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北京智云视图算法工程师面试经历

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牛客网
发布2019-08-14 16:03:44
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发布2019-08-14 16:03:44
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在网上很早之前听说过北京智云视图科技有限公司,看过他们的开源产品,自己也对这方面感兴趣,想过去面试工作,由于错过了校招,走的社招,因为可能是个本科生,找了内推才给的面试机会。

3-5分钟自我介绍。

问:问做了什么?

答:我回答做过人脸检测速度优化等方面的工作 ,等等简要说了一下one stage和cascade based detector的区别。

问:One stage相比cascade有什么好处和坏处?和关于你们retinaface的工作?

答:好处是,one stage性能更稳定,one stage能隐性的学到一定程度上的context获取更全局的信息,使得的同等计算量的模型,效果要比cascade based好不少,我们retineface在widerface hard上高出了mtcnn 20个点。速度比他快2倍。

问:Dense Regression 的分支怎么做的?

答:dense regression不少我们这边做的,大概是用了differentiable mesh render来自监督的回归dense map,具体的detail我也不少特别了解。

问:说说最近的检测的stoa吧?

答:我说最近的anchorfree 工作比较多,我说有fcos、cornernet,还有centernet,centernet看过一些。

问:给我讲一下centernet的细节吧,尽可能详略。

答:我paper没有细看,粗略大概知道是通过回归物体的位置的center heatmap。然后以这个centermap中心,回归物体的位置。(这一部分和面试官扯了很久,因为没有细读论文,我主观的加入了很多不成熟的想法在里面,例如每个类的channel之间我认为是可以互斥的。还问了我如何predict的时候从map把框提取出来?我说:我没细看文章,但是我觉得方法很多,取阈值也是可以的。面试官问我 如果取阈值的话,如何解决粘连问题? 我说粘连问题可以用距离变换来解决,传统机器视觉早期一些目标计数都是这么做的。(我说文中虽然不是这么做的,但是我觉得这样也行的。)面试官好像不是很同意我的说法。

问:有没有做过模型压缩,蒸馏什么的?给我讲讲?

答:我说做过模型蒸馏,模型蒸馏是怎么做的?我说最早hinton的文章是认为一个物体在分类的时候具有dark knowledge。比如现在有三个标签,面包车,小轿车和大巴车。当我们分类的时候,假设我们输入的图片是一辆面包车,我们的gt从语义上认为他是一辆面包车,而且和其他车没有任何关系。可事实上,可能面包车在latent space中可能同时也具有小轿车和大巴车的一定属性,大模型的预测结果就能把这个展现出来。

做模型蒸馏的时候需要一个小模型去学习大模型输出的logits这个logits还要经过T参数的软化。(看面试官似乎觉得我不是特别懂emmmm,可能组织语言的时候有问题)。

问:你还做过什么?

答:打过比赛和刷FRVT的经验。 打比赛有什么经验?在刷FRVT的时候,我们发现似乎人脸识别的性能好坏更在于domain的分布和数据集的质量。似乎和类别的数量关系不是特别大。还有我做过一段时间活体检测,发现用一些学术数据集在现实场景下效果比较差。然后我们尝试用连续截取1-2s的视频来分类,还有对整图的分类,像举着手机或者纸张等一些动作可以预先排除掉。在应用在移动端上可以结合IMU来做,要求用户手持手机,用户在手持手机的时候,一般会有轻度的抖动,这个信息也能用来作为一种多模态的输入。

问:有没有什么要问我的?

问:你们那边卡多不多? 我今天表现怎么样?

答:卡肯定是能满足所有要求的,你今天的表现我没法告诉你。

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原始发表:2019.08.12 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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