2018-09-12图森未来面试

图森未来面试之前就通过一系列的渠道打听到该公司面试很难,果不其然:
1.首先自我介绍。
2.问项目。问做商品识别的流程和具体实现方法。用的什么网络?faster r-cnn。然后添加了mask r-cnn。
3.mask分支的损失函数你们用的是什么?原论文用的损失函数是什么?
4.你熟悉的分类深度神经网络有哪些?说了VGG, GoogleNet, Resnet。然后继续问,还有呢?回答mobile Net 和 shuffle Net,说这个都是轻量级的网络,不算。(说不上来)

  1. 知不知道其他的网络模型用于目标检测的?收一下原理
  2. 对yolo 理解怎么样说一下原理
  3. 看你做了一个文本分类。是怎么做的?
  4. 自然场景中的文本分类涉及到倾斜的文本,请问通过你们的网络怎么处理这一部分?
  5. 最后检测出的文本, 怎么知道哪些是一起的, 哪些检测出的不是一起的?
  6. 有没有什么想问我的?
    1)你到公司多少了?
    2)公司做目标检测除了障碍物检测、车道线检测还有哪些场景?(好像就这么多)
    3)公司这次招聘有多少hc。hc不设上限,只要你足够优秀(套话)
    4)进公司是不是很难?我身边的很多同学都是一面挂。。回答说,leader卡的比较严。

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