vivo 提前批图像算法工程师（AI方向）一面+hr面
vivo面试从测评笔试到面试都效率好高，一周解决一切那种。
一面
面试官很温柔，自我介绍后只问了项目。
自己挑一个项目讲一下，微笑且有回应地听完之后，面试官就开始深挖项目。
1、你的检测分支的精度改善具体是怎么做的，可以再完善地讲一下吗？
2、你可以具体讲一讲anchorfree的方式是怎么做的吗？为什么用这种方式回归会变准确？
3、你用的anchorfree的方式做检测就很像yolov1 （幸亏没让讲区别，忘记yolov1的细节了X_X），然而yolov2开始就用上了anchor-based，而且证明了anchor-based比较好，请问你为什么要采取这种方式？
答：我们没有完全放弃anchor-based的方式，在RPN网络那一块我们还是基于anchor用于去除大量背景区域的搜索。只是在后面检测分支用了anchorfree的方式打破了anchor的壁垒。
4、针对分割，请问你的边缘分支具体是怎么做的？
5、为什么通道注意力可以减少背景噪声？
答：引了一下siamRPN++这篇论文里面提的，特征层的不同通道代表了不同类的特征方向信息，比如可能第35个通道就主要包含了小车这一类的特征，我们通道注意力模块产生一个一维向量代表每个通道的权重，背景通道权重很小，目标通道权重很大，这样就达到了抑制背景噪声，保留目标特征的目的。
6、边缘的gt怎么得到的？为什么不直接让网络输出边缘？
7、分割最后出来的预测图那么小，resize回原图会不会精度损失很多？
答：会的，我们也尝试了输出大一倍的预测图，结果精度确实上去了一点，但是时间消耗非常大，所以衡量了时间效率和精度，我们认为设置为28*28是较为合理的。
8、目标城市是哪里？
9、职业规划是什么？
反问环节：
这个岗位是不是最近才成立的，感觉网上搜不太到？面试官回答：是的，AI毕竟最近几年才火起来的balabala。
这个岗位在vivo承担的职责是什么？面试官回答：照片优化，视频图像解译之类的。
vivo有没有在做人脸识别解锁手机这一块？面试官回答：有的，是自己团队研发的，目前已经上线了。
二面hr复试
hr小姐姐，一上来先检查身份证确认本人。
自我介绍，然后讲项目。
提项目难点，怎么解决。
你为什么在研究生阶段涉及了这么多种不同的领域？
最终决定是深挖哪个领域？为什么选择这个领域？
然后就开始闲聊，聊为啥来到北方呆了这么久，聊南北方差别这种。
然后就问期望薪资。
反问：
问了应届生晋升体系，面试官回答，会有培训，回到导师带，但是还是修为靠个人。
问了我这个岗位有没有深圳岗，面试官说她不是太清楚可以先给我备注上。
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