计算机视觉方向实习面试总结 （商汤 / 搜狗 / 纽劢 / 普华永道）

目前个人情况：普通211，计算机不是很相关专业大四，已保研，CV方向，所以想找份视觉方向的实习，记录一下面试的一些情况希望对找相关实习或工作的同学有所帮助。

项目（面试问题基本从项目里面找的）：

• 植物叶片的实例分割+半自动标注软件（Mask RCNN + Qt5，毕设）
• 一篇数据分析与可视化、LSTM预测拟合时序数据的论文（SCI一作，非CV方向，对面试基本没有帮助）
• OpenCV相关的两个demo（车牌定位、车道线检测，比较水，不过面试官从中找出不少ML相关的问题，问的很细）

 

1. 纽劢 NullMax （工作城市：上海，1月，电话面，40min）

面试的第一家公司，也是个人第一次职场面试。个人感觉发挥的好一点应该是能进的，当时太年轻，就当交学费了。

流程和问题： 自我介绍；项目介绍；基本的机器学习和深度学习问题：

• 解释LSTM结构（相对于RNN）好处；
• CNN 在图像上表现好的原因；
• Unet 介绍；
• FCN 和 Unet 区别；
• 调试、修改模型的经验；

总结：问的不深，可能简历上项目不是很出彩，回答得也不是很顺利，准备不充分，最后也就没有下文了；

 

2. 商汤 Sensetime（工作城市：上海，1月，微信语音，40min）

和第一家同时期面的，只能说惨痛，交学费+1，这次受刺激之后在寒假里算是下了比较大的功夫（项目和算法相关）

流程比较正规，先是邮件+电话确认面试时间，然后HR拉了一个微信群（HR，两个面试官还有我），这波操作第一次见还是很惊奇的。

问题：

• 项目相关：LSTM机制， Unet介绍；
• BN的原理和作用；
• 卷积输入为Ｗ＊Ｈ＊Ｃ，卷积核K*K＊Ｎ，输出Ｗ１＊Ｈ１＊Ｃ１，求参数