图像算法工程师 图像算法工程师面试题篇一运用深度学习工具和平台,解决各种视觉检测分类识别问题 3d图像的标定和预处理,典型应用开发。物体三维图像的扫描与建模。 视觉slam算法的研究和开发 算法的主客观评估,算法验证,算法文档撰写及软件/硬件算法实现的支持 任职要求: 计算机 / 电子 / 光学 硕士及以上学历,2年及以...
首先跟最近邻插值一样,先坐标映射,得到目标图像坐标位于原图像的位置,但是这里不再对求出来的小数坐标取整,而是通过举例所求坐标最邻近的四个坐标点,对他们先从X方向作插值,再作Y方向的插值,得到最后的结果,因此也叫 双线性插值。 (3)双三次插值 是二维空间...
(4)对于所有的k个聚类中心,重复(2)(3),类的中心值的移动距离满足一定条件时,则迭代结束,完成分类。 Kmeans聚类算法原理简单,效果也依赖于k值和类中初始点的选择。 更多更全经典面试题,见>>>七月在线 - 国内领先的AI职业教育平台 2. 介绍下随机森林和SVM算法 随机森林是一种基于bagging的分类算法,它通过自助...
作为一名图像算法工程师,对于基本的图像处理概念和算法要有清晰的了解。 1.图像的表示方法:常见的图像表示方法有位图(Bitmap)和矢量图(Vector)。位图利用像素阵列来描述图像,每个像素的颜色值可用RGB、CMYK等表示。矢量图则是基于图形图像的几何描述,以数学公式的形式存储。 2.图像滤波:滤波是图像处理中常用的一种...
图像算法工程师面试题 笔下生莲 2023-09-07 02:08:04 免费咨询 1. 深度学习在图像处理中的应用请解释什么是深度学习,并举例说明它在图像处理中的应用。在图像处理中,卷积神经网络(CNN)是一种常见的深度学习算法。请解释CNN的基本结构和工作原理。请介绍一种您熟悉的深度学习框架,并说明如何使用该框架进行图像分类...
在面试过程中,除了基本的算法和技术问题外,也常常会涉及到解决实际问题的能力和团队合作能力。本文将通过一些典型的图像算法工程师面试题,帮助读者更好地了解该职位的要求和应对面试的技巧。 一、图像处理和计算机视觉基础 1.请解释图像处理和计算机视觉的区别和联系。 2.什么是图像的分辨率?请解释如何计算图像的分辨率...
图像处理算法工程师职位面试题汇总 图像基础知识: 1.常用的图像空间。 2.简述你熟悉的聚类算法并说明其优缺点。 3.请描述以下任一概念:SIFT/SURF LDA/PCA 4.请说出使用过的分类器和实现原理。 5. Random Forest的随机性表现在哪里。 6. Graph-cut的基本原理和应用。 7. GMM的基本原理和应用。 8.用具体...
面试官问的面试题: 北京字节跳动科技有限公司图像算法工程师面试题 像gpt和图像生成,大都是decoder-only架构,为什么?参数量多少 相比于传统的模型和思路方法,为什么能达到现在这个效果,以及你怎么看待它未来的发展。 多模态模型了解哪些? 无手撕 查看面试题参考答案>> ...
电话/视频面试:初步面试常通过电话或视频进行,主要是了解求职者的背景、基本技能以及对职位的兴趣。 技术面试:技术职位通常会有技术面试,可能包括现场编程、算法题、系统设计或代码审查等。 面试官问的面试题: 浙江大华股份有限公司图像处理算法工程师面试题
在双阶段算法中,候选框阶段,通过得分和nms筛选过滤掉了大量的负样本,然后再分类回归阶段又固定了正负样本比例,或者通过OHEM在线困难挖掘使得前景和背景相对平衡。而one-stage阶段需要产生约100k的候选位置,虽然有类似的采样,但是训练仍然被大量负样本所主导。所以设计了一个简单密集型网络RetinaNet来在保证速度的同时达到...