百度视觉算法岗位30问及详解

百度视觉算法岗位30问及详解

前言

百度作为中国人工智能和大规模视觉技术的领军企业，长期深耕自动驾驶、云计算、智能交通、智慧医疗等前沿领域，积累了丰富的视觉算法研发与工程落地经验。百度视觉算法岗位不仅关注基础理论的扎实掌握，更强调算法在大数据、高并发、复杂场景下的创新应用与系统优化能力。面试过程中，既考察候选人对视觉算法原理的深入理解，也注重其在工程实现、跨团队协作、产品化部署等方面的综合素养。本文精选30个兼具理论深度、工程实战和产业前沿的高质量面试问题，助力你在百度等一线大厂的视觉算法岗位面试中脱颖而出。

---

1. 图像超分辨率的主流方法与工程挑战

解答：
图像超分辨率（SR）旨在从低分辨率图像重建高分辨率图像。主流方法有基于插值、稀疏表示、深度学习（如SRCNN、EDSR、RCAN、SwinIR）等。

原理说明：

• 传统方法：双线性/三次插值，基于先验的稀疏表示。
• 深度学习方法：端到端网络学习LR到HR的映射。
• 损失函数：L1/L2损失、感知损失、对抗损失（GAN）。
• 数学表达：
  I^HR=fθ(ILR) \hat{I}_{HR} = f_\theta(I_{LR})