计算机视觉暑期实习面经（含商汤/旷视/蚂蚁金服/海康威视）

点击上方“CVer”，选择加"星标"或“置顶”

重磅干货，第一时间送达

作者：陀飞轮轮轮

https://www.nowcoder.com/discuss/186000

本文已授权，未经允许，不得二次转载

记录一下这次的找实习之旅~~~

今年算法岗竞争也太激烈了吧，神仙打架(劝退，如果不是真心热爱就不要入坑了)， 找实习找的心累(找了差不多2个月)。

先说一下自己的背景：双非本985硕非科班研一(三非)，两年制硕，去年五月开始接触CV，一个实验室的项目，一个天池36名，数据结构与算法零基础，3月5号到3月15号，刷完剑指offer才感觉有点入门。

看我的背景就知道了，我是真的菜，没有谦虚

投了大概20多家吧，只有4家跟我面试。 本来4月20字节跳动面试的，但是找实习找的太累了，又听说字节跳动面试都是算法题，怕了，直接翘了。

总体上来看，我觉得海康很水，一次技术面和hr面就给offer了，旷视的操作看不懂，一面感觉也挺水的，然后就没消息了， 蚂蚁金服面的心累，虽然挂了，但是给我增加了许多面试经验，也为我拿到商汤offer打下了基础，很感激，商汤很硬核，不太好啃，算是运气比较好拿到了offer，4家面试按时间顺序进行，有点打怪升级的感觉，哈哈哈~

拿到海康offer(智能算法部)，商汤offer(自动驾驶)

顺便附上知乎专栏链接：感兴趣的可以关注一下~

（商汤面试的时候一个面试官看了我的专栏，问了个问题，强行宣传一波，哈哈哈）

https://zhuanlan.zhihu.com/c_1038033491476262912

海康威视

第一轮电话面试（3月15号 20min）

1. 自我介绍

2. 讲一下比赛

3. 说一下faster-rcnn的整个从输入到输出的框架流程

4. 说一下rpn的原理

5. 比赛中遇到了什么困难

6. 针对小目标的解决措施

7. 如何解决类内的检测

8. focal loss具体怎么操作的

9. 还有什么其他困难

10. 有什么问题要问我的吗

11. 项目啊，地点啊，科研

第二轮电话 hr面 (3月20号 12min)

1. 为什么想来海康实习

2. 项目是怎么合作的

3. 项目中遇到了什么困难

4. 比赛是怎么做的

5. 为什么参加比赛

6. 比赛中遇到了什么困难

7. 除了快速学习，比赛的最大收获是什么

8. 还投了哪些公司

9. 实习时间多长

10. 有什么问题要问的吗

旷视

第一轮电话面试(3月22号 52min)

1. 自我介绍

2. 介绍一下项目：提问 关键点怎么提取的？具体讲讲canny算子的算法，非极大抑制怎么操作的

3. 说一说比赛

4. 讲一下SENet的模块，为什么有性能提升，有什么好处

5. 讲一下Focal loss 的2个参数有什么作用

6. 讲一下FPN为什么能提升小目标的准确率

7. 对One-stage的模型有没有了解

8. 说一说One-stage和Two-stage两者有什么特点

9. 说一说SSD具体是怎么操作的

10. 还关注哪些方向

11. 用什么编程语言

12. 一道算法题leetcode.754（不会，哭）

一个人从原点出发，可以往左走可以往右走，每次走的步数递增1，问能不能到达一个位置x？如果能，给出走的步数最少的方案？

https://blog.csdn.net/fuxuemingzhu/article/details/84556932

(PS:这道题我在别人的旷视面经里看到过，一模一样，而且是同一面试官，然而没去想这道题，这给了我一个教训，多看面经，尽量都搞懂，不要有侥幸心理) https://www.nowcoder.com/discuss/165854

还有什么问题吗？

蚂蚁金服

第一轮电话面试（3月25号 26min）芝麻信用

感觉面试官跟我做的不一样，尬聊。。。。

第二轮电话面试（3月29号 37min）

1. 自我介绍

2. 项目：canny，关键点是如何提取的，关键点是如何匹配起来的

3. 比赛：

4. 分类和定位的不一致具体是什么

5. Faster-RCNN比起RCNN有什么改进的地方

6. Faster-RCNN如何进行一次计算

7. RoI Pooling如何操作

8. 如果有很长，很小，或者很宽的目标，应该如何处理

9. FPN具体是怎么操作的

10. FPN的特征融合具体是怎么做的

11. FPN的特征融合为什么是相加操作呢

12. Soft-NMS是如何操作的

13. Softmax是什么，公式是什么样的

14. Softmax的梯度是什么

15. BN原理

16. 用过caffe吗

17. Pytorch的卷积是如何实现的

18. 用C++吗

19. 主要用什么语言

20. 还知道哪些传统计算机视觉的算法

21. SIFT原理

22. SIFT如何保持尺度不变性的

第三轮电话面试（4月2号30min）说是调部门了，调到了支付宝人脸

1. 说比赛

2. 比赛数据量多大

3. 说一个比较熟悉的网络

4. 对移动端的网络有没有什么了解

5. Focal loss怎么操作的

6. IoUNet怎么操作的

7. Soft-NMS怎么操作的

8. 比赛模型还做了哪些修改

9. FPN的相加操作有没有尝试其他操作

10. 对SSD和YOLO有没有什么了解

11. 对SSD做过什么实验

12. 对attention有什么了解

13. 对跟踪有没有什么了解

14. 想做哪些方向呢

15. 期望的实习地点是哪里

16. 有什么想问的吗

第4轮电话面试(4月4号25min)

1. 自我介绍

2. 说一下比赛

3. 说一下focal loss的原理

4. 介绍一下目标检测有哪些方向，最近的一些新的进展

5. 说一下Soft-NMS的原理

6. 说一下视觉的attention

7. 平常是如何学习的

8. 用C/C++吗

9. 本来是有code的，但是他那边的code的链接好像有点问题，就没有写code了

10. python多线程有了解吗

11. 引用和指针的区别

12. Pytorch中的卷积是怎么实现的

13. 有什么想问的

第5轮电话面试(4月4号31min)

1. 跟4面差不多

2. 说比赛

3. 比赛的数据集数量是怎么分布的

4. 小目标占比如何

5. 为什么说SENet泛化性好

6. SENet为什么效果好

7. FPN是怎么提升小目标检出率的

8. 项目是一个什么问题呢

9. 大目标如果有2个候选框和gt重合应该怎么处理

10. BN是解决什么问题的

11. BN为什么有效

12. 什么时候开始接触这个方向的

13. 学过哪些课程

14. 学过机器学习吗

15. 问了什么时候去实习

商汤

第一轮微信电话面试(4月9号 60min)

1. 自我介绍

2. 项目，追问细节

3. 比赛

4. (比较乱，比较难提炼出问题，就记录几个问题清楚一点的)

5. InceptionV1为什么能提升性能

6. RPN哪里也可以提升小目标检出率

7. 为什么说resnet101不适用于目标检测

8. 小目标在FPN的什么位置检测

9. sigmoid和softmax的区别

10. detnet原理

11. 一道算法题：输入一个文件，等概率输出某一行，只能顺序遍历

12. 手写nms

13. 还有什么问题吗

第二轮微信电话面试(4月9号 23min)

1. 自我介绍

2. 项目：最大的创新点是什么

3. 比赛

4. SENet原理

5. Focal Loss 原理

6. Faster RCNN原理

7. 用的roi pooling 还是roi align

8. IoUNet的原理

9. 有了解过单阶段的检测器

10. 说一下SSD的原理

11. 还知道哪些轻量级的检测器

12. 知道大网络用来学习小网络的方法吗

13. 对分割有没有了解

14. 用的什么机器(GPU)

15. 比赛排名多少

16. 用的什么模型

17. 还有什么问题吗

第三轮微信电话面试(4月16号 50min)

1. 自我介绍

2. 什么时候开始接触CV课程

3. 有没有上过CV的相关课程

4. 比赛描述

5. SENet原理

6. SENet接在ResNet还有Inception的什么位置呢

7. IOUNet能有多少提升

8. NMS和soft-NMS原理

9. 比赛遇到了什么不work的地方

10. 假如一个图片中有一个很大的目标还有一个很小的目标，你会怎么处理呢

11. 多尺度训练如何设置

12. 为什么设置长边为固定的1600呢

13. 看了我的知乎专栏问的：anchor-free为什么重新火起来

14. 介绍一下SSD和Faster-RCNN，说一下异同点

15. Faster-RCNN的回归目标是如何定义的

16. Faster-RCNN用的什么loss

17. smooth L1 loss为什么更有效

18. SGD、Adam之类优化的原理

19. BN、IN、LN、GN原理，BN为什么有效

20. Python有哪些常用的库报一遍

21. 说一下使用Pytorch对cifar10数据集分类的整个代码流程，构建模型的过程是怎么样的

22. 会C++吗

23. github的常用操作：上传、合并、分支之类的

24. linux的常用操作：查看文件大小、删除文件、查看文件行数、假如文件中有很多文件，每个文件中又有很多文件，如何删除全部文件

25. SiamRPN原理

26. 还有什么问题吗

第四轮leader微信电话面试(4月24号 40min)

查了一下，大佬是DeepID-Net的作者之一，膜~

说好的简单聊一下实习意向和时间，怎么就变成技术面了呢，哭_~

感觉是来打击我的，打破我原有的认知(觉得自己好菜啊)

提出一个解决方法，然后挑战我，我又提出另一个解决方法，继续挑战我…循环，大佬总能提出方法中的漏洞，哭，自闭了

可能嫌我太菜了，反正答不出来，换个问题

有没有修改过轻量级的模型

讲一下轻量级的模型

受益匪浅~~~

本文作者同时是2019AI算法岗求职大本营（知识星球）的球友。如果你想了解国内各大公司的面试经验、如何内推、学习路线、知识题库、秋招攻略和Offer如何选择等资料的，欢迎加入2019AI算法岗求职大本营（知识星球）。

2019AI算法岗求职群（知识星球）

 

本星球不仅面向今年（2020届）找工作的人群（研一/研二/大三等），还面向刚入学或已工作的人群。目前已有超过770+位同学加入。星球旨在分享AI算法岗的秋招准备攻略（含刷题）、面试经验和内推机会（含提前批）等。

希望这个星球可以让你少走一些弯路

扫码进星球

如果喜欢面试经验，麻烦给个在看

麻烦给我一个在看！