旷视科技视觉算法面试30问全景精解

旷视科技视觉算法面试30问全景精解

——AI赋能 × 智能安防 × 视觉创新：旷视科技视觉算法面试核心考点全览

前言

旷视科技（Megvii）作为全球领先的人工智能公司，专注于计算机视觉、深度学习和智能安防等领域，推动人脸识别、目标检测、视频分析、工业视觉等前沿技术的产业化落地。旷视视觉算法岗位面试不仅考察候选人对视觉基础理论的扎实掌握，更关注其在大规模安防、工业检测、智慧城市等复杂场景下的创新与工程能力。本文精选30个高质量面试问题，涵盖基础、进阶、创新与工程落地，助你在旷视科技等AI企业视觉算法岗位面试中脱颖而出。

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1. 人脸识别中的多任务网络设计

考察：多任务建模与协同优化能力

解答：
多任务网络可同时完成人脸检测、关键点定位、属性识别等任务。常用方法有多头结构、共享主干、任务自适应损失等。

原理说明：

• 多任务损失：
  L=∑i=1NwiLi L = \sum_{i=1}^N w_i L_i