視覺算法崗位 視覺算法面試題及答案(15篇)

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視覺算法崗位視覺算法面試題及答案篇一

1、計(jì)算機(jī)視覺/圖形圖像等相關(guān)算法研究、測試、優(yōu)化;

2、計(jì)算機(jī)視覺/圖形圖像算法相關(guān)的代碼庫、工具庫的`封裝和發(fā)布;

3、ai相關(guān)算法的性能優(yōu)化、工程環(huán)境部署;

4、根據(jù)項(xiàng)目需求完成算法的設(shè)計(jì)、可行性評估、測試方案。

崗位要求：

1、本科及以上學(xué)歷，有計(jì)算機(jī)視覺或機(jī)器學(xué)習(xí)研究背景;

2、精通c++/c、opencv、pcl者優(yōu)先;

3、熟悉matlab/python，有較強(qiáng)的算法分析和實(shí)現(xiàn)能力優(yōu)先;

4、有深度學(xué)習(xí)相關(guān)科研經(jīng)歷或計(jì)算機(jī)視覺、圖形圖像處理研發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;

5、有計(jì)算機(jī)視覺算法的實(shí)際產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先;

6、能夠熟練地閱讀英文論文和技術(shù)文檔，學(xué)習(xí)能力強(qiáng)。

視覺算法崗位視覺算法面試題及答案篇二

以上流程從業(yè)務(wù)流程來看，機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目基本就是。不難發(fā)現(xiàn)，在對待具體業(yè)務(wù)上，算法工程師如何通過“實(shí)踐〞提升自己的機(jī)器學(xué)習(xí)水平，以及如何通過機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)實(shí)際應(yīng)用來改善企業(yè)的業(yè)務(wù)等級和營收能力至關(guān)重要。

我經(jīng)常說

所以有人恐慌算法工程師會(huì)被自己的算法替代，這是極其可笑的。機(jī)器可以做的雖然好多，但是無法代替人對數(shù)據(jù)的理解，這是算法工程師存在的價(jià)值。而deeplearning雖然在某種程度上代替人提取特征，但是它最多只能解決特征變換問題，仍舊處理不了數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理中需要用到領(lǐng)域知識的狀況。

在我的經(jīng)歷里，我傾向于為一體的綜合型人才。

現(xiàn)在有好多的機(jī)器學(xué)習(xí)課程和教科書，它們大都是關(guān)于如何從零開始制造烤箱，而不是如何烹飪和創(chuàng)新配方。但對大多數(shù)企業(yè)而言，其實(shí)他們需要的只是烹飪方法——即解決他們業(yè)務(wù)問題的方法。

為了能讓更多初學(xué)者了解機(jī)器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)分析/數(shù)據(jù)挖掘等崗位的工作流程，找到入門的切入點(diǎn)，我特地邀請了兩位人工智能不同領(lǐng)域的專家，**一位bat的數(shù)據(jù)挖掘工程師@熊貓醬，一位計(jì)算機(jī)視覺方向的專家@angela，**，以自身具體的工作流為核心，舉辦連續(xù)四場人工智能入門共享會(huì)。

我們將分別從各自擅長的領(lǐng)域：，以我們在大廠具體工作流逆向指導(dǎo)理論學(xué)習(xí)，規(guī)劃學(xué)習(xí)路線，是不可多得的入門級課程，旨在為廣大的ai愛好者和跨行學(xué)習(xí)者提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

視覺算法崗位視覺算法面試題及答案篇三

1.負(fù)責(zé)視覺軟件框架或者標(biāo)準(zhǔn)功能模塊的.設(shè)計(jì)與開發(fā);

2.負(fù)責(zé)視覺方案的評估與設(shè)計(jì)，相關(guān)視覺硬件的選型;

3.對項(xiàng)目整體進(jìn)行跟蹤與把控核對;

4.領(lǐng)導(dǎo)交代的其他工作。

任職資格

1.全日制本科以上學(xué)歷，機(jī)器視覺，自動(dòng)化，數(shù)學(xué)，電子，計(jì)算機(jī)或通信等相關(guān)專業(yè)

2.熟悉圖像處理算法基礎(chǔ)理論，熟練使用opencv，halcon或visionpro等算法

3.熟練把握c/c++，c#等語言、qt等代碼編譯軟件

4.具有視覺圖像處理項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，視覺算法開發(fā)經(jīng)驗(yàn)者有限

5.熟悉非標(biāo)自動(dòng)化視覺設(shè)備軟件開發(fā)流程，能夠?qū)涌蛻舨⒄碥浖邪l(fā)需求。

視覺算法崗位視覺算法面試題及答案篇四

職責(zé)：

1.負(fù)責(zé)二維碼高速識別算法開發(fā)和優(yōu)化;

2.負(fù)責(zé)圖像識別、單雙目視覺和三維視覺的算法開發(fā);

3.負(fù)責(zé)機(jī)器視覺算法在多核mpu和gpu/fpga平臺下的移植和優(yōu)化;

4.負(fù)責(zé)圖像領(lǐng)域的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法預(yù)研和開發(fā);

5.負(fù)責(zé)公司視覺算法庫的建立和拓展，以及相關(guān)技術(shù)文檔的整理。

崗位要求：

1.兩年以上工作經(jīng)驗(yàn)，深入理解計(jì)算機(jī)原理，有扎實(shí)的`數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)學(xué)和算^v^底;

2.熟悉linux，熟練把握c/c++/python/cudac/matlab等任意一種以上的編程語言;

3.熟悉opencv/halcon/simplecv，有圖像識別、機(jī)器視覺相關(guān)項(xiàng)目開發(fā)經(jīng)驗(yàn);

4.接觸過pytorch/tensorflow/mxnet/caffe等任一種深度學(xué)習(xí)框架，有深度學(xué)習(xí)相關(guān)項(xiàng)目開發(fā)者加分。

視覺算法崗位視覺算法面試題及答案篇五

負(fù)責(zé)車輛控制算法的設(shè)計(jì)和研發(fā)

負(fù)責(zé)控制系統(tǒng)的仿真、測試和真車調(diào)試

負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)和開發(fā)車輛控制系統(tǒng)中的信號采集、標(biāo)定等功能模塊

車輛工程，自動(dòng)控制，機(jī)械電子等專業(yè)，碩士及以上學(xué)歷，2年以上工作經(jīng)驗(yàn)

把握matlab/simulink/carsim仿真工具，具有車輛控制的建模和調(diào)試經(jīng)驗(yàn)

了解汽車橫縱向控制，了解車輛底盤控制、車輛動(dòng)力學(xué)和車輛特性

了解can總線、轉(zhuǎn)向、剎車執(zhí)行機(jī)構(gòu)工作原理

具有較強(qiáng)的動(dòng)手能力，擅長解決實(shí)際問題

具備較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力，關(guān)注并嘗試新技術(shù)，主動(dòng)性強(qiáng)，勇于接受挑戰(zhàn)

視覺算法崗位視覺算法面試題及答案篇六

1、負(fù)責(zé)計(jì)算機(jī)視覺、深度學(xué)習(xí)相關(guān)的技術(shù)系統(tǒng)與產(chǎn)品的研發(fā)工作;

2、調(diào)研前沿cv算法，并進(jìn)行實(shí)現(xiàn);

3、負(fù)責(zé)adas、dsm相關(guān)的技術(shù)開發(fā)，包括車輛檢測、行人檢測、人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測、車道線檢測等;

5、負(fù)責(zé)前沿跟蹤算法研究與優(yōu)化，包括kcf、eco、goturn等。

1、碩士及以上學(xué)歷(或本科且不少于三年工作經(jīng)驗(yàn))，有計(jì)算機(jī)視覺或機(jī)器學(xué)習(xí)研究背景;

2、精通c/c++，熟悉matlab/python，熟悉caffe、tensorflow、keras等常用深度學(xué)習(xí)框架;

4、有計(jì)算機(jī)視覺(目標(biāo)檢測、跟蹤、識別)方向應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;

5、在視覺計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、數(shù)值優(yōu)化等領(lǐng)域有優(yōu)秀論文發(fā)表記錄優(yōu)先。

視覺算法崗位視覺算法面試題及答案篇七

1.負(fù)責(zé)通信物理層信號處理算法研究、開發(fā)與驗(yàn)證，用matlab或c語言搭建鏈路級或系統(tǒng)級仿真環(huán)境，評估通信物理層信號處理算法及通信系統(tǒng)的性能。

2.協(xié)同算法硬件實(shí)現(xiàn)的設(shè)計(jì)、驗(yàn)證及fpga原型驗(yàn)證。

3.參與通信soc芯片的系統(tǒng)驗(yàn)證、測試、調(diào)試與分析。

1.碩士及以上學(xué)歷，通信、電子、計(jì)算機(jī)或數(shù)學(xué)等專業(yè)。

2.具有扎實(shí)的數(shù)字通信理論和信號處理理論基礎(chǔ)，熟悉無線通信系統(tǒng)及信道模型。

3.把握matlab和c語言，會(huì)用matlab和c語言搭建無線通信仿真系統(tǒng)。

4.具有wifi，bluetooth，zigbee等任意一種無線通信系統(tǒng)物理層或基帶系統(tǒng)算法設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先考慮。

5.具有繁雜問題的獨(dú)立分析與解決能力，與同事密切合作并有效溝通，具備良好的英語讀寫能力。

視覺算法崗位視覺算法面試題及答案篇八

做實(shí)際業(yè)務(wù)的分類，會(huì)遇到好多的問題，數(shù)據(jù)不均衡，數(shù)據(jù)長尾，極端狀況下，部分類別只有個(gè)位數(shù)的數(shù)據(jù)。一般來說，大類的數(shù)據(jù)對于整體業(yè)務(wù)的提升會(huì)更明顯，所以高優(yōu)的類別十分重要，不管是召回還是精度都要高。小類可能受眾群體小，但是價(jià)值高，所以也需要重視。至于怎么定位是否高優(yōu)，這個(gè)還是要看業(yè)務(wù)需求來的。

通用流程如下,最重要的不是模型和算法而是針對場景的數(shù)據(jù)分析，要不斷的重復(fù)這個(gè)流程。數(shù)據(jù)預(yù)處理-數(shù)據(jù)重|欠采樣-模型選取-調(diào)優(yōu)加強(qiáng)-損失調(diào)優(yōu)-數(shù)據(jù)分析大模型-偽標(biāo)簽|蒸餾-小模型的方法。當(dāng)然了，這個(gè)也要看訓(xùn)練的時(shí)間和成本，無腦上大模型都是在成本預(yù)算足夠多的狀況下，譬如v10032g訓(xùn)練imagenet-r50，90個(gè)epoch，只需要7個(gè)小時(shí)左右，但是跑swin-tiny，convext-tiny需要用到2-3天的時(shí)間。對于我來說，認(rèn)為這個(gè)就是負(fù)向收益，雖然他們最終會(huì)高2-3個(gè)點(diǎn)的精度，但是這幾個(gè)點(diǎn)可以通過其他的方法補(bǔ)齊。

當(dāng)然，真實(shí)場景下的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)是具備一定的時(shí)延性的，假如是長期維護(hù)的模型，一定是要不斷進(jìn)行數(shù)據(jù)迭代和清洗的，方法的話可以理解為

數(shù)據(jù)處理講完了，這里列舉幾個(gè)經(jīng)常用的提升性能的方法

還有一些方法，labelsmooth，

mixup，或者調(diào)整學(xué)習(xí)率和優(yōu)化器，這些可以看我以前寫的文章淺談分割調(diào)優(yōu)

有的時(shí)候在解決問題上，繁雜的問題需要拆分成為細(xì)小的問題，一點(diǎn)點(diǎn)的去優(yōu)化，而不是一次性的解決，這樣可以透過問題去看本質(zhì)，搞明了畢竟需要怎么去做才能解決這個(gè)難點(diǎn)，所以模型整體流程解耦很重要。有時(shí)候也是需要一點(diǎn)試錯(cuò)的，在時(shí)間和條件允許的狀況下。

視覺算法崗位視覺算法面試題及答案篇九

職責(zé)：

1負(fù)責(zé)視覺圖像中物體進(jìn)行檢測，識別與跟蹤。

2負(fù)責(zé)計(jì)算機(jī)視覺、深度學(xué)習(xí)相關(guān)方向的技術(shù)難點(diǎn)攻關(guān)與前瞻研究

3負(fù)責(zé)算法計(jì)算性能優(yōu)化，并推動(dòng)其上線應(yīng)用

崗位要求：

1碩士及以上學(xué)歷，2年以上工作經(jīng)驗(yàn)。

2深度學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、最優(yōu)化方法等方面有較深入的研究

3熟悉物體(人體、人臉、通用目標(biāo))檢測、跟蹤與識別等算法

4創(chuàng)造性思維，富有想象力，有推進(jìn)人工智能的理想和使命感

5有良好的溝通能力，團(tuán)隊(duì)合作精神。

6較強(qiáng)的規(guī)律思維能力以及算法實(shí)現(xiàn)能力。

視覺算法崗位視覺算法面試題及答案篇十

1.研究各種工業(yè)領(lǐng)域的機(jī)器視覺算法(定位、識別、檢測、測量)，實(shí)時(shí)跟蹤國內(nèi)外的行業(yè)發(fā)呈現(xiàn)狀與方向;

2.根據(jù)公司項(xiàng)目需求，設(shè)計(jì)與開發(fā)新的視覺算法;

3.對公司產(chǎn)品中現(xiàn)有的視覺算法從穩(wěn)定性、處理效果和速度上做持續(xù)改進(jìn);

4.負(fù)責(zé)算法測試相關(guān)工作，撰寫開發(fā)文檔;

1.碩士及以上學(xué)歷，圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺、自動(dòng)化相關(guān)專業(yè);

2.熟悉c,vc++,python;

3.精通數(shù)字圖像處理算法，包括圖像加強(qiáng)、圖像分割、特征提取、模板匹配等，熟悉opencv，halcon等視覺算法庫;

4.有工業(yè)領(lǐng)域機(jī)器視覺算法(目標(biāo)定位、ocr、測量、缺陷檢測)開發(fā)經(jīng)驗(yàn);

5.有windows平臺下算法優(yōu)化的經(jīng)驗(yàn);

6.具有閱讀專業(yè)英文資料的能力，以了解國際先進(jìn)的.視覺算法;

7.有底層機(jī)器視覺算法庫開發(fā)、3d視覺算法開發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;

視覺算法崗位視覺算法面試題及答案篇十一

雖然transformer大火，paper層出不窮，不過還是存在好多的問題，對于我來說很重要的一個(gè)事情就是訓(xùn)練的收益狀況，由于短期內(nèi)不能有模型效果產(chǎn)出就等價(jià)于沒工作（手動(dòng)狗頭）。所以好多的時(shí)候現(xiàn)有一個(gè)可用的版本以后再去研究是否新的模型，新的算法能夠給你帶來另一個(gè)收益價(jià)值，終究closeset和openset之間還是存在很大的一個(gè)diff。

當(dāng)然，假如是刷比賽或者寫paper，研究新的算法，挖新的坑是不可避免的，沒有學(xué)術(shù)界的蓬勃發(fā)展也不會(huì)有如今工業(yè)卓越的resnet模型誕生。不過工作終究和paper不太一樣，考慮的問題更多，場景更加繁雜，這個(gè)時(shí)候遵循奧卡姆剃刀原則可能是一個(gè)對比好的方法。

工作多了，模型練的有一定經(jīng)驗(yàn)了就會(huì)發(fā)現(xiàn)，大部分花心思的時(shí)間還是在處理數(shù)據(jù)，搞數(shù)據(jù)，分析badcase上，對于模型的改動(dòng)基本上帶來不了實(shí)際的價(jià)值了。更多的時(shí)候都是針對case來進(jìn)行調(diào)優(yōu)，改動(dòng)數(shù)據(jù)加強(qiáng)，調(diào)整訓(xùn)練方法，調(diào)整loss等等。數(shù)據(jù)處理和分析的對比好，有時(shí)候會(huì)發(fā)現(xiàn)自己設(shè)計(jì)的模型結(jié)構(gòu)甚至可以齊平或者超過最solidpaper的方法^-^。

以上內(nèi)容都是基于自己的狀況來進(jìn)行分析的，確定存在一些不合理的地方，理性對待^-^。

全國最大的機(jī)器人slam開發(fā)者社區(qū)

技術(shù)交流群

視覺算法崗位視覺算法面試題及答案篇十二

假如是做ocr的識別，大部分工業(yè)應(yīng)用的場景都是文檔圖片或者廣告圖片的文本識別，這些文本有個(gè)特點(diǎn)就是橫平豎直（當(dāng)然由于拍攝會(huì)導(dǎo)致扭曲），最常用的就是各種卡證的識別，身份證，銀行卡諸如此類，這一類具有十分規(guī)矩的版面，所以不需要太繁雜的版面分析以信息抽取的算法就可以拿到想要的關(guān)鍵字段。

那么算法選型上，對于檢測來說，east完全可以cover這個(gè)場景了，更甚的來說，我可以設(shè)置先驗(yàn)框，都不需要檢測模型；剛也說到了，卡片類的文本都是橫屏豎直的，其實(shí)用crnn已經(jīng)可以很好的做到識別了。

目前好多的paper都是再做spotter或者繁雜場景下的扭曲文本識別，這些文章的方法都很別致指標(biāo)上也十分的solid。spotter實(shí)際業(yè)務(wù)不會(huì)怎么使用的，由于實(shí)際的業(yè)務(wù)來說，更希望各個(gè)模塊可以解耦，這樣會(huì)給開發(fā)者更多的callback反饋以及應(yīng)對業(yè)務(wù)需求的變更。

扭曲文本的識別實(shí)際上應(yīng)用的場景也對比少，剛也提到了大部分的識別還是橫平豎直的，雖然會(huì)有部分的傾斜或者形變，不過通過前置算法的處理以及合生數(shù)據(jù)的方法都能很好的解決問題。

算法能夠提升可能只有1-2%點(diǎn)，但是你數(shù)據(jù)做的很差，那么就會(huì)差距幾十個(gè)點(diǎn)，對于ocr場景來說如何做好數(shù)據(jù)至關(guān)重要，由于真實(shí)的數(shù)據(jù)標(biāo)注是十分困難的，成本也很高。

大約的一個(gè)流程如下,哪個(gè)模塊有問題就去針對性優(yōu)化。定位模塊-文本檢測-文本矯正-文本識別-版面分析-關(guān)鍵字提取</code視覺算法崗位視覺算法面試題及答案篇十三

1.負(fù)責(zé)基于圖像數(shù)據(jù)的目標(biāo)檢測、聚類、識別、分割場景理解的算法開發(fā)，實(shí)現(xiàn)高精地圖數(shù)據(jù)的`智能化、自動(dòng)化生產(chǎn)

2.負(fù)責(zé)融合數(shù)據(jù)源的目標(biāo)檢測識別和語義分割算法的研發(fā)

3.負(fù)責(zé)研究和摸索基于傳統(tǒng)算法和基于深度學(xué)習(xí)的前沿算法發(fā)展，不斷優(yōu)化迭代，保證產(chǎn)品在相關(guān)領(lǐng)域的先進(jìn)性和競爭力

1.計(jì)算機(jī)信息科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)或相關(guān)專業(yè)本科以上學(xué)歷，3年以上相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)，扎實(shí)的概率統(tǒng)計(jì),線性代數(shù)理論基礎(chǔ)

2.熟悉linux開發(fā)，精通c/c++，python編程

3.精通深度學(xué)習(xí)物體檢測、識別、語義分割理論及算法如cnn,rnn等并有實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)

視覺算法崗位視覺算法面試題及答案篇十四

職責(zé)：

1.基于halcon、opencv視覺庫進(jìn)行圖像算法設(shè)計(jì)、開發(fā)和調(diào)試

2.基于c/c++完成圖像處理功能開發(fā)

3.根據(jù)應(yīng)用場景，優(yōu)化現(xiàn)有圖像算法

4.優(yōu)化圖像處理框架，包括功能、性能、穩(wěn)定性及魯棒性

5.參與產(chǎn)品圖像算法規(guī)劃制定、完成圖像算法相關(guān)的需求調(diào)研與需求分析及設(shè)計(jì)

6.承受算法詳細(xì)設(shè)計(jì)及開發(fā)工作，完成技術(shù)文檔的編寫，協(xié)同團(tuán)隊(duì)完成項(xiàng)目計(jì)劃進(jìn)度

7.與系統(tǒng)開發(fā)人員進(jìn)行系統(tǒng)集成，完成視覺系統(tǒng)的開發(fā)工作

任職要求：

1.本科3年以上工作經(jīng)驗(yàn)或碩士(機(jī)器視覺、圖像