旷视科技19届春招：算法研究员面经

喜欢ヅ旅行 2022-04-27 18:20 362阅读 0赞

**下面是旷视科技19届春招算法研究员真实面经**

旷视研究院的校招流程比较复杂，三轮面试，每轮面试之后隔几天通知结果，通过之后约下一轮面试。每轮有一到两面。

前两轮通过，offer基本就稳了，因为第三轮是研究院院长聊技术聊人生。

**一面**

1、1. 自我介绍

2、2. 实习：说一下deeplab。它与其他state of art的模型对比

3、3. 实习：CRF后处理的目的

4、4. 什么是BN

5、5. 多标签分类怎么解决，从损失函数角度考虑

6. image caption项目：文本特征用什么提的？提前提好的还是和图像一起训？

7. 零样本分类问题。如果测试时出现一个图片是训练时没有的类别，怎么做

8. 代码：链表反转

**二面**

1、1. 实习：deeplab的亮点是什么。

2、2. 实习：你认为deeplab还可以做哪些改进？

以下三题均在白板上完成：

3. 线性代数：

![image][]

4. 概率统计

![image][image 1]

5. 代码：连续子数组的最大和。

我说用线性规划做。他说那换个难点的题目吧：

一个正整数组成的数组，分成连续的M段，问每段的数之和的最大值最小是多少？

例如：a=\[10,6,2,7,3\],M=2,答案为16，两段分为\[10,6\]\[2,7,3\]。

**（第一轮面试喜欢问数学题，大家注意准备）**

**三面**

1、1. 自我介绍

2、2. 介绍deeplabv3,画出backbone

3、3. 串联与并联的ASPP都需画出。论文中认为这两种方式哪种更好？

我答了并联更好，串联会产生Griding Efect。

问：如何避免Griding Efect

4. 实习项目遇到的困难以及如何解决的？

5. 空洞卷积的具体实现

6、6. deeplabv3的损失函数

7. 代码：mIOU(图像分割的通用评估指标)的代码实现，使用numpy（我直接用了python）

8. 代码：二维直角坐标系上，给定N个点的坐标（float型），一个点C的坐标（float型），一个整数M。问：找一个正方形，它以C点为中心，且四条边分别与x轴和y轴平行，其内部至少包含N个点中的M个点（在边上也算），问这样的正方形边长最小是多少？

面经来源于牛客网：

[https://www.nowcoder.com/discuss/167336][https_www.nowcoder.com_discuss_167336]

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