目标检测面试常问问题总结

今天先总结了一些面试问题，答案后期跟上

yolov4,yolov5,ppyolo,三个的对比实验是怎么做的？最终选择了yolov5。
Yolov5比其他的两个好在哪？
Yolov5下FPS
Ppyolo其他的压缩模型有没有试过？
Ppyolo这个模型的优势有哪些地方？
模型对比时为什么选择了ppyolo和yolov5。
Yolov5比yolov4的改进点在哪？
Ppyolo在官网上的效果要好于yolov5和yolo4,为什么你的模型的效果却不是呢，你没有怀疑过自己的结果吗？
项目是预研项目还是交付项目？交付到厂家吗？
部署？
算法最终的指标要求？比如模型的大小。最终的模型的性能？
碰撞预警是怎么做的？
人脸关键点检测用的什么算法？
打哈欠怎么识别的？
用的开源数据集和开源模型是怎么提高FPS的。
交付项目得可控，用的开源数据集和开源模型怎么提高准确率？
模型的测试效果很好，但是交付之后，部署之后，发现效果不好，怎么办呢？
做这个项目有没有模拟过真实场景？
这个项目做了多久？
项目就像一个demo,没有在效果上的展示，比如车辆识别的准确率是多少？真实的摄像头下的FPS是多少？在真实的环境下跑的效果是怎么样啊？
人脸识别的项目落地了吗？落地到什么环境下了？
人脸的数据库是自己采集的吗？（训练集），测试集上的误检率是多少？（没有达到千分之一）比对是1:1 还是1:n？为什么要1：n?
你的Deepsort用来做什么？为什么要两阶段的跟踪呢？有没有调研过现在的跟踪算法？
模型压缩，剪枝
对什么模型有深入了解，说说你怎么改动模型
主干网络都用过哪些？
YOLO里面的rpn的作用？
Yolo和SSD的区别?
项目中自己实际做的有哪些？改动有哪些？
项目部署完之后遇到的一些BUG?(比如人脸识别误检，识别不了)
人脸识别支不支持虹膜，戴口罩，晚上可不可以用？晚上和白天的效果对比？

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