vivo 提前批图像算法工程师(AI方向)一面+hr面

vivo面试从测评笔试到面试都效率好高,一周解决一切那种。

一面

面试官很温柔,自我介绍后只问了项目。

自己挑一个项目讲一下,微笑且有回应地听完之后,面试官就开始深挖项目。

1、你的检测分支的精度改善具体是怎么做的,可以再完善地讲一下吗?

2、你可以具体讲一讲anchorfree的方式是怎么做的吗?为什么用这种方式回归会变准确?

3、你用的anchorfree的方式做检测就很像yolov1 (幸亏没让讲区别,忘记yolov1的细节了X_X),然而yolov2开始就用上了anchor-based,而且证明了anchor-based比较好,请问你为什么要采取这种方式?

答:我们没有完全放弃anchor-based的方式,在RPN网络那一块我们还是基于anchor用于去除大量背景区域的搜索。只是在后面检测分支用了anchorfree的方式打破了anchor的壁垒。

4、针对分割,请问你的边缘分支具体是怎么做的?

5、为什么通道注意力可以减少背景噪声?

答:引了一下siamRPN++这篇论文里面提的,特征层的不同通道代表了不同类的特征方向信息,比如可能第35个通道就主要包含了小车这一类的特征,我们通道注意力模块产生一个一维向量代表每个通道的权重,背景通道权重很小,目标通道权重很大,这样就达到了抑制背景噪声,保留目标特征的目的。

6、边缘的gt怎么得到的?为什么不直接让网络输出边缘?

7、分割最后出来的预测图那么小,resize回原图会不会精度损失很多?

答:会的,我们也尝试了输出大一倍的预测图,结果精度确实上去了一点,但是时间消耗非常大,所以衡量了时间效率和精度,我们认为设置为28*28是较为合理的。

8、目标城市是哪里?

9、职业规划是什么?

反问环节:

这个岗位是不是最近才成立的,感觉网上搜不太到?面试官回答:是的,AI毕竟最近几年才火起来的balabala。

这个岗位在vivo承担的职责是什么?面试官回答:照片优化,视频图像解译之类的。

vivo有没有在做人脸识别解锁手机这一块?面试官回答:有的,是自己团队研发的,目前已经上线了。

二面hr复试

hr小姐姐,一上来先检查身份证确认本人。

自我介绍,然后讲项目。

提项目难点,怎么解决。

你为什么在研究生阶段涉及了这么多种不同的领域?

最终决定是深挖哪个领域?为什么选择这个领域?

然后就开始闲聊,聊为啥来到北方呆了这么久,聊南北方差别这种。

然后就问期望薪资。

反问:

问了应届生晋升体系,面试官回答,会有培训,回到导师带,但是还是修为靠个人。

问了我这个岗位有没有深圳岗,面试官说她不是太清楚可以先给我备注上。

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