投了很多简历,只有这一家给了我面试,首先还是比较感谢的。

一家创业型公司,不过看到的时候还有有点小吃惊,是一个住宅大厦里面,里面本身有很多公司,进门看上去也是一个住宅的感觉,房子比较小,里面就俩人。。。。。。

桌子上大约有4、5台台式。

面试是工程师面的我,拿着笔记本,直接看简历,我简历上写着faster-r-cnn,直接github上找到了源码,开始想编译一下,看下结果,不过出了点小问题,没成功。

面试过程首先让自我介绍。我简单说了下,自己的研究方向为图像处理什么的,然后基于faster-r-cnn做了数据集修改啦,修改模型啦,什么的。说到这个,他就开始问faster-r-cnn,我就开始具体介绍原理,然后期间他会问一些比较细节的问题,细节到图片尺寸,输出尺寸,后来介绍啦RPN,然后问了anchors的映射过程。。。。。。实在是太细节了,如果一句一句看源码,估计还能回答出来,只记得是每个feature map都进行映射,尺寸是·{5.8.16},比例是{1:1,1:2,2:1},每个点9个矩形框,经过RPN网络之后就进行筛选。主要RPN我没怎么好好看,只记得原理了,唉!后来还问了矩形回归,说最后的fc层的bouding box是20类回归还是1类回归,这里我不是很理解,我说成20了,其实应该是1类。

最难受的是最后问了我一个算法题。。。。。。。。。完全没有准备好么。。。一个A数组,如果快速求出第k个大小。。。奈何我就记得冒泡法了,只是忘掉了具体实现过程。

总的来说这次面试结果让我还是比较痛苦的,也发现了自己的不足,算法着一块还是要好好的去刷一刷啊!~faster-r-cnn也需要再详细的看下代码!

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