一.工业图像质检面临的问题

分场景主要分为三类

1.1.数据杂、乱、太大等问题

解决办法：
①数据增强：对图像数据的裁剪、翻转、角度调整、缺陷标签管理

1.2.缺陷数据少，甚至缺失问题

产品生产产生的缺陷不一，有的常见数据多，但是有的十分稀少，甚至没有的情况。
解决办法：
①数据扩充:生成对抗网络（GAN）
②度量学习：分为线性和非线性、有监督和无监督
③one/few shot learning:few/one shot learning调研——《Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-shot Learning》

1.3 产生新缺陷问题

①增强学习:模拟新缺陷
②快速自动标注

二.课题组研究课题问答

①行人检测有哪些方法？
答：
滑动框、fater cnn
（我做步态/行人识别的，检测这块就跳过了）

②步态识别/行人重识别有哪些方法？
答：
1）图像预处理分为：通过剪切获取能量图（分为静态（时间上均值）、动态（考虑时间序列））、骨架图
2）特征提取方法：针对能量图
针对骨架图：（1）动作识别领域（2）图神经网络
3）损失函数选择：三元损失

③具体讲一下骨架图的识别流程

④对小样本学习（few shot learning）有哪些研究，在算法/模型有哪些了解

三.工作经历

①TOF的原理
答：TOF分为ITOF和DTOF
ITOF的原理是四相位法…

②负责什么内容：
答：成像原理、成像后的图像优化、特殊场景图像分类处理

四.数字图像处理的知识问答

①滤波算法知道哪些？
答：针对不同的场景用不同的方法：盐粒、黑胡椒噪声
有中值滤波、高斯滤波

②高斯滤波原理是什么？

③维纳滤波器知道吗？

④图像分割有哪些方法？

⑤车牌识别的整个过程？

⑥边缘检测的方法有哪些？

五.基本信息

①可以实习多久？每周实习多久
答：3-6个月，5天左右

②是否为21届应届生？

六.简历初选经验分享

一般而言，小公司更青睐应届生，实习后就转正留在公司的
大公司要求实习6个月
研究方法一定和你找的课题组match
和CV相关的比赛/项目经历重点突出，其他的不相关的就一笔带过

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