算法工程师-计算机视觉(CV)类岗位面试题目

1.常见的模型加速方法

模型加速通常是指模型训练完成后，对模型推理速度得提高。

常用思路有：

l 网络剪枝系列思路

l 模型量化系列思路

常用工具：

l tensorTR

l Tensor Comprehension

l Distiller

2.目标检测里如何有效解决常见的前景少背景多的问题

常用解决样本数据不平衡思路都可。

a) 硬数据挖掘

b) 类平衡思路改进过得损失函数

3.目标检测里有什么情况是 SSD、YOLOv3、Faster R-CNN 等所不能解决的，假设网络拟合能力无限强

若网络拟合能力无限强，

ü 剩下最大得问题数据完备性。

ü 目标是 3 维的，显示在图像是 2 维的，二维数据库在目标大小，以及方向上。无法满足 SSD,YOLOv3,Faster R-CNN 得需求。

4.ROIPool 和 ROIAlign 的区别

ü ROIPool 获取到得候选区域相比ROIAlign 来说偏差较大

ü ROIPool 采用以缩小后得featuremap得像素维单位进行候选区域求取

ü ROIPool 采用直接拟合得方式进行候选区域求取，更加精细化

5.介绍常见的梯度下降优化方法

GD 梯度下降

批量梯度下降

BGD 随机梯度下降

SGD

6.Detection 还有哪些可做的点

可以往加速的方向做，可以考虑更结构化得图神经网络。

7.mini-Batch SGD 相对于 GD 有什么优点

优点：

ü 每次迭代计算量小，对硬件算力要求低

ü 可训练更大得数据集

8.人体姿态估计主流的两个做法是啥？简单介绍下

ü 先整体后局部：第一步先检测到人，得到人身体区域。第二步，在身体区域内检测骨 骼关键点。

ü 先局部后整体：第一步对图像上所有得骨骼关键点进行检测。第二部，将属于一个身 体得骨骼关键点合并。

9.卷积的实现原理以及如何快速高效实现局部 weight sharing 的卷积操作方式

n 卷积操作在具体实现时有多种方式

n 可以直接按照公式实现，但是这种方法无法并行计算。

n 利用高效得并行计算得方式来实现卷积通常需要牺牲空间。

具体做法：

ü 将卷积得第一个滑动窗内得数据取出，做为列向量 v1。

ü 将卷积得第二个滑动窗内得数据取出，做为列向量 v2。

ü N 将卷积得第 N 个滑动窗内得数据取出，做为列向量 v_N。

ü 将 v1,v2,v_N 组合成 NxK 的矩阵与 KxK 得卷积核做矩阵乘法，即实现局部快速weight sharing 卷积。

注意到：v1,v2 之间数据可能重复。这就多占用了空间。

10.CycleGAN 的生成效果为啥一般都是位置不变纹理变化，为啥不能产生不同位置的生成效果

总体上来说网络结构与损失函数决定了没有对网络进行任何得拉伸变换或者刚体变 换。卷积神经网络主要是对图像产生滤波操作。loss 得约束也只是改变了卷积核得取值。