百度计算机视觉算法工程师面经(research岗,已offer)
计算机视觉作为人工智能领域中最重要的分支之一,对图像和视频进行处理和分析,已经广泛应用于各种领域,包括自动驾驶、医疗健康、安全监控等。本文档中所提到的知识点主要围绕计算机视觉和机器学习两个方面。
计算机视觉方面的知识点包括:
1. 相机外参和相机内参:相机外参是指相机在三维空间中的位姿,包括旋转矩阵和平移向量。相机内参是指相机的焦距、主点坐标、畸变系数等参数。
2. 分水岭算法:是一种图像分割算法,通过寻找图像中的分水岭线来实现图像分割。
3. 目标检测:是指在图像中检测和定位特定的目标,例如人脸、车辆、建筑物等。
4. 三维重建:是指从二维图像中重建三维模型,包括立体视觉和结构光等技术。
5. 图像分割:是指将图像分割成不同的区域,例如物体、背景等。
6. Deeplab系列:是一系列深度学习图像分割算法,包括Deeplab v1, v2, v3, v3+等。
7. U-net:是一种深度学习图像分割算法,具有 encoder-decoder 结构。
8. Non-local:是一种深度学习算法,用于图像分割和目标检测等任务。
9. 经典三维重建公式:是指使用立体视觉和结构光等技术来实现三维重建的数学公式。
10. 数据增强方法:是指通过旋转、翻转、添加噪声等方法来扩充训练数据集。
11. Dropout方法:是一种正则化方法,通过随机 dropout 部分神经元来防止过拟合。
12. 图像分割常见深度学习方法:包括FCN、U-net、Deeplab等。
13. 深度可分离卷积:是一种深度学习算法,用于mobile net中,通过分离卷积和深度卷积来减少参数数量。
14. 数据集不平衡处理:是指通过undersampling、oversampling、损失函数调整等方法来解决数据集不平衡问题。
15. 图像分割损失函数:包括交叉熵损失函数、IoU损失函数等。
机器学习方面的知识点包括:
1. 机器学习算法:包括决策树、随机森林、支持向量机等。
2. 深度学习算法:包括卷积神经网络、递归神经网络等。
3. 数据预处理:包括数据清洗、数据 normalization 等。
4. 模型评估:包括准确率、召回率、F1分数等。
5. 超参数调整:包括学习率、批量大小、 epochs 等。
在这份面经中,我们可以看到面试官对计算机视觉和机器学习的知识点进行了系统性的考察,涵盖了从基础概念到深度学习算法的方方面面。这也反映了百度计算机视觉算法工程师的工作需要具备广泛的技术知识和实践经验。