新的网络吗

不太了解,最近没重视,最近在研讨代码

估量面试官想问的是这些网络Xception、DenseNet、DetNet,在文章最初的链接里汇总了


23、激活函数有哪些

sigmoid还有relu

还有tanh等
https://en.wikipediimmencea.org/wiki/Activa昆山艾瑞思自动化科技有限公司tion_function


24、sigmoid存在什么问题

梯度消失


25、relu的表达式

我说成leaky relu的了,然后面试官说确认张翔玲,黑豆,皮肤病品种-肯尼亚咖啡,咖啡的100种栽培和品味办法吗,不是relu的变形吗,

我说我说错了,然后我纠正了一下


26、relu的变体有哪些

learky relu

怎样了解ReLU activation function?:https://www.zhihu.com/question/59031444/answer/177786603
请问人工神经网络中的activation function的作用详细是什么?为什么ReLu要好过于tanh和sigmoid function?:https://www.zhihu.com/question/29021768/answer/43488153


27、了解normalization吗

比较了解bn和gn

张俊林:深度学习中的Normalization模型:https://zhuanlan.zhihu.com/p/43200897


28、说说bn

bn是处理梯度消失问题的,经过bn能使数据在输入到激活函数之前回到导数较大的方位

#处理问题
处理内部数据散布不安稳问题
#做法
计算mini-batch个样本的希望和方差然后进行归一化,但这样会导致数据表达能力的缺失,所以要引进两个参数然后康复数据自身的表达能力
#优势
使得网络中每层输入数据的散布相对安稳,加快模型学习速度
答应网络使张轶蝉用饱满性激活函数,缓解梯度消失问题
具有必定的正则化作用


29、bn是做了归一化吗

先做了归一化,例如先减去希望再除以方差,然后再乘以一个参数和加上一个参数,这两个参数是可学习的


30、bn是在哪一维进行操作的

在mini-batch和通道这两维,描绘了一下详细是怎样算的。我举了个比如,四维tensor,分别是[n,c,h,w],然后bn是计算每张特征图的希望和方差,而这个希望和方差是n个样本同一张特征图的希望和方差


31、那gn有什么用

gn是处理bn对mini-batch过度依靠,gn是在通道处进行分组计算,不依靠mini-batch


32、bn和gn都在哪用

bn和gn我所了解的是在方针检测,当然图画分类也用到bn


33、c++和python是都了解吗

是的


34、那c++的指针和引证有什么差异

一个用的地址,一个是别号,但都能修正值


35、那引证能从头赋值吗

不能


36、静态变量有什么用

能不在实例化类的情况下进行调用,并且每个实例化后的方针欧美男女同享这个值


37、静态变量在哪初始化,能在类内初始化吗

在类内类外都行

一般是在类外初始化,如需在类内初始化,要求该静态变量为静态字面值常量类型 C++ 静态成员张翔玲,黑豆,皮肤病品种-肯尼亚咖啡,咖啡的100种栽培和品味办法的类内初始化 - WanChouchou - 博客园


38、静态函数有什么用

能在不实例化类的情况下进行调用


39、python有什么常用的数据类型

列表、无序字典和有序字典

列表、元组、字典、调集等


40、对多线程了解吗

了解,但没写过


41、那假如让你自己完结pytorch里边的dataloader,你怎样能够使它加载快点

用多线程


42、python的append和extend有什么差异

append是增加单个元素,extend是增加一个列表

python append 和 extend的差异:https://zhuanlan.zhihu.com/p/59334738


43、出一道算法题

算法题如下:给个有序hotmovies数组,然后求元素平方后不重复的元素个数,例如[-10, -10, -5, 0, 1, 5, 8, 10]


我思维描绘对了,然后面试官说有更好的办法吗,我想了一下说没有,然后面试官让我选个言语完结一下,挑选了python来完结,用到了字典,然后面试官说用调集会不会更好,我说会的

# 这是我的完结,没有用到调集,假如用到调集会更好data = [-10, -10, -5, 0, 1, 5, 8, 10]new_list = []for x in data:  temp = x*x  if temp not in new_list:    new_list.append(temp)print(len(new_list))
# 这是群友给的代码,实在是太优异了print(len(set([x**2 for x in data])))


44、有什么问题想了解的性美国吗

我说看岗位信息说到会进行技术的理论研讨和技术的落地,假如我去了会担任什么,面试官说由于实习时刻比较短,一般是做些技术落地的项目


45、那有师傅带吗,那一般做什么项目

有师傅带,一般做量力而行的项目


参阅:

1、U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation


2、Focal Loss for De李睿绅nse Object Detection


3、YOLO萝莉动态v3: A张翔玲,黑豆,皮肤病品种-肯尼亚咖啡,咖啡的100种栽培和品味办法n Incremental Improvement


4、Fast R-CNN


5、Faster R-CNN Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks


6 、AlexeyAB/darknet:

https://github.com/AlexeyAB/darknet


7 rbgirshick/py-faster-rcnn:

https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn


8 Recti张翔玲,黑豆,皮肤病品种-肯尼亚咖啡,咖啡的100种栽培和品味办法fier (neural networks):

https://en.wikipedia.org/wiki/Rectifier_(neural_networks)






*延伸阅览


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