多光谱高光谱图像算法面经

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实习面经

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前言

高光谱、多光谱、图像算法实习面经，面了3家公司，一家A轮初创、一家C轮、一家二线大厂。一个感觉，工作岗位较少，基本和硬件有关，建议学好C++，可以走光谱算法或者isp方向。总体而言，百废待兴，未来3-5年，伴随机器视觉、自动驾驶、大健康、元宇宙的发展，多光谱、高光谱或许会火起来，可以提早布局，入场。但也得做好找不到对口公司的结局，需要自己衡量。

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一、高光谱与图像算法工程师面试(深圳某初创公司，70%以上为硕博)

两轮面试，第一轮：两个高光谱遥感工程师，第二轮：算法总监(美国匹兹堡博士)

第一轮：两个高光谱遥感工程师

1.1 先自我介绍一波
答：开始随意一波自我介绍
1.2 详细讲一下自己的做的项目
答：讲了两个项目，一个国自然基金，一个横向项目，讲了做了的啥，解决什么问题，用来什么方法，大致结果如何
1.3 你觉得最自豪的一点是什么
答：嗯，在逐渐开源了一些算法和数据集，受到了一些人的使用…。
1.4 我之前做高光谱遥感，确实存在数据集较少，你是怎么解决的
答：看到论文的，实验室积累等等
1.5 会软件开发吗？
答：会一部分Java的
1.6 你有什么问题吗？
答：问了一下方向的。

第二轮：算法总监(美国匹兹堡博士)

1.1 自我介绍一波
1.2 你提到模型传递，利用迁移学习解决模型传递，具体讲一下
答：领域自适应和域泛化，巴拉巴拉…。
1.3 讲一下你做的项目呢
答：还是那两个项目，一个国自然基金，一个横向项目，讲了做了的啥，解决什么问题，用来什么方法，大致结果如何
1.4 项目数据的是你们自己采集的吗？
答：小部分是，大部分别人公司，机构提供，或者请人采集。
1.5 你了解近红外、拉曼吗？
答：讲了一下，然后被反问拉曼细节，但是确实不太了解，只知道是印度科学家拉曼提出的，然后给我讲拉曼是最基础的非线性光。
1.6 看你简历，还会arm，嵌入式是吧
答：本科自动化专业，学的这些，会一点控制和电路设计
1.7 C++和matlab怎么样？
答：matlab基本会，但是不喜欢用，C++了解一下，读得懂，平时研究用python，开发主要是Java。
1.8 实习时间，时长
1.9 介绍了一下他们公司，然后问有问题吗？
1.10 反问具体的方向，细分赛道，未来发展规划等。

二、无人机多光谱算法工程师面试(广州某C轮无人机公司，感觉搞偏了，面图像去了)

两个工程师面试，一个主导(做图像，所以后面偏了)，HR全程陪同，腾讯云面试

1.1 先自我介绍
1.2 打断一下，你讲的预处理，包含那些？
答：SNV、MSC、SG等。
1.3 为什么需要预处理
答：因为有基线漂移等噪声干扰，然后被打断，具体那些干扰，嗯，闪射，漂移，颗粒物等等…然后又被问为什么上诉算法能解决，然后不知道了。
1.4 你项目的算法，讲一下
答：MSRACNN，多尺度融合卷积网络加上注意力机制，巴拉拉…。然后又被打断，这和图像的有什么区别，1-d维度的，然后浅层网络，只有3层。又被打断:这能发SCI？，光谱里面可以
1.5 你项目迁移怎么迁移的
答：用的度量函数，在训练的时候，把训练loss和数据间差异的度量loss结合起来
1.6 那些度量loss
答：mmd loss， coral loss ， daan loss等
问：mmd loss是啥？
答：就是mmd loss，数学上的一个距离定义公示
问：能写一下？答：巴拉拉，不会。
1.7 你用了gan loss，说一下gan
答：生成对抗网络，讲了一下，反问：训练的时候，那个先训练，生成器还是对抗。。。忘了，又反问：写一下gan的loss，答：不会，就是欧氏距离，但是不会写具体公式。然后又问作用
1.8 你讲一下注意力机制
答：巴拉拉…。
1.9 transformer讲一下，和cnn有什么区别
答：原理讲了一下，然后面试官应该不懂，又扯了半天，发现transformer不是卷积结构。(但是，这么多都是图像的问题，我不知道和光谱有什么关系)
2.0 又扯图像去了。。。(面试一脸懵逼，但是面试完了发现搞错了，我面试的光谱呀)，还问我对图像增强有兴趣吗？
2.1 实习时间等等
2.2 有什么问题
答：您是做无人机机载图像处理的是吧，？对方：嗯，然后我就知道什么一直问我图像了，但是忘了说我是面试光谱的了…，也不知道它知不知道。就离谱，基本没怎么问光谱的知识，虽然我懂图像，但是不是面的光谱吗？

三、广州图像算法工程师面试(某上市二线大厂)

1.1 自我介绍
1.2 项目经历
1.3 项目的具体算法
答：MSRACNN，多尺度融合卷积网络加上注意力机制，巴拉拉…。
1.4 怎么设计的，为什么这样
答：已有研究表明，实验测试，等等.
1.5 多尺度怎么实现的
答：。。。。。(ps:我感觉这样什么可问的)，反问，你这感受野不太对（我也没懂什么意思）
1.6 你模型传递，不就是模型泛化性不够吗？
答：是
问：那为什么非得迁移，提高模型泛化性不行吗？
答：可以，做了尝试，但是不太好
问：那些尝试
答：数据增强和增加尺度，但是效果不好，所以迁移了
1.7 仪器间有这么大误差吗？
答：国产仪器比较大，其实我也不知道
1.8 具体的迁移方法
答：用的度量函数，在训练的时候，把训练loss和数据间差异的度量loss结合起来
问：mmd loss公式。。。emmm，又不会，太复杂了，涉及到希尔空间了
1.9 讲一下你怎么理解自注意力
答：。。。
2.0 自注意力和注意力的区别
答：一个2014年，与输入有关，一个2017年，与输出无关。
2.1 实现时间
2.2 有什么问题
答：结果多久出来。
ps：面试官全程很有礼貌，点赞

总结

1、一定要熟悉自己的项目
2、对算法、公式要有深入了解，能够手写算法
3、想办法，自己带面试官，不要被面试官带偏面试了。