旷视科技(Face++)面经
来源:互联网 发布:centos 安装 apt get 编辑:程序博客网 时间:2024/04/28 13:46
一面:
介绍一下项目(你参与度最高的)
问:Pooling知道吧?我们在做cv的时候,图像经常是不同size的,我们在训练的时候经常通过crop图片取得同size的输入数据。但是训练的时候,输入是整张图,【这样会造成什么后果呢?】用没有什么办法可以解决这个问题呢?即测试的时候如何有效利用整张图的信息?
答:测试的时候也crop,每个croped图片有一个预测结果,通过投票的形式得到最后结果。
问:因为crop是overlapping的,这种方式会造成在部分图片区域上的重复卷积,增加计算复杂度,有没有办法解决这个问题?
答:在卷积输出层,也就是fc层前进行crop(但是网络结构不能改变)
问:怎么做呢?举个例子,原来是8x8x128的卷积输出层,换成全图之后,是10x12x128的卷积层,怎么连接到fc1层(假设是20维的)?
答:(在提示下)用20x8x8x128(n,c,h,w)的卷积核对10x12x128的map进行(s=1,p=0)的卷积,其实就相当于crop,得到fc1为20x3x5(c,h,w)的输出
问:但是此时fc1层改变了(从20编程20x3x5), fc2层与之的连接也就失效了, 怎么解决?
答:(在各种提示下,提醒:搞DeepLearning的,卷积计算一定要熟练啊)用5x20x1x1的卷积核再操作,得到5x3x5的(这里卡住了)输出结果
要得到一个五维的输出向量,对3x5区域做一个平均就可以了(每个channel是3x5=15个结果,即对卷积层输出卷积操作得到3x5个不同feature预测的结果,就是15个crop对应的结果)
问:为什么选InceptionV3?
答:实现方便,top1正确率和其他比较新的模型差不多
问:有看过他们的输入么?inception用的是299x299, resnet用的是224x224,大size的一般都要比较好,所以Inception好是正常的,但是输入不一样,不能直接比
这个东西叫FCN测试,可以看看
编程题:
一维pooling(先avg后max), 考虑时间复杂度和算法复杂度
暴力循环,时间复杂度nk
用前一次循环的结果,时间复杂度 n
二面:
问:介绍一下研究背景?
答:研究背景?
问:都做过哪些研究?
答:哦哦 从大四毕设讲起
问:你这个双目匹配讲一下,你做了啥?
答:。。。。恩恩,我现在在做这个视差,用patchmatch
问:深度和视差的关系是什么?推导一下
答:卡主,是通过相似三角形的关系,
问:相似三角形在哪里?
答:(画半天。。。。)提示下做出==太久没做了,忘了
问:那其他项目,风险预测这个项目,特征是几维的,
讲一下SVM,SVM的原理?
答:最大间隔
问:最大间隔是什么,SVM的损失函数具体形式?SVM的参数和超参数?
编程:
递归输出下列长度为2^n的矩阵(每个矩阵由四部分组成),矩阵满足以下条件:
右下角部分全为0,其他部分等于上一阶段的矩阵
N=0, 1
N=1, 1 1
1 0
N=2, 1 1 1 1
1 0 1 0
1 1 0 0
1 0 0 0
三面:
说一个你自以为最突出的点(假设现在有10个候选人,我为什么选你)
说一个你没有写在简历里的优点
(xx项目,做到了72%的准确率)这个问题的极限解有多高?评估你最好能把这个问题做到什么程度?
就是让你说一下可以改进的点,改进的投入是多少?reward有多少?
把reward量化出来(可以提升几个百分点的accuracy?)
(其实就是想问你的改进方案,以及改进之后带来的提升,结果自己一直纠结在如何量化提升的百分点上==)
【有的时候我们可以估计,有的时候我们还是得估计,从解决问题的开始阶段就要评估,看看我们究竟能做到什么程度】
问题:
a,b ~i.i.d~ U(0, 1)
求E(max(a, b))
用几何思想求解
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