yolo面试

最新推荐文章于 2025-04-22 17:28:59 发布
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面试问题总结——关于YOLO系列（一）
boss-dog
09-13 1万+
自从刚开始接到的第一个面试开始，到现在为止，陆陆续续也参加了许多场，我像是一个刚从新手村出来的小白，一路的打怪升级刷经验，期间遇到了很多不会的，我都会及时记录总结。 到现在仍然清晰记得，第一次去面试的时候，当时被怼的多惨。。。 说明：本人是非科班出身，本科是机械电子工程专业，硕士期间的研究方向是机器学习和深度学习，因为我的简历上有关于YOLO的项目，所以我着重准备了YOLO系列的面试可能遇到的问题。 决定开启这个面试问题总结的系列，包括YOLO、C++的内容、OpenCV的内容和深度学习方面被提问的问题
面试问题总结——关于YOLO系列（三）
热门推荐
boss-dog
09-16 1万+
接着上篇的的YOLO系列面试问题总结，加油，冲！ 三.YOLOv3 1.YOLOv3主干网络BackBone——Darknet-53网络结构（因为有53个卷积层） （原论文中Darknet53的尺寸是在图片分类训练集上训练的，所以输入的图像尺寸是256x256，而在YOLOv3中输入尺寸是416×416）   ①上图中，Top-1 Accuracy和Top-5 Accuracy是指什么呢？区别在哪呢？   我们知道ImageNet有大概1000个分类，而模型预测某张图片时，会给出1000个按概率从高.
面试问题总结——关于YOLO系列（二）
boss-dog
09-15 5673
接着上篇的的YOLO系列面试问题总结，加油，冲！ （如有写的不对的地方，欢迎指正） 二.YOLOv2 YOLOv2（论文题目：YOLO9000：Better(更准确),Faster(更快),Stronger(类别更多)） Precision（准确率）：指的是预测的框里面包含目标的比例； Recall（召回率）：指的是所有真实目标中被检测出来的比例。 1.关于anchor box和bounding box的区别   anchor box是根据预测的形状来设计的box，bounding box是根据预测的分.
关于YOLOv8的面试题(持续更新中...)
ice
08-18 2298
本章将计划更新关于YOLOv8中可能会成为面试题的关键技术点，计划持续更新，可能想到合适的问题我就会整理下更新到本博客中。
【23年首发】YOLO最新面试必备算法
qq_42986622的博客
02-28 1020
物体检测作为计算机视觉领域的热门方向，在学术界和工业界可谓是遍地开花，而Yolo系列则可以称为该方向的经典算法，从YoloV1到YoloV7的更新迭代，Yolo算法给我们带来了很多的惊喜和灵感。面试人工智能岗位，Yolo模型的出镜率也是非常的高，今天我们就来捋一捋Yolo那些值得关注的改进点。
YOLO面试
03-20
### YOLO算法常见面试问题及解决方案 #### 1. YOLO的核心思想是什么？ YOLO（You Only Look Once）是一种端到端的目标检测框架，其核心思想是将目标检测视为回归问题。通过单次前向传播完成边界框预测和类别概率...
yolo面试题
03-12
### YOLO算法面试题 #### YOLOv4的改进之处 YOLOv4在传统YOLO的基础上加入了许多实用的技术，从而实现了检测速度和精度之间的最佳平衡。具体来说，在不影响推理时间的情况下提升了模型性能，主要通过修改训练策略或...
yolo系列框架整理(面试用).md
05-30
yolo系列框架整理(面试用).md
面试官：连YOLO都搞不定，是自己走还是我送你
gzq0723的博客
04-13 304
计算机视觉领域中，目标检测一直是工业应用上比较热门且成熟的应用领域。而目标检测的王牌家族——YOLO系列模型，作为单阶段目标检测算法的代表之一，一经出世，便以快速精准的检测效果而迅速蹿红。...
YOLO系列面试冲刺
最新发布
吾系铵宁的博客
04-22 966
FPN+PAN借鉴的是PANet，主要应用于图像分割领域，如上图所示，FPN采用自顶向下，将高层的强语义特征传递下来，而PAN+FPN针对这一点，在FPN的后面添加一个自底向上的金字塔，这样的操作是对FPN的补充，将底层的强定位特征传递上去。原论文中损失函数写的很粗略，比如坐标损失采用的是误差的平方和，类别损失采用的是二值交叉熵，在github上也找了很多YOLO v3的公开代码，有的采用的是YOLOv1或者YOLOv2的损失函数。所以对于YOLOv3来说，输入的图像越大，则单张输出的特征数也越多。
yolo 目标检测 实习 计算机视觉 面试提问
kay_545
11-15 2155
b. 全连接层（Fully Connected Layer）： 将全局平均池化得到的特征进行全连接操作，以学习通道间的权重关系。因此，该算法的时间复杂度是线性的，与输入数组的规模成线性关系。在YOLOv5中，"mosaic" 是一种数据增强技术，通过将四张不同的训练图片随机切割并重新拼接成一张新的图片，模型能够学到目标在多样化环境中的外观特征，从而提高其对复杂场景的适应能力。选择合适的激活函数可以增强模型的表达能力，使其更适合解决特定类型的问题。A: 在上面的合并有序数组的算法中，我们使用两个指针。
【面试】yolo相关面试问答
sazass的博客
09-22 5457
面试
YOLO面试知识点笔记
liuzheng1的博客
09-20 2139
参考：https://blog.youkuaiyun.com/ChuiGeDaQiQiu/article/details/81229245 yolov2有13X13X5=845个bbox YOLOV2的误差主要包含三项：1.该cell所产生的5个bbox与真实的bbox的iou的最大值小于设定值，则认为该cell不包含物体，即背景；2.真实的物体bbox的中心落在该cell上（红色）即为公式的第三部分；3.有...
yolov4面试题
2301_78648299的博客
12-19 1026
mosaic数据增强是多图增强中的高级策略，常用于对于复杂场景及复杂目标的检测，它通过4张图象进行裁剪，拼接成一个新的图像优点：提高了模型对于复杂场景的处理能力，帮助模型更好学习到不同类别的边界，适合目标较小难以区分的情况缺点：计算资源开销较大，mosaic方法在训练中需要对图像进行多次裁剪，缩放和拼接操作；会与复杂场景和小目标检测有较好的效果，对于分类任务或分割任务没有明显的优势1）重采样：过采样：增加少数类别的样本数量欠采样：减少多数类别的样本数量2）数据增强。
图像算法面试之YOLO系列
yes_doit的博客
03-21 7436
** 图像算法面试之YOLO系列 起因：最近面试频繁被面试官问到YOLO系列相关知识，加深自己印象，写一写 面试题：描述一下yolo2的思想，yolo3有什么不同 YOLOV1 yolo的思想：将整张图片作为输入，直接在输出层回归bounding box的位置及其所属类别 和RCNN、faster-RCNN的不同：这两者也是将整张图片作为输入，但是faster-RCNN采用RCNN的proposa...
yolov3算法详解_2020年阿里-算法工程师面经
weixin_39875031的博客
11-21 518
写在前面：暑期实习从申请到拿到阿里意向书大概持续了1个月的时间，和周围其他同学比较，我的面试流程算走的比较快的了。还没有拿到意向书的朋友们也不要太着急，调整好心态好好准备（虽然内心多多少少会有些焦虑），阿里走流程算是比较快的了。希望能对求职的你有所帮助。【阿里云1面（算法实习生）】1、自我介绍、项目介绍2、死锁出现的原因以及如何避免雾夜飞鹰：死锁产生的原因及四个必要条件​zhuanlan.zhih...
SSD问题总结
zhao1140901的博客
04-10 742
1、 error: ‘type name’ declared as function returning an array方法：因为 gcc 版本太低了，升级到 5.3 即可解决gcc -v  #查看版本sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test  sudo apt-get update  #如果提示未安装，还需要先安装它的包：  sud...
【YOLOv3】自我理解与总结（三）
mjiansun的专栏
01-07 302
损失函数介绍
yolo系列面试题
GeekPlusA的博客
10-19 1489
yolo
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