百度计算机视觉算法工程师面经(research 岗，已offer)

Posted 2023-03-23

参考技术A

一面(技术面)：
1、相机外参，相机内参
2、分水岭算法
3、目标检测了解吗
4、3D这块有了解吗
5、论文是你写的吗
6、介绍一下图像分割
7、Deeplab v1, v2, v3, v3+
8、U-net后续改进
9、Non-local
10、经典三维重建公式
11、分割常用backbone

二面(技术面)：
1、数据增强方法
2、dropout方法
3、图像分割常见深度学习方法
4、简单介绍一下三维重建项目，平行还是stereo，如何估计的depth map
5、deep lab v3与deep lab v3+的区别
6、深度可分离卷积介绍，输入输出，channel数
7、为什么mobile net要用深度可分离卷积
8、数据集imbalance如何处理
9、常见的图像分割损失函数
10、iou能作为损失函数吗
11、linux 下shell命令行开发熟悉吗
12、组里以发论文为主，写论文的意愿
13、相机内外参
14、现在大几，可实习到什么时候
15、希望自驱性比较高

三面(hr面)
因为是日常实习岗不是校招所以没有...

总结
二次面试过程中我都有些太随意了，有过一些打断面试小姐姐说话的举动，谢谢说的比较少，中间不舒服还活动了下嗓子...还好问的问题比较简单最后过了。