【2021 计算机视觉】CV算法岗面试问题及其答案总结(一)

【2021 计算机视觉】面试问题及其答案总结(一)

  • BN、LN、IN与GN对比:
  • BN 和 LN 使用场景:
  • 熵、交叉熵、KL散度、JS散度:
  • JS散度解决了什么问题:
  • 求操作的 FLOPs?
  • 过拟合要怎么解决?
  • 随机梯度下降相比全局梯度下降好处是什么?
  • L1、L2正则化在什么任务上分别会优先考虑?
  • dropout为什么能解决过拟合 ?
  • 卷积有哪些变种?
  • 简单介绍一下Deformable convolution:
  • 介绍一下GCN中的拉普拉斯矩阵:
  • 介绍一下GCN的发展过程?
  • 目标检测中IOU是如何计算的,以及介绍一下IOU Loss:
  • 介绍一下 NMS 及其改进:
  • 介绍一下 CenterNet:

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