简历上写项目的流程：

项目背景是什么？应用场景在什么地方？目的是什么？创造了什么价值？你做了什么事情？遇到困难时，又是怎么解决的？

面试需要准备的内容：

一.项目描述与项目细节提问

主要描述项目背景，项目实现的功能与方法流程等，面试官会针对细节进行提问，所以项目是要反复打磨的

二.深度学习的八股

说是八股，但除了一些目标检测模型的发展，原理，各种问题的出现原因与处置方式以外，还有很多东西可以称得上是经验之谈，所以这部分对于算法工程师来说依然是很重要的

三.模型部署相关

模型格式转化，框架转化，浮点数在计算机中的存储问题，知识蒸馏问题，模型量化，GEMM优化等

四.编程语言相关

C++语言的了解深度，python语言与Pytorch等的了解深度与使用情况等

五.数据结构与算法

手撕代码没什么可说的

Tensorflow

tensorflow2将Keras api作为核心，Keras就是将tensorflow中的很多方法进行了封装，更方便了，可以跨平台，由各种现成的模型。
Tensor就是多维的矩阵，tensorflow就是对矩阵进行处理的框架，可以通过GPU加速的矩阵。
视觉任务中，遮蔽现象是一种常见的问题，现在已经被攻克了，比人类的识别能力还强。
善于查阅Tensorflow的api文档，比如Tensorflow中的tf.keras模块中的layers模块，里面就有很多层的对象可以直接使用；
Keras的常规操作，可以选择激活函数，比如relu，可以对权重和bias进行初始化，初始化很神奇，有时候怎么都不收敛，换个初始化就收敛了，还可以加入正则化等
Sequential就是用来按顺序添加网络结构的，比如keras里的Sequential，可以直接add对应的层，不过一般我们也都是根据论文里的思想，用人家现成的网络结构，自己最多调调参
compile就是对网络进行配置，指定优化器比如随机梯度下降SGD、Adam等和损失函数比如回归就用mse，分类可以用交叉熵
训练集效果好，验证集不好，就是过拟合了，准备正则化吧，在全连接层可以添加l1,l2范数，或者在全连接层加dropout也可以，keras中都可以实现
神经网络其实就是一个特征提取器，中间的层就是在提前特征，最后用激活函数来实现分类或者回归
tf.data模块，比如Dataset可以将numpy转换成Tensor格式
对于Dataset，可以用batch操作把它转化成对应batch大小的Tensor，shuffle可以进行洗牌a
模型的保存，训练完的模型，直接save成h5文件就行，下次就不用训练了，直接加载就行，load_model就是加载模型，这都是keras的强大功能
to_json可以单独保存网络的结构，model_from_json就是读取网络的结构，save_weights和load_weights就是单独保存权重和读取权重
读数据一般就是os.path.join
影响运行速度的，batch_size，图像的size，常见的224*224*3
对于输入为h*h*c的图像，选择F个卷积核，边缘填充Padding为P，步长为s，那么卷积完了输出的图像的宽h’ = (h-F+2P)/s +1，也就是输出的feature map是h’*h’*F的，这就是每次卷积的输出
那还有个问题，权重参数怎么算，比如某个卷积层共有32个卷积核，卷积核是3*3的，图像是3通道的，那么每个卷积核实际上应该是3*3*3的，这就是27个参数，32个卷积核就是27*32，也就是864个参数，那还要每个feature map都有一个bias，也就是32个偏置参数，也就是864+32，就是896个参数，这就是一个卷积层的参数个数的算法，参数个数很大程度上影响了训练的速度
那还想知道，池化层的参数有多少，记住，池化层没有参数，压根不需要参数啊，直接池化运算了
还要全连接层，这个参数就比较大了，你最后拉直有多少个值，那就要有多少个参数哦。
Conv1D就是对向量做卷积，2D就是对矩阵也就是图像做卷积，3D一般用来处理视频，参数filters选取卷积核数量，其实就是要输出多少个feature map，kernel_size就是卷积核大小，还要步长，卷积网络的流程就是卷积-relu-池化-卷积-relu-池化-…-拉直-全连接层
ImageDataGenerator数据生成器，就是用来数据预处理的模块，它可以动态产生一个batch一个batch的数据进入内存中，进行处理，所以要指定batch_size，这里还要指定steps，也就是有多少个batch。。。就很无语，这还要指定，然后还要指定epoch，就是迭代次数，每个epoch都要跑完所有batch才行
对于one-hot编码，就选择categorical，对于二分类，就选择binary就行
数据增强，就是翻转，平移，对称，通道变换等操作，扩大样本量，解决过拟合问题，然后keras.preprocessing.image包中有这些方法
Keras中的Callback，相当于监视器，可以用来提前停止callbacks.EarlyStopping早停法，可以设置成连续几次epoch，loss没有下降就停止,动态改变学习率LearningRateScheduler
TFRecords是一种常用的二进制序列存储方法，tf.Examples可以用来读取、写入TFRecords数据，首先这比cpu读取数据要快，它可以把数据先直接处理成TFRecords格式，这样就不用一下一下处理了，直接统一处理完然后再直接一次次读取就行了
tf.Examples其实会把数据转化成类似于字典的格式，它可以存很多特征，比如对于一张图像来说，可以存它的长宽，通道数，已经像素点矩阵本身，都可以通过tf.io写入到文件中，类似于java中io流，读取该文件也可以tf.data中的函数读取就行
RNN就是先将第一个时刻的数据输入一个节点，然后将输出与下一时刻的数据一起在下一个节点进行处理，它体现了前后数据之间是有依赖的意义，它只能处理短期的依赖，但不能处理长期依赖，因为当序列太长时，梯度很难反向传播到前面，这就出现了梯度消失，但是LSTM可以解决这一问题。
LSTM有之前的隐层输出的状态h，之前的细胞状态c，这个细胞状态其实就是携带了对之前的记忆的，当然还有新时刻加入的数据x，首先将之前的隐层输出和新数据进行concate，得到[h,x]，然后sigmoid成0-1的数据，越小越接近0呗，再与细胞状态进行对应位置相乘，这就叫遗忘门，什么是遗忘门，就是让不重要的部分（为0的）忘掉，记住重要的部分；下一步，让遗忘门数据再去与tanh激活函数归一化后的[h,x]对应位置相乘，啥意思，就是把tanh归一化过的[h,x]再选择性遗忘一部分数据；再然后，就叫遗忘门处理过的细胞状态c与遗忘门处理过的归一化[h,x]相加，就变成了新的细胞状态啦，它携带了以往的记忆，但也在这次数据加入后进行了新的更新；后面竟然还要用更新后的细胞状态进行tanh放缩再与遗忘门数据再相乘一次，才是隐层的输出。。。但是细胞状态就不变了。

Pytorch

Caffe不更新了，而且配置文件非常麻烦，安装非常困难，不推荐。。。然后是Tensorflow1.x，这玩意说明书特别长，用起来要读好多文档，不方便。。。它定义比较严格，用起来就显得比较冗长。再然后是keras，因为tensorflow1.x的api太混乱了，keras在它的基础上进行了再封装，这下就方便了很多，keras的api就简洁了很多，大家都喜欢用，再然后谷歌把Keras收购了，推出了Tensorflow2.x，啥2.x，其实就是keras，但是好景不长，torch的python版本Pytorch推出了，这东西学习成本极低，又方便又好用，Tensorflow那一套接口，属实是不好用，所以推荐Pytorch，用的人多，达到90%都不为过，大家选择的就是好的，不过呢，如果做谷歌的开源项目，那可能还是要用Tensorflow。。。
面向开源项目编程，Pytorch好用，也用得多，它更新后也变化比较少
torch.tensor将numpy格式转换成tensor格式

OpenCV

1.数据读取-图像

- cv2.IMREAD_COLOR：彩色图像
- cv2.IMREAD_GRAYSCALE：灰度图像

import cv2 #opencv读取的格式是BGR
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib inline
#可以减少plt.show()操作img=cv2.imread('cat.jpg') #读取图像

查看一下图像

img #H*W*C

array([[[142, 151, 160],[146, 155, 164],[151, 160, 170],...,[156, 172, 185],[155, 171, 184],[154, 170, 183]],[[108, 117, 126],[112, 123, 131],[118, 127, 137],...,[155, 171, 184],[154, 170, 183],[153, 169, 182]],[[108, 119, 127],[110, 123, 131],[118, 128, 138],...,[156, 169, 183],[155, 168, 182],[154, 167, 181]],...,[[162, 186, 198],[157, 181, 193],[142, 166, 178],...,[181, 204, 206],[170, 193, 195],[149, 172, 174]],[[140, 164, 176],[147, 171, 183],[139, 163, 175],...,[169, 187, 188],[125, 143, 144],[106, 124, 125]],[[154, 178, 190],[154, 178, 190],[121, 145, 157],...,[183, 198, 200],[128, 143, 145],[127, 142, 144]]], dtype=uint8)

def cv_show(name,img):# 封装起来前面几行#图像的显示,也可以创建多个窗口cv2.imshow('image',img)# 等待时间，毫秒级，0表示任意键终止cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

转换灰度图，就会变成单通道了

img=cv2.imread('cat.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) #读取灰度图，转换方式暂时不说

OpenCV已经实现了一些目标追踪算法，如KCF，叫自相关滤波，先解释相关滤波，其实就是对于视频中的第一帧来说，先框一个框，然后padding一下，扩出去的背景部分也是用来学习的，这就形成了一个滤波器，可以用来训练得到框的响应，但这不是一个简单的二分类问题，而是一个响应大小问题，框出来的框距离正样本（物体）越远，响应越低，根据当前帧训练出来的响应最小的框，就可以认为是下一帧要框的地方，但是下一次还要重新训练，重新寻找响应，以此类推，追踪下去

目标检测

Yolo-v1介绍

Yolo-v1算法相对RCNN算法是实现了端到端的算法，它只经过卷积神经网络就实现了目标检测，其原理如下：

首先对输入的图像Image进行Resize，论文用了GoogLeNet 作为神经网络主干，24层卷积层加上两层全连接层，Resize之后的图像传入GoogLeNet，输出时已经相当于进行了下采样，图像大小变小了很多，然后把输出的feature map切分成s*s的网格单元，每个网格单元关联着2个大小不一致的候选框，每个网格单元会计算出多个条件类别概率，数量就是类别数，但是最后只会预测一个类别。

当物体的中心在网格单元中时，才会去绘制该网格单元的边界框，那怎么判断物体的中心在网格单元上呢？这里是用confidence来衡量的，这个confidence如下：

其中IOU称为交并比，其含义如下：

意思就是物体的真实位置与候选框的位置的交集，比上它们的并集，这个指标会在候选框接近物体真实位置时变得越来越大，而Pr(object)在该网格单元中包含物体中心时为1，否则为0，所以confidence就需要在网格单元中包含物体中心的条件下，且候选框最接近真实物体时最大，最后选择confidence最大的候选框作为检测框即可。

Transformer在CV上的介绍

对于Transformer来说，它与卷积神经网络不同，它是以向量作为处理主体的，这就是Encoder层，Encoder层中的核心思想就是Self-Attention，所谓自注意力，其实就是与自己本身找相似性，在进入Encoder层之前需要先对图像Img进行划分，比如一个4*4*3的图像，可以划分成4个2*2*3的token，所谓token其实就是平均切分得来的，接着将token拉直成一个向量，通道也拉直，这就是4个向量，然后分别传进Encoder层，对向量进行三种线性变换，可以得到Q，K，V三个向量，注意，QKV的向量形状没有变化，利用当前token的Q向量分别与4个token（包括当前token）的K向量求内积，这里就是自注意力的体现了，因为它与自己也求了内积，再然后就得到了4个内积，再分别除以根号下的向量长度，这就是4个常数，然后进行softmax激活，得到的还是4个数值，与对应的V向量进行数乘，并相加得到输出向量，显然这个向量应该和一个token向量的长度一致，又因为有4个token向量输入，所以也有4个输出向量，输出向量与输入时的向量数量和向量大小都一样，这便完成了一次Encoder，可以进行多次Encoder，但是最终输出的就是最开始输入时一样的向量。

下一步，要随机生成一个与token向量一样长的向量，这就是随机生成就可以，将这个向量输入Encoder层，一样进行QKV变换，但是从前面输出的4个向量就不进行Self-Attention处理了，它们也进行QKV变换，但是仅仅是为了提供给随机生成的token向量使用，最后只输出该向量的Encoder结果即可，这就是相当于综合了前面4个token的整个信息，然后可以再进行一次MLP，也就是加深层数的处理，就采用全连接层的加深就行，最后通过softmax进行给出各个类别的概率，实现分类。

还有一个位置编码部分还在研究。。。

从Vision-Transformer到Axial-Transformer

将图像通过卷积进行划分，比如说，一张224*224*3的图像，通过768个16*16的卷积核进行卷积，最后输出的特征图就是14*14*768，那划分成多少个token呢，将14*14一下就是196，那就变成了196*768了，每个点都有768个通道，每个点都可以看出一个token了，token向量的元素数就是768，这就划分出了196个token向量了，然后传入Transformer中时，还分为Self-Attention1D和Self-Attention2D ，所谓1D就是每个token只和其所在行的token进行Encoder运算，而2D就是和所有的Encoder进行运算，那其实2D就会运算速度慢，但是信息结合的就会比较全面，现在有论文提出Axial-Attention，让某个token先与其所在行的token进行Encoder操作，以结合该行的信息，以此类推，该token所在列的token们都会与其所在行的token进行Encoder操作，然后再让该token与其所在列的token进行Encoder操作，这样就可以结合到全局上的所有token的信息了，这样既可以结合所有token的信息，相比于2D又可以减少很多计算量。

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