一面

1.自我介绍
2.开始深挖实习和项目里用到的检测模型细节（每个人都不一样哈，会根据你自己的简历问）
3.问了focal loss是如何进行难分样本挖掘的（公式我有点忘了，就说了大概，主要思想是说出来了，因为是取幂，对于简分样本损失会比较小，取幂后会更小，反传时更新梯度会很小很小，基本可以忽略，但对于难分，取幂后还是很大）
4.让我画出FPN和FSSD的模块结构，说明不同点
5.说一下FCOS这种模型的思想
6.接下来是两道coding题：第一道是编程实现目标检测中的IOU计算（给定两个框的左上角和右下角坐标，结构体自己定义）；第二道类似于leetcode200或695，不同是把1当作了海，0当作岛屿（没有本质区别），然后统计岛屿面积，将岛屿面积小于给定阈值t的全置为1

二面

1.自我介绍
2.也是深挖简历上的实习和项目（还是得结合自己的简历）
3.也问了focal loss原

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