问了好多都是论文相关的,可能参考价值不大.
1,第一篇论文
a. 为什么第一阶段检测出来的box不利用?
首先box的数量大小是不固定的,不好直接融合;其次,类别概率图可以一次把整张图的关于小物体的信息都表示出来b . 为什么背景不聚类
背景比较复杂,不容易聚类.为了防止有些背景没有被拉开,使用了排序距离,这样一种相对距离.
2,第二篇论文
提到2个2D数据concat,他们的位置是不一样的,这样直接concat有没有问题;问最后那个模块有没有和se比较3,bn训练,测试区别,bn如何在inference是加速(这里面试官说是可以融合到卷积里,因为test时,bn是一个线性模型,卷积也是线性的,所有可以融合,具体怎么做,不知道)
4,如何解决前景背景数量不均衡(OHEM,focal loss,前景过采样,2stage模型)
5,一个类似多标签训练的问题,他的loss是怎么算(这里,我主要说了下标签里one-hot的设置,在多个类别的one-hot里不止一个地方可以设置为1)二面(工程面,90分钟)
1,多路归并
2,average pooling操作,输入mn输出mn,kernel大小k*k.
我想到的最优解法:遍历一个kK大小时,记录下当前的sum,kernel滑动时,把kernel最左侧的一列元素减掉,加入新加入的右边的一列.时间复杂度m(kk + (n-1)k),大约为mnk吧,听面试官口气不像是最优解,我觉的重点是实现出来自己的想法.
3,线程,进程区别,python的线程和进程
4,ssh相关,什么如果网络断了,在服务器上跑的程序会怎么样,tmux原理
根据简历里的内容,向外延伸,问到不会为止,我心里是崩溃的,可能是我太菜了,还好乃岩博士很耐心.
1,简历里用了一个fpn网络做检测,大佬是想问我我的数据有什么样的特点,针对这些特点可以做哪些针对性的方案.这里问了好久,很惭愧,一开始都没理解大佬的意思
2,cascade rcnn论文里一些实验的细节,为什么这样做实验效果不好,你自己的看法是什么;介绍下DetNet.这里我是简历里写了复现了这两篇论文,所以被问到了
3,为什么你的角点回归不使用heatmap,而使用smooth l1坐标回归,为什么通常大家使用heatmap做关键点
5,non-local的时间复杂度和你自己提出的这个模块的时间复杂的,介绍下GCNet