商汤科技面试——CV算法面经详解及相关问题讨论

作者：峡谷人123_742 | 来源：互联网 | 2023-12-11 11:14

本文详细介绍了商汤科技面试中涉及的CV算法面经内容，包括CornerNet的介绍与CornerPooling的解决方案、Mimic知识蒸馏的实现方式、MobileNet的特点、普通卷积和DWPW卷积的计算量推导、Residual结构的来源等。同时还讨论了在人脸关键点和检测中的mimic实现方式、pose对人脸关键点的提升作用、目标检测中可能遇到的问题以及处理检测类别冲突的方法。此外，还涉及了对机器学习的了解程度和相似度分析的问题。

1面

2面

3面

HR面

1面

1. CornerNet介绍，CornerPooling是怎么做的，怎么解决cornernet检测物体合并为一个框的问题
2. 介绍Mimic知识蒸馏是怎么做的
3. MobileNet 介绍
4. 普通卷积、DW PW卷积计算量推导
5. MobileNet V2中的Residual结构最先是哪个网络提出来的

编程：
1. 之子形打印二叉树
2. MxN的方格中有多少个正方形、多少个矩形、有多少种不同面积矩形

2面

1. 在人脸关键点和检测中的mimic是怎么做的？为什么不在logits输出上做？用l2 loss吗？
2. 人脸关键点使用pose做multitask为什么landmark会有提升？
3. 目标检测在工程中应用有没有遇到一些问题？检测类别冲突怎么办？
4. 对机器学习了解多吗？
5. 现有两个特征向量，怎么分析他们的相似度

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峡谷人123_742

这个家伙很懒，什么也没留下！

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