2023年的你，秋招成绩怎么样？

编辑 | 汽车人

原文链接：https://www.zhihu.com/question/549390966/answer/2639790697

在实习结束回学校的路上看到这个问题，想吐槽一波。今年的真是难到离谱，已经不能用哀鸿遍野来形容了，如果用一句话来概括，就是究极寒冬。

秋招hc的数量情况，去年字节秋招8k个hc，今年只有3k个，美团去年1w左右，今年5k，百度去年8k，今年2k。阿里去年7月17左右开的秋招，今年8月18才开，并且没有提前批，鹅厂到现在没有动静，拼多多（我了解的算法岗）不开秋招海投通道，只接受内部员工内推的简历。甚至有些厂挂出来的hc数量都是虚值，压根就不招那么多人。

实习生转正情况，美团每年以实习生转正率高达85%+吸引人，今年我在的大组，10多个实习生，目测转正率和去年比很差（这还是应留尽留的情况）。目前知道的身边有3个同学在字节实习3个月以上，但是被通知转正0 hc而离职。

寒冬已经悄然而至。

而自动驾驶是未来出行的趋势，无论是国家层面还是企业层面都投入巨资研发，期望计算机视觉与AI能够改变出行！年底更是有不少相关企业陆续开放了HC！汽车人接触的从业者大多是机械、电气、自动化专业的同学，今年来看还有相当一部分从事互联网行业的同学跨行过来，相比于计算机科班来说，缺乏系统的学科知识，入门难，进阶更难！一般来说，任何一门学科，入门进阶首先要对领域整体技术框架有所了解，正所谓不谋全局者不足以谋一域！有了这个基础，剩下的就是深耕某一领域的内容，和同行者、老师一起答疑解惑！

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星球内部为大家汇总了CVPR、ECCV、IROS、RSS、TPAMI、IV、ICIP等自动驾驶领域顶会和顶刊，以及图森、智加、主线科技、集度、滴滴、纵目、元戎启行、momenta、蔚来小鹏理想等近80家公司介绍（可以内推！）

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数据集是AI任务的基石，然而大多数数据集都是国外机构开源，数据量较大，下载速度缓慢，这两个缺点导致很多研究人员在数据获取上为难，为此星球内部已经为大家准备了近30种计算机视觉和自动驾驶相关数据集，包括KITTI、Waymo Open Dataset、Lyft L5、COCO、Semantic3D、A2D2数据集、车道线数据集、车牌数据集、行人检测数据集、红绿灯检测数据集等，一键下载；

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星球内部为大家汇总了2D检测、3D点云检测、语义分割、实例分割、3D点云分割、视频检测、交互标定、多传感器标定等工具，可以快速适配到自己项目中。

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主要关注常用的轻量化、高性能backbone，以及视觉transformer结构与优化；

5.  2D目标检测

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6.  分割任务

汇总了常见的2D语义分割、实例分割、全景分割以及3D点云分割SOTA算法，并对分割任务中的边缘轮廓分割模糊不细腻问题展开讨论；

7.车道线检测

对基于检测、分割、分类、关键点、曲线预测、多传感器检测、3D车道线SOTA方法进行了汇总，对车道线遮挡、磨损、不连续问题展开了讨论！

8.鱼眼感知

针对鱼眼和全景相机在自动泊车、近域感知上的应用展开，主要包括相机标定、鱼眼全景相机系统、自动泊车系统、环视数据集、鱼眼深度估计、鱼眼目标检测、鱼眼SLAM、语义分割等方向！

9.目标跟踪

针对单目标和多目标跟踪，基于Siamese Network、Tracking-by-detection、传统滤波+关联算法、end2end等方法进行全面展开阐述，后续更会加入变速情况下的跟踪系统；

10.3D目标检测

从点云和多模态数据3D检测任务展开，基于BEV、点、体素、多camera数据的3D检测方案；

11.传感器标定

主要关注自动驾驶领域常见的Camera、Lidar、Radar、IMU之间的离线、在线标定，多相机、多激光雷达之间的标定，自动标定等；

12.多传感器融合

星球内部汇总了数据级融合、目标级融合、特征级融合、弱融合、不对称融合等多种方案！

13.SLAM与高精地图

汇总了单目SLAM、RGB-D SLAM、激光SLAM、高精地图定位方法、自定位方法！以及领域内最常用的高精地图制作方法！

14.模型压缩与轻量化

汇总了模型压缩、裁剪、量化、权值共享、模型加速、知识蒸馏、量化工具等数十篇干货介绍！

15.模型部署

TensorRT、NCNN、Opencv、MNN方案部署检测、分割、关键点、分类模型实战；

16.其它

在感知定位融合之外，还汇总了大量机器人、自动驾驶规划方法，强化学习在运动规划上的应用、V2X技术，以及图像加速CUDA方法等~

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