旷视科技算法研究员面经（21个问答）

作者：山阴路的忽然

链接：https://www.nowcoder.com/discuss/167336

旷视19届春招-算法研究员-凉经

旷视研究院的校招流程比较复杂，三轮面试，每轮面试之后隔几天通知结果，通过之后约下一轮面试。每轮有一到两面。

前两轮通过，offer基本就稳了，因为第三轮是研究院院长聊技术聊人生。

一面

1、1. 自我介绍

2、2. 实习：说一下deeplab。它与其他state of art的模型对比

3、3. 实习：CRF后处理的目的

4、4. 什么是BN

5、5. 多标签分类怎么解决，从损失函数角度考虑

6. image caption项目：文本特征用什么提的？提前提好的还是和图像一起训？

7. 零样本分类问题。如果测试时出现一个图片是训练时没有的类别，怎么做

8. 代码：链表反转

二面

1、1. 实习：deeplab的亮点是什么。

2、2. 实习：你认为deeplab还可以做哪些改进？

以下三题均在白板上完成：

3. 线性代数：

4. 概率统计

5. 代码：连续子数组的最大和。

我说用线性规划做。他说那换个难点的题目吧：

一个正整数组成的数组，分成连续的M段，问每段的数之和的最大值最小是多少？

例如：a=[10,6,2,7,3],M=2,答案为16，两段分为[10,6][2,7,3]。

（第一轮面试喜欢问数学题，大家注意准备）

三面

1、1. 自我介绍

2、2. 介绍deeplabv3,画出backbone

3、3. 串联与并联的ASPP都需画出。论文中认为这两种方式哪种更好？

我答了并联更好，串联会产生Griding Efect。

问：如何避免Griding Efect

4. 实习项目遇到的困难以及如何解决的？

5. 空洞卷积的具体实现

6、6. deeplabv3的损失函数

7. 代码：mIOU(图像分割的通用评估指标)的代码实现，使用numpy（我直接用了python）

8. 代码：二维直角坐标系上，给定N个点的坐标（float型），一个点C的坐标（float型），一个整数M。问：找一个正方形，它以C点为中心，且四条边分别与x轴和y轴平行，其内部至少包含N个点中的M个点（在边上也算），问这样的正方形边长最小是多少？

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