qq_42738654的博客

1.计算mapAP的计算需要针对具体类别的，通常我们表示的是AP50（IOU大于0.5就是tp，反之就是fp。）precision=TP/(TP+FP)分母表示所有的预测框recall = TP/(TP+FN) 分母表示gt的个数参考：https://blog.youkuaiyun.com/qq_35916487/article/details/89076570画出PR曲线，横坐标是recall，纵坐标是precision，求面积就是precision，但是积分很难求，于是用了插值法。参考https://

import numpy as npdef max_pooling(feature_map, size=2, stride=2): """max_pooling""" #feature_map （h,w） height = feature_map.shape[0] width = feature_map.shape[1] # 确定最后的输出形状 out_height = np.uint16((height - size) // stride + 1)

import numpy as npdef convv(feature, conv, stride): # (x+2p - kernel)//2 + 1 conv_l = conv.shape[0] rows = feature.shape[0] cols = rows out_size = (rows - conv_l) // stride + 1 outcome = np.zeros((out_size,out_size)) i = j = 0

def NMS(dects,threshhold): """ detcs:二维数组(n_samples,5) 5列：x1,y1,x2,y2,score threshhold: IOU阈值 """ x1=dects[:,0] y1=dects[:,1] x2=dects[:,2] y2=dects[:,3] score=dects[:,4] ndects=dects.shape[0]#box的数量 area=(x2

1面：未知1.HRNet简述一下是什么？2.ACNet简述一下是什么？3.你论文中的胶囊网络介绍一下。4.介绍一下这个研电赛。5.介绍一下华为杯。6.一道动态规划，剑指原题，10s就ACE了。等待二面中...

1面：过1.介绍一下深度可分离卷积2.Efficientdet简述一下，用的具体是哪个模型。3.介绍一下YOLO和SSD。4.介绍一下Two-stage到one-stage检测原理。2面：过1.介绍一下Sobel算子，项目中你是怎么用的，求平均还是求和。2.平常用的都是什么框架，TensorFlow用的多吗？3.你的人脸检测是怎么写出来的，那时候怎么思考的。4.SSD用的loss...

一面:过 （70min）面试图森之前查了一下牛客，这家公司真的是**(难! 难 ! 难!)**,事后还和hr进行了吐槽，不过毕竟融资了这么多，也确实应该问难点。1.问了RRC，说这么老的论文，你怎么还看？问我是怎么实现的，为什么效果比较好？我当时忘了这个是什么时候的论文了。他说，17年4月份的，我吓了一跳，这都能记住，吓得我直接切屏去查了查论文的发...

一面：应该过了 （50min）美团不得不说，面试官真的很nice啊，问答过程很流畅，让人很舒服。1.介绍一些自己做的项目？巴拉巴拉，说了成绩，比赛，然后项目经历2.介绍一下你用的ACNet？介绍了一下，然后说了一下怎么实现的，然后效果咋样。3.他说你学这么多用了多久？我说了差不多一年左右，然后他就夸我（夸我，夸我，夸我），莫名其妙夸我，说看的出来你做的挺扎实的，挺好的，我们美团能...

一面：过平安科技一共就一面，但是之前要做一个IQ,EQ测试，只要不是有太大偏差应该没问题吧。重要的事说三遍，没问基础，没问基础，没问基础。1.Giou loss主要是弥补IOU-loss的什么缺陷？请说明一下为了在two-stage里面的效果没有one-stage里面效果好？弥补了IOU等于0的缺陷，并且增加了一个距离的参考量，对IOU等于0时，距离gd的bbox的远近给不同惩罚。因为o...