计算机视觉面试必备：算法与深度学习解析

"该文档是针对计算机视觉算法面试的准备资料，涵盖了数据结构与算法、回溯法与分支定界法、搜索算法、哈希表/散列表以及深度学习的相关知识，旨在帮助求职者增强面试竞争力。" 在计算机视觉算法面试准备中，首先涉及到的是数据结构与算法的基础知识。排序算法是其中的重要一环，稳定排序算法如直接插入排序、冒泡排序、归并排序和基数排序，它们的特点是保持相等元素的相对顺序不变。而不稳定的排序算法包括简单选择排序、希尔排序、快速排序和堆排序，这些算法可能会改变相等元素的顺序。理解各种排序算法的原理和应用场景对于面试至关重要。 回溯法是一种通过深度优先搜索策略来寻找问题解的方法，通常用于解决约束满足问题，如八皇后问题。在搜索过程中，回溯法会使用减枝技术来避免无效搜索。相对地，分支定界法采用广度优先搜索，通常用于寻找满足特定条件的最优解，而不是遍历整个解空间。 搜索算法在计算机视觉领域也扮演着重要角色，包括完全搜索、广度优先搜索、分支定界搜索、定向搜索、最优优先搜索、启发式搜索等。这些搜索算法各有其特点，例如最优优先搜索常用于寻找全局最优解，而启发式搜索则结合了问题的特性以提高效率。 哈希表或散列表是高效的数据结构，用于快速查找和存储数据。开放定址法处理冲突时，如线性探查法、二次探查法和双重散列法，会寻找下一个空的散列地址。链接法则通过链表解决冲突，平均查找长度较小，但可能需要额外的空间。 在深度学习部分，文档提到了加速收敛过程的一些方法，比如瓶颈结构、残差连接、学习率调度、动量优化、预训练等。BN（Batch Normalization）层是深度学习网络中常用的一种技术，它通过在每层输入上进行归一化处理，有助于模型的稳定性和训练速度。此外，BP（Backpropagation）算法在反向传播过程中，BPTT（Backpropagation Through Time）用于处理循环神经网络的时间序列信息，它在每个时间步长中累积权重的梯度。 在卷积神经网络（CNN）中，感受野和特征图的概念是理解网络如何提取特征的关键。感受野指一个神经元在输入图像上的覆盖区域，而特征图是由卷积操作产生的输出，反映了输入图像在特定位置的特征。计算感受野和特征图大小涉及卷积核大小（kernel size）和步长（stride）等因素。 这些知识点都是计算机视觉面试中可能被问到的，理解并掌握这些内容将对面试者在面试中表现出色大有裨益。