海康威视视觉算法岗位30问及详解

海康威视视觉算法岗位30问及详解

前言

视觉算法工程师是人工智能领域的热门岗位，尤其在安防、自动驾驶、工业检测等行业有着广泛应用。海康威视作为行业龙头，对视觉算法岗位的要求较高，面试问题既考察基础理论，也关注工程实现。本文整理了30个常见面试问题，并给出详细解答，助你高效备战面试。

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1. 什么是卷积神经网络（CNN）？其核心思想是什么？

解答：
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一类专门用于处理具有类似网格结构数据（如图像、语音、视频等）的深度神经网络。CNN 的核心思想是通过卷积操作提取输入数据的局部特征，并通过多层堆叠实现从低级到高级的特征抽象。与传统的全连接神经网络相比，CNN 具有参数少、计算高效、泛化能力强等优点。

原理说明：

• 局部感受野（Local Receptive Field）：每个神经元只与输入的一小块区域相连，能够捕捉局部特征。这样可以有效提取空间结构信息。
• 权值共享（Weight Sharing）：同一卷积核在不同空间位置滑动，极大减少了参数数量。权值共享使得模型能够检测到相同的特征在不同位置的出现。
• 多通道输入输出：支持彩色图像（如RGB三通道）和多特征提取。每个卷积核可以学习不同的特征。
• 层次化特征学习