计算机视觉面试必备：算法与深度学习解析

"计算机视觉算法面试准备 计算机视觉.pdf" 本文档主要涵盖了计算机视觉算法面试的相关准备，包括数据结构与算法、回溯法与分支定界法、搜索算法、深度学习等方面的知识点。 首先，关于数据结构与算法，提到了排序算法。稳定的排序算法有直接插入排序、冒泡排序、归并排序和基数排序，这些算法在排序过程中能保持相等元素的相对顺序。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，它们可能改变相等元素的顺序。排序算法在计算机视觉领域中可能用于图像数据的预处理或特征排序。 回溯法是一种深度优先搜索策略，用于遍历解空间并找到最优解，同时利用减枝技术避免无效搜索。分支定界法则采用广度优先搜索，目标是找到满足特定条件的最优解，无需遍历整个解空间。这两种方法在解决复杂问题时有广泛应用，例如图像分割或模式识别中的最优化问题。 接着讨论了各种搜索算法，如完全搜索、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、序列选择算法（向前和向后）、双向搜索、增L去R选择算法、序列浮动选择以及决策树等。这些算法在计算机视觉中可用于图像特征的搜索、目标检测和追踪等问题。 在哈希表（散列表）部分，提到了开放定址法和链接法两种处理冲突的方法。开放定址法中，线性探查、二次探查和双重散列法是解决冲突的不同策略；链接法则通过链表连接冲突项，具有较小的平均查找长度。哈希表在计算机视觉中常用于快速查找和存储图像特征。 深度学习是计算机视觉中的核心组成部分。文档提到了几种加速收敛和降低训练难度的技术，如瓶颈结构、残差连接、学习率调整、动量优化、预训练等。BN（Batch Normalization）是一种在神经网络中用于加速训练和提高模型稳定性的技术，它通过对每一层输入进行归一化处理来标准化数据分布。BP算法（Backpropagation）的变种BPTT（Backpropagation Through Time）在递归神经网络中使用，考虑到时间序列上的依赖关系。 最后，文档还提及了卷积神经网络（CNN）中的感受野和特征图计算。感受野指一个神经元在输入图像中影响的区域大小，而特征图是由卷积操作产生的输出。计算这两个概念对于理解和设计CNN的架构至关重要，特别是在特征提取和图像分析中。 这份文档为准备计算机视觉领域的面试提供了全面的知识点梳理，涵盖了基础算法、优化技巧和深度学习等多个方面，对于求职者和研究者来说都是宝贵的参考资料。