计算机视觉面试

最新推荐文章于 2023-04-23 21:45:06 发布
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分类专栏： NVDIA
最新腾讯计算机视觉面试经验问题
04-10
又是一波找实习和准备春招的时节，我为各位小伙伴带来了清华offer收割机收割腾讯offer的经历，希望能为各位小伙伴接下来的准备工作起到借鉴作用。
[特殊字符] 计算机视觉面试题大全（附详细答案）| 深度学习 & CV求职必备
最新发布
m0_74197594的博客
05-13 1457
本文整理了50道高频计算机视觉面试题及其答案，涵盖了图像处理、特征提取、目标检测、分割、深度学习与项目部署等多个方面，适用于准备校招或社招的计算机视觉方向求职者。文章分为五个部分：基础与图像处理、特征提取与匹配、目标检测与分割、深度学习与视觉任务、项目与部署。每个部分都详细解答了相关领域的核心问题，如计算机视觉与图像处理的区别、RGB与HSV颜色空间、图像直方图、边缘检测、卷积、图像金字塔、特征点与描述子、SIFT、SURF与ORB的区别、RANSAC、光流、图像拼接、单应性矩阵、HOG特征、图像变换
计算机视觉面试题
YWB123123的博客
04-22 2436
机器学习面试题 L1，L2正则化的区别 L1，L2正则化的区别 https://blog.youkuaiyun.com/weiyongle1996/article/details/78161512 https://www.zhihu.com/question/26485586
深度学习简介(一)——卷积神经网络
大熊
04-22 774
本文转载于深度学习简介(一)——卷积神经网络本文的主要目的，是简单介绍时下流行的深度学习算法的基础知识，本人也看过许多其他教程，感觉其中大部分讲的还是太过深奥，于是便有了写一篇科普文的想法。博主也是现学现卖，文中如有不当之处，请各位指出，共同进步。本文的目标读者是对机器学习和神经网络有一定了解的同学（包括：梯度下降、神经网络、反向传播算法等），机器学习的相关知识强烈推荐吴恩达大神的机器学习课程 深...
深度学习（计算机视觉）面试中问题（二）
comway_Li的博客
10-05 5698
博主在前面一篇博客，已经把面试问到的问题叙述了11个，接下来把最近遇到的问题拿出来分享，回答的的不对，麻烦指正，谢谢。前面一篇博客为：深度学习面试常问问题（一） 1、1*1卷积作用。 答：1. 实现跨通道的交互和信息整合 2. 进行卷积核通道数的降维和升维 3、实现多个feature map的线性组合，实现通道个数的变换。 4、对特征图进行一个比例缩放。 2、CNN池化层有什么作用？ ...
计算机视觉面试常见问题（含解答）1
08-08
"计算机视觉面试常见问题解析" 计算机视觉是人工智能和机器学习领域的一个重要分支，旨在使机器具备类似人类的视觉能力，从而能够识别、理解和描述图像和视频。计算机视觉在各个领域都有着广泛的应用，包括图像和...
计算机视觉面试-提纲.docx
10-16
### 计算机视觉面试知识点概览 #### 一、目标检测网络 1. **基础知识：** - **目标检测定义：** 目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，其目的是在图像或视频中找到并识别出特定的目标物体。 - **主要应用场景...
计算机视觉面试题复习
01-06
CNN在图像上表现好的原因 相比于手工特征， CNN可以采用数据驱动的方式学习特征提取，能够提取到更好更丰富的特征。 深层网络可以拟合更复杂的计算，从而提取更复杂更抽象的特征。 相比于普通深度神经网络， ...
深度学习计算机视觉面试题目
11-11
深度学习计算机视觉面试题目是评估候选人对这一领域理解程度的重要工具。在准备这类面试时，需要深入理解神经网络的基本概念、优化方法、正则化策略以及模型调整技巧。以下是一些关键知识点的详细解释： 1. **神经...
计算机视觉面试题、知识点整理-2024
11-06
计算机视觉面试题.pdf 图像处理面试题.pdf 01_卷积神经网络基本问题.pdf 01_目标检测面试问题.pdf 01_图像分类面试问题.pdf 01_传统的OpenCV问题.pdf 01_图像分割面试问题.pdf 01_LeNet网络.pdf 02_AlexNet网络.pdf ...
计算机视觉cv面试问题总结--阿里头条华为等
01-12
面试公司包括阿里系的高德地图，优酷，斑马网络，饿了吗，今日头条，华为2012实验室，拼多多，陌陌，以及一些自动驾驶相关公司
计算机视觉面试常见问题（含解答）
weixin_43955293的博客
10-14 6093
CNN CNN在图像上表现好的原因 直接将图像数据作为输入，不仅无需人工对图像进行预处理和额外的特征抽取等复杂操作，而且以其特有的细粒度特征提取方式，使得对图像的处理达到了几近人力的水平。 参数和计算量的计算 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/40461d6dc7314f8fb91e495931acfc8d.png) 调试、修改模型的经验 数据层面 获取更多的数据、数据扩增或生成、对数据进行归一化或者标准化、重新进行特征选择 算法层面
计算机视觉的基本面试题
weixin_45955767的博客
11-23 2314
1.描述图像大小，通道数？ 长：331 宽：500 通道数：3 2.img[:,:,0]的含义 0，1，2表示图像的RGB通道 3. 如图的iread设置参数0的含义？ 就是读取灰度图像 4. 如何让该图片颜色显示正常？设置cv2.COLOR_BGR2RGB 5.如下代码的效果 # 相似变换 import cv2 def rotate(img_ori, aug_value, scale): ''' img_ori: 图像 aug_value:旋转角..
[CV]一些关于计算机视觉面试题的整理
棉毛裤穿吗
04-17 2795
Batchnormalization 批量标准化 深度学习有个本质性的问题：随着网络深度加深，训练起来困难，本质是反向传播的时候梯度消失。 比如我们看sigmoid函数 ​​​图源百度百科 显而易见的就是在大于4的时候，函数已经变化非常平缓了，也就是再训练下去就要梯度消失了。 这时候我们的BatchNorm ...
计算机视觉(AI)面试大全
sazass的博客
06-04 8241
面试题
计算机视觉面试31题：CV面试考点，精准详尽解析（1-10）
niuyunpang的博客
05-27 2405
篇幅有限，本文不会把每一题的参考答案都加载出来，会摘出一些摘要，完整解析见题库！ 添加老师微信：julyedukefu14，回复 ” 6 “ ，领取最新升级版《名企AI面试100题》电子书！ 1、基于深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD 一、目标检测常见算法 object detection，就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。所以，object detection要解决的问题就是物体在哪里以及是什么的整个流程问题。
计算机视觉方向面试题总结（一）：目标检测篇
热门推荐
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
04-23 1万+
《计算机视觉面试题总结系列》：主要面向计算机视觉目标检测、图像分割及OCR等领域，将对该领域面试相关问题等进行总结，主要进行资源整合！学习对象主要面向深度学习CV方向同学，本篇主要对目标检测方向进行全面总结，希望大家能够多多交流如有错误请大家在评论区指正，如有侵权联系删除。
【秋招】计算机视觉面试题
sunnyblogs的博客
05-25 1543
计算机视觉相关： 1.如果提高深层神经网络的特征表示能力？ ①增加隐藏层个数 ②pooling操作 ③使用非线性激活 如何防止过拟合？ ①使用L1 L2正则化 ②Dropout ③使用早停（现在基本不用），使深层神经网络早些停止以防止网络学习到的参数过多而造成过拟合。 ④BN ④数据增广 ⑤减少模型 样本不均衡会造成什么问题，如何解决？ 样本不均衡：不同类别的样本数量差异很大 样本不均衡的影响：模型很难学习到小样本的特征，容易造成过拟合 如何解决：采样（过采样小样本、欠采样多样本）、数据增广、改变正
计算机视觉面试八股
03-14
<think>好的，我现在需要帮用户准备计算机视觉方向的面试，整理常见的问题和答案。首先，我要回顾用户提供的引用内容，看看有没有相关的信息可以利用。 根据引用[1]，里面提到计算机视觉的基本任务、卷积神经网络的应用、图像去噪算法、目标检测算法等。这些都是常见的问题。引用[3]提到了Sobel算子，这可能涉及到边缘检测的问题。所以，我需要围绕这些主题展开。 首先，用户需要的是常见问题和答案，所以需要结构清晰，分点列出。每个问题应该简明扼要，答案要准确，同时可能需要加入一些技术细节，比如数学公式或者算法步骤。 比如，第一个问题“什么是计算机视觉？”需要给出定义和基本任务。基本任务包括图像分类、目标检测等，可以引用[1]中的内容。第二个问题关于卷积神经网络（CNN），需要解释其结构和应用，比如在图像处理中的优势，如局部连接和权值共享，可能还要提到池化层的作用。 图像去噪部分，引用[1]提到要简述一种算法，比如非局部均值去噪，这里可能需要用公式说明，比如使用$$...$$格式。同时引用[3]中的Sobel算子，可以结合边缘检测的问题，说明其原理和数学表达式，比如使用$G_x$和$G_y$的卷积核。 目标检测方面，引用[1]提到要简述一种算法，比如Faster R-CNN，需要分步骤说明，并可能涉及锚框（Anchor Boxes）和RoI池化等概念。 另外，用户可能需要更多问题，比如特征提取、过拟合处理、数据增强、评价指标等，这些都是计算机视觉面试常见的问题。需要确保每个问题都有对应的答案，并且答案中正确引用提供的资料，比如在边缘检测部分引用[3]。 还要注意格式要求，行内数学表达式用$...$，独立公式用$$...$$，例如非局部均值去噪的公式。同时，生成的相关问题需要涵盖各个主题，帮助用户进一步准备。 最后，检查是否有遗漏的重要知识点，比如激活函数、数据增强技术、评价指标等，确保覆盖全面。同时，答案要符合中文习惯，避免术语错误，保持逻辑清晰。</think>### 计算机视觉面试常见问题及答案 #### 1. **什么是计算机视觉？基本任务有哪些？** 计算机视觉是让计算机从图像或视频中“理解”内容的技术。其基本任务包括： - **图像分类**（如ResNet[^1]） - **目标检测**（如YOLO、Faster R-CNN） - **语义分割**（如U-Net） - **实例分割**（如Mask R-CNN） - **图像生成**（如GAN） - **图像去噪与增强**（如非局部均值去噪） --- #### 2. **卷积神经网络（CNN）的核心思想是什么？在CV中有何优势？** CNN通过**局部连接**、**权值共享**和**池化操作**提取空间特征： - **局部连接**：每个神经元仅连接输入层的局部区域，减少参数量。 - **权值共享**：同一卷积核在图像上滑动，捕捉平移不变性。 - **池化**（如最大池化）：降低维度，增强鲁棒性。 优势：高效处理图像中的平移、缩放和旋转变化[^1]。 --- #### 3. **简述一种图像去噪算法（如非局部均值去噪）** **非局部均值（Non-Local Means, NLM）**：通过相似图像块加权平均去噪。 公式： $$ \hat{I}(x) = \frac{1}{C(x)} \sum_{y \in \Omega} w(x,y) I(y) $$ 其中$w(x,y)$衡量像素$x$与$y$邻域的相似度，$C(x)$为归一化因子[^3]。 --- #### 4. **什么是边缘检测？Sobel算子的原理是什么？** 边缘检测是识别图像中亮度突变区域的技术。 **Sobel算子**：基于一阶导数，结合平滑和差分： - 水平梯度核$G_x = \begin{bmatrix} -1 & 0 & 1 \\ -2 & 0 & 2 \\ -1 & 0 & 1 \end{bmatrix}$ - 垂直梯度核$G_y = \begin{bmatrix} -1 & -2 & -1 \\ 0 & 0 & 0 \\ 1 & 2 & 1 \end{bmatrix}$ 边缘强度：$G = \sqrt{G_x^2 + G_y^2}$[^3]。 --- #### 5. **目标检测的经典算法（如Faster R-CNN）原理？** **Faster R-CNN**流程： 1. **Backbone网络**（如ResNet）提取特征图。 2. **区域提议网络（RPN）**生成候选框（Anchor Boxes）。 3. **RoI池化**将候选框映射到固定尺寸。 4. **分类与回归**：预测类别并微调边界框。 --- #### 6. **如何处理CNN中的过拟合？** - **数据增强**（旋转、裁剪、添加噪声） - **正则化**（L2正则、Dropout） - **早停法**（Early Stopping） - **预训练与微调**（如ImageNet预训练模型）[^1]。 --- #### 7. **目标检测中的mAP指标如何计算？** **mAP（平均精度）**： 1. 计算每个类别的PR曲线下面积（AP）。 2. 对所有类别的AP取平均。 公式： $$ \text{mAP} = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} \text{AP}_i $$ 其中$N$为类别数。 --- #### 8. **数据增强的常见方法有哪些？** - **几何变换**：翻转、旋转、缩放 - **颜色扰动**：调整亮度、对比度、饱和度 - **添加噪声**：高斯噪声、椒盐噪声 - **Cutout/Mixup**：随机遮挡或混合图像。 ---
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