cv算法常见面试题 CV算法的常见面试题包括但不限于: 1.目标检测算法:如Faster R-CNN和YOLO在实现上的主要区别是什么? 2.图像分类算法:如ResNet和VGG在卷积神经网络设计方面的区别是什么? 3.深度学习模型:如何处理深度学习中的过拟合问题? 4.特征提取:在卷积神经网络中,特征提取的具体过程是什么? 5.优化算法:...
cv 计算机视觉面试题 计算机视觉是人工智能领域中的一个重要分支,涉及到图像处理、模式识别、深度学习等多个方面。在计算机视觉的面试中,可能会涉及到以下一些常见的问题: 1. 请介绍一下计算机视觉领域的常见任务和应用? 计算机视觉领域的常见任务包括目标检测、图像分类、物体识别、图像分割、人脸识别等。在应用方面,...
简介:CV面试题目总结(三) - 传统图像算法 目录 1.常见图像滤波。 2.常见图像分割算法。 3.常用边缘提取算子。 4.解释一下BN(Batch Normalization)。 5.解释一下L1、L2范数。 6.常用卷积类型。 7.常见的池化。 8.介绍一下卡尔曼滤波。 9.什么是生成式模型和判别式模型。 10.贝叶斯是生成式模型还是判别式模...
总体上来说网络结构与损失函数决定了没有对网络进行任何得拉伸变换或者刚体变 换。卷积神经网络主要是对图像产生滤波操作。loss 得约束也只是改变了卷积核得取值。
CV面试题目总结(一)- 深度学习算法 简介: 注:由于面试官面试的针对人脸识别项目,所以问的人脸识别相关题目比较多。 目录 1.介绍一下人脸识别项目。 (1)首先利用dlib进行人脸的数据集采集和建立 1)通过摄像头采集人脸图像。 2)建立人脸图像的label信息。
4、使用 batchnorm 5、使用残差结构 6、LSTM 的结构设计也可以改善 RNN 中的梯度消失问题。 梯度消失和梯度爆炸问题都是因为网络太深,网络权值更新不稳定造成的,本质上是因为梯度反向传播中的连乘效应。 以上是总结的CV面试题,用来共勉,以后还会每次总结。
深度学习CV岗位面试问题总结(目标检测篇) 序言 目标检测篇面试知识点总结,自问自答,学习、记录、分享和复习。 一、目标检测篇 1. 介绍YOLO,并且解释一下YOLO为什么可以这么快? yolo是单阶段检测算法的开山之作,最初的yolov1是在图像分类网络的基础上直接进行的改进,摒弃了二阶段检测算法中的RPN操作,直接对输入...
javacv面试题 java面试题汇总 Java面试题汇总 (一) 一,基础题 二,问答题 三,算法题 一,基础题 常见的Java问题 什么是Java虚拟机?为什么Java被称作是“平台无关的编程语言”? Java虚拟机是一个可以执行Java字节码的虚拟机进程。Java源文件被编译成能被Java虚拟机执行的字节码文件。
面试题目整理 1.整数反转(https://segmentfault.com/a/1190000002993867) Reverse digits of an integer. Example1: x = 123, return 321 Example2: x = -123, return -321 2.求数组的最大连续子数组之和(https://blog.csdn.net/abc7845129630/arti......