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
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