【面经笔经】cv岗

【面】

cv：

Faster RCNN, 讲一下算法的流程，rpn的细节，最后迭代回归的是什么。两大目标检测经典算法。

了解哪些用于分类的网络，以及目标检测的网络。

传统图像：直线检测算法，边缘检测算法，高斯滤波，均值滤波。

算法：

快排的思想（分治），时间复杂度。

爬楼梯：n个楼梯每次可以爬1或者2，有多少种爬法（斐波那契数列）

C++：

三大特性（封装、继承、多态）

重载和重写

多态的概念

哪些函数不能被声明为虚函数

为什么基类的析构函数需要声明为虚函数

【笔】

训练神经网络时，损失函数最初没有下降的原因

faster rcnn对应输出的节点数

常用的图像梯度算子及求导

感受野

l2和l1正则化

会发生权重共享的神经网络结构

防止过拟合的方法

图像分割的主要算法

Canny边缘检测算法的实现

小目标检测算法的设计，考虑效率和效果