腾讯视觉算法岗位30问及详解

腾讯视觉算法岗位30问及详解

前言

腾讯视觉算法工程师岗位对理论基础、工程实现和创新能力均有较高要求。本文结合腾讯及大厂面试实际，整理了30个不与常见面试题重复的高质量问题，涵盖基础、进阶、前沿与工程落地，助力高效备战。

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1. 图像去噪的经典方法与深度学习方法对比

解答：
图像去噪旨在去除图像中的噪声，提升图像质量。经典方法如均值滤波、中值滤波、高斯滤波、非局部均值（NLM）、BM3D等，深度学习方法如DnCNN、FFDNet、U-Net等。

原理说明：

• 经典方法：
  • 均值/高斯滤波：对邻域像素加权平均，抑制高频噪声。
  • 中值滤波：用邻域中值替换中心像素，抑制椒盐噪声。
  • 非局部均值（NLM）：利用图像自相似性，计算加权平均。
  • BM3D：分组相似块，3D变换去噪。
• 深度学习方法：
  • DnCNN等通过端到端网络学习噪声分布，直接输出去噪图像。
• 数学公式：
  x^=arg⁡min⁡x∥y−x∥2+λR(x) \hat{x} = \arg\min