【最全算法工程师面经-附答案】计算机视觉方向-深度学习篇

Question

如题所述

Answer 1

【最全算法工程师面经-附答案】计算机视觉方向-深度学习篇

本文详细梳理了算法工程师面试中计算机视觉方向，特别是深度学习部分的关键知识点。以下是部分精华内容的总结：

1. 机器学习综合

机器学习中，极大似然估计（MLE）与最大后验概率估计（MAP）是两种重要方法。经验风险最小化（ERM）强调数据驱动，只关注训练数据；而结构风险最小化（SVM）则在ERM的基础上考虑模型复杂度，避免过拟合。参考链接：[知乎链接1](zhuanlan.zhihu.com/p/40...)，[知乎链接2](blog.csdn.net/Roaddd/ar...)。

2. DL基础

计算机视觉中的目标检测使用如Faster R-CNN模型，结合L_Attr（吸引）、L_RepGT和L_RepBox（排斥）的损失函数，平衡预测框的定位精度。损失函数通常采用smoothL1，深入理解请参考：[知乎链接3](zhuanlan.zhihu.com/p/36...)。

卡尔曼滤波通过预测与观测值的高斯融合，处理状态估计问题，具体步骤可通过[知乎链接4](zhuanlan.zhihu.com/p/39...)深入了解。

3. Transformer专题研究

Transformer在自然语言处理中大放异彩，其核心在于自注意力机制。深入理解Transformer，请查阅相关资源：[具体链接]

4. 目标检测总结

目标检测中的Faster R-CNN展示了L1和L2损失的巧妙结合，以及如何通过权重调整保持平衡。[原文链接]

5. BEV感知与RL基础

在强化学习中，Policy Gradient方法如PPO，通过Policy Gradient、GAE和clip等技术，优化策略并控制模型稳定性。[知乎链接5](zhuanlan.zhihu.com/p/...)提供了更多细节。