机器视觉工程师(实习岗)面经

2021.1.15下午面试

我是研一入门小白哈,在这里只是记录一下自己的面试经验,大佬们不要吐槽我哈哈!多多指教!

面试的一家小公司,做工业图像质检,面试前做了一点功课:

一.工业图像质检面临的问题

分场景主要分为三类

1.1.数据杂、乱、太大等问题

解决办法:
数据增强:对图像数据的裁剪、翻转、角度调整、缺陷标签管理

1.2.缺陷数据少,甚至缺失问题

产品生产产生的缺陷不一,有的常见数据多,但是有的十分稀少,甚至没有的情况。
解决办法:
数据扩充:生成对抗网络(GAN)
度量学习:分为线性和非线性、有监督和无监督
one/few shot learning:few/one shot learning调研——《Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-shot Learning》

1.3 产生新缺陷问题

增强学习:模拟新缺陷
快速自动标注

二.课题组研究课题问答

行人检测有哪些方法?
答:
滑动框、fater cnn
(我做步态/行人识别的,检测这块就跳过了)

步态识别/行人重识别有哪些方法?
答:
1)图像预处理分为:通过剪切获取能量图(分为静态(时间上均值)、动态(考虑时间序列))、骨架图
2)特征提取方法:针对能量图
针对骨架图:(1)动作识别领域(2)图神经网络
3)损失函数选择:三元损失

③具体讲一下骨架图的识别流程

④对小样本学习(few shot learning)有哪些研究,在算法/模型有哪些了解

三.工作经历

①TOF的原理
答:TOF分为ITOF和DTOF
ITOF的原理是四相位法…

②负责什么内容:
答:成像原理、成像后的图像优化、特殊场景图像分类处理

四.数字图像处理的知识问答

滤波算法知道哪些?
答:针对不同的场景用不同的方法:盐粒、黑胡椒噪声
有中值滤波、高斯滤波

高斯滤波原理是什么?

维纳滤波器知道吗?

图像分割有哪些方法?

车牌识别的整个过程?

边缘检测的方法有哪些?

五.基本信息

①可以实习多久?每周实习多久
答:3-6个月,5天左右

②是否为21届应届生?

六.简历初选经验分享

一般而言,小公司更青睐应届生,实习后就转正留在公司的
大公司要求实习6个月
研究方法一定和你找的课题组match
和CV相关的比赛/项目经历重点突出,其他的不相关的就一笔带过

版权声明:本文为CSDN博主「凌青羽」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.csdn.net/qq_35759272/article/details/112687369

凌青羽

我还没有学会写个人说明!

暂无评论

发表评论

相关推荐

单目3D目标检测调研

单目3D目标检测调研 一、 简介 现有的单目3D目标检测方案主要方案主要分为两类,分别为基于图片的方法和基于伪雷达点云的方法。   基于图片的方法一般通过2D-3D之间的几何约束来学习,包括目标形状信息&#xff0