计算机视觉面试常见问题
时间: 2023-08-10 19:06:52 浏览: 94
计算机视觉面试中常见的问题有很多,以下是一些可能会被问到的问题:
1. 请解释一下多尺度训练方法是什么?
多尺度训练方法是在训练和反向传播更新参数时,只考虑在指定的尺度范围内的目标。这种方法可以帮助模型更好地适应不同尺度的目标。
2. 为什么直接将图像数据作为输入可以达到几近人力的水平?
直接将图像数据作为输入可以避免人工对图像进行预处理和额外的特征抽取等复杂操作。同时,卷积神经网络以其特有的细粒度特征提取方式,使得对图像的处理达到了几近人力的水平。
3. YOLO是如何将物体检测任务当作回归问题的?
YOLO创造性地将物体检测任务当作回归问题,通过一个神经网络直接从输入图像中得到检测框和每个检测框所属的类别的概率。这种方法可以进行端到端的优化,简化了检测过程。
4. 请解释一下focal loss。
Focal loss是一种损失函数,用于解决目标检测中的类别不平衡问题。它通过调整正负样本的权重,使得模型更加关注难以分类的样本,从而提高模型的性能。
这些是计算机视觉面试中常见的问题,希望对你有所帮助!
#### 引用[.reference_title]
- *1* [深度学习&计算机视觉常见的29道面试题及解析](https://blog.csdn.net/weixin_47196664/article/details/108656592)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [计算机视觉面试常见问题(含解答)](https://blog.csdn.net/weixin_43955293/article/details/120763638)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [计算机视觉(AI)面试大全](https://blog.csdn.net/sazass/article/details/125123785)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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