范文為教學(xué)中作為模范的文章,，也常常用來指寫作的模板,。常常用于文秘寫作的參考，也可以作為演講材料編寫前的參考,。寫范文的時候需要注意什么呢,？有哪些格式需要注意呢,？下面是小編幫大家整理的優(yōu)質(zhì)范文，僅供參考,，大家一起來看看吧,。

視覺算法崗位 視覺算法面試題及答案篇一

1、計算機視覺/圖形圖像等相關(guān)算法研究,、測試,、優(yōu)化;

2、計算機視覺/圖形圖像算法相關(guān)的代碼庫,、工具庫的`封裝和發(fā)布;

3,、ai相關(guān)算法的性能優(yōu)化、工程環(huán)境部署;

4,、根據(jù)項目需求完成算法的設(shè)計,、可行性評估、測試方案,。

崗位要求：

1,、本科及以上學(xué)歷，有計算機視覺或機器學(xué)習(xí)研究背景;

2,、精通c++/c,、opencv、pcl者優(yōu)先;

3,、熟悉matlab/python,，有較強的算法分析和實現(xiàn)能力優(yōu)先;

4、有深度學(xué)習(xí)相關(guān)科研經(jīng)歷或計算機視覺,、圖形圖像處理研發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先;

5,、有計算機視覺算法的實際產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)驗優(yōu)先;

6、能夠熟練地閱讀英文論文和技術(shù)文檔,，學(xué)習(xí)能力強,。

視覺算法崗位 視覺算法面試題及答案篇二

以上流程從業(yè)務(wù)流程來看，機器學(xué)習(xí)項目基本就是,。不難發(fā)現(xiàn),，在對待具體業(yè)務(wù)上,，算法工程師如何通過“實踐”提升自己的機器學(xué)習(xí)水平,，以及如何通過機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)實際應(yīng)用來改善企業(yè)的業(yè)務(wù)等級和營收能力至關(guān)重要。

我經(jīng)常說

所以有人恐慌算法工程師會被自己的算法替代,，這是極其可笑的,。機器可以做的雖然很多，但是無法代替人對數(shù)據(jù)的理解,，這是算法工程師存在的價值,。而deep learning雖然在某種程度上代替人提取特征，但是它最多只能解決特征變換問題，仍然處理不了數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理中需要用到領(lǐng)域知識的情況,。

在我的經(jīng)歷里,，我傾向于為一體的綜合型人才。

現(xiàn)在有很多的機器學(xué)習(xí)課程和教科書,，它們大都是關(guān)于如何從零開始制造烤箱,，而不是如何烹飪和創(chuàng)新配方。但對大多數(shù)企業(yè)而言,，其實他們需要的只是烹飪方法——即解決他們業(yè)務(wù)問題的方法,。

為了能讓更多初學(xué)者了解機器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)分析/數(shù)據(jù)挖掘等崗位的工作流程，找到入門的切入點,，我特地邀請了兩位人工智能不同領(lǐng)域的專家,，**一位bat的數(shù)據(jù)挖掘工程師@熊貓醬，一位計算機視覺方向的專家@angela,，**,，以自身具體的工作流為核心，舉辦連續(xù)四場人工智能入門分享會,。

我們將分別從各自擅長的領(lǐng)域：,，以我們在大廠具體工作流逆向指導(dǎo)理論學(xué)習(xí)，規(guī)劃學(xué)習(xí)路線,，是不可多得的入門級課程,，旨在為廣大的ai愛好者和跨行學(xué)習(xí)者提供堅實的基礎(chǔ)。

視覺算法崗位 視覺算法面試題及答案篇三

1.負(fù)責(zé)視覺軟件框架或者標(biāo)準(zhǔn)功能模塊的.設(shè)計與開發(fā);

2.負(fù)責(zé)視覺方案的評估與設(shè)計,，相關(guān)視覺硬件的選型;

3.對項目整體進(jìn)行跟蹤與把控核對;

4.領(lǐng)導(dǎo)交代的其他工作,。

任職資格

1.全日制本科以上學(xué)歷，機器視覺,，自動化,，數(shù)學(xué)，電子,，計算機或通信等相關(guān)專業(yè)

2.熟悉圖像處理算法基礎(chǔ)理論,，熟練使用opencv，halcon或visionpro等算法

3.熟練掌握c/c++,，c#等語言,、qt等代碼編譯軟件

4.具有視覺圖像處理項目經(jīng)驗，視覺算法開發(fā)經(jīng)驗者有限

5.熟悉非標(biāo)自動化視覺設(shè)備軟件開發(fā)流程,，能夠?qū)涌蛻舨⒄碥浖邪l(fā)需求,。

視覺算法崗位 視覺算法面試題及答案篇四

職責(zé)：

1. 負(fù)責(zé)二維碼高速識別算法開發(fā)和優(yōu)化;

2. 負(fù)責(zé)圖像識別、單雙目視覺和三維視覺的算法開發(fā);

3. 負(fù)責(zé)機器視覺算法在多核mpu和gpu/fpga平臺下的移植和優(yōu)化;

4. 負(fù)責(zé)圖像領(lǐng)域的機器學(xué)習(xí),、深度學(xué)習(xí)算法預(yù)研和開發(fā);

5. 負(fù)責(zé)公司視覺算法庫的建立和拓展,，以及相關(guān)技術(shù)文檔的整理,。

崗位要求：

1. 兩年以上工作經(jīng)驗，深入理解計算機原理,，有扎實的`數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),、數(shù)學(xué)和算^v^底;

2. 熟悉 linux，熟練掌握 c/c++/python/cuda c/matlab 等任意一種以上的編程語言;

3. 熟悉 opencv/halcon/simplecv,，有圖像識別,、機器視覺相關(guān)項目開發(fā)經(jīng)驗;

4. 接觸過pytorch/tensorflow/mxnet/ caffe 等任一種深度學(xué)習(xí)框架，有深度學(xué)習(xí)相關(guān)項目開發(fā)者加分,。

視覺算法崗位 視覺算法面試題及答案篇五

負(fù)責(zé)車輛控制算法的設(shè)計和研發(fā)

負(fù)責(zé)控制系統(tǒng)的仿真,、測試和真車調(diào)試

負(fù)責(zé)設(shè)計和開發(fā)車輛控制系統(tǒng)中的信號采集、標(biāo)定等功能模塊

車輛工程,，自動控制,，機械電子等專業(yè)，碩士及以上學(xué)歷,，2年以上工作經(jīng)驗

掌握matlab/simulink/carsim仿真工具,，具有車輛控制的建模和調(diào)試經(jīng)驗

了解汽車橫縱向控制，了解車輛底盤控制,、車輛動力學(xué)和車輛特性

了解can總線,、轉(zhuǎn)向、剎車執(zhí)行機構(gòu)工作原理

具有較強的動手能力,，善于解決實際問題

具備較強的學(xué)習(xí)能力,，關(guān)注并嘗試新技術(shù)，主動性強,，勇于接受挑戰(zhàn)

視覺算法崗位 視覺算法面試題及答案篇六

1,、 負(fù)責(zé)計算機視覺、深度學(xué)習(xí)相關(guān)的技術(shù)系統(tǒng)與產(chǎn)品的研發(fā)工作;

2,、 調(diào)研前沿cv算法,，并進(jìn)行實現(xiàn);

3、負(fù)責(zé)adas,、dsm相關(guān)的技術(shù)開發(fā),，包括車輛檢測、行人檢測,、人臉關(guān)鍵點檢測,、車道線檢測等;

5、 負(fù)責(zé)前沿跟蹤算法研究與優(yōu)化,，包括kcf,、eco,、goturn等,。

1,、 碩士及以上學(xué)歷(或本科且不少于三年工作經(jīng)驗)，有計算機視覺或機器學(xué)習(xí)研究背景;

2,、 精通c/c++,，熟悉matlab/python，熟悉caffe,、tensorflow,、keras等常用深度學(xué)習(xí)框架;

4、 有計算機視覺(目標(biāo)檢測,、跟蹤,、識別)方向應(yīng)用經(jīng)驗者優(yōu)先;

5、 在視覺計算,、機器學(xué)習(xí),、人工智能、數(shù)值優(yōu)化等領(lǐng)域有優(yōu)秀論文發(fā)表記錄優(yōu)先,。

視覺算法崗位 視覺算法面試題及答案篇七

1. 負(fù)責(zé)通信物理層信號處理算法研究,、開發(fā)與驗證，用matlab或c語言搭建鏈路級或系統(tǒng)級仿真環(huán)境,，評估通信物理層信號處理算法及通信系統(tǒng)的性能,。

2. 協(xié)同算法硬件實現(xiàn)的設(shè)計、驗證及fpga原型驗證,。

3. 參與通信soc芯片的系統(tǒng)驗證,、測試、調(diào)試與分析,。

1. 碩士及以上學(xué)歷,，通信、電子,、計算機或數(shù)學(xué)等專業(yè),。

2. 具有扎實的數(shù)字通信理論和信號處理理論基礎(chǔ)，熟悉無線通信系統(tǒng)及信道模型,。

3. 掌握matlab和c語言,，會用matlab和c語言搭建無線通信仿真系統(tǒng)。

4. 具有wifi,，bluetooth,，zigbee等任意一種無線通信系統(tǒng)物理層或基帶系統(tǒng)算法設(shè)計經(jīng)驗者優(yōu)先考慮。

5. 具有復(fù)雜問題的獨立分析與解決能力,，與同事密切合作并有效溝通,，具備良好的英語讀寫能力。

視覺算法崗位 視覺算法面試題及答案篇八

做實際業(yè)務(wù)的分類,，會遇到很多的問題,，數(shù)據(jù)不均衡,，數(shù)據(jù)長尾，極端情況下,，部分類別只有個位數(shù)的數(shù)據(jù),。一般來說，大類的數(shù)據(jù)對于整體業(yè)務(wù)的提升會更明顯,，所以高優(yōu)的類別非常重要,，不管是召回還是精度都要高。小類可能受眾群體小,，但是價值高,，所以也需要重視。至于怎么定位是否高優(yōu),，這個還是要看業(yè)務(wù)需求來的,。

通用流程如下, 最重要的不是模型和算法而是針對場景的數(shù)據(jù)分析，要不斷的重復(fù)這個流程,。

數(shù)據(jù)預(yù)處理->數(shù)據(jù)重|欠采樣->模型選取->調(diào)優(yōu)增強->損失調(diào)優(yōu)->數(shù)據(jù)分析

分析好以后,，可以嘗試通過聚類,，偽標(biāo)簽，多標(biāo)簽,，多模態(tài)等方案去解決這些問題,。

至于算法層面來說，大部分的trick都是通用性質(zhì)的,，簡單說來就是會讓好的類變的更好,，差的類還是沒有效果。不能從根本上解決這個問題,，我常說的一句話就是,。

當(dāng)然不同的模型會帶來不同的收益，我們不需要考慮模型的結(jié)構(gòu)也不需要考慮各種五花八門的attention,，只需要考慮模型容量即可,，只要容量足夠，能夠獲取的信息就更加豐富，不用關(guān)心是否冗余,，因為你的訓(xùn)練數(shù)據(jù)都是足夠多的,。

只要條件允許，能上大模型自然就是上大模型,，條件不允許也可以通過

大模型->偽標(biāo)簽|蒸餾->小模型

swin-tiny

convext-tiny

當(dāng)然,，真實場景下的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)是具備一定的時延性的,，如果是長期維護(hù)的模型，一定是要不斷進(jìn)行數(shù)據(jù)迭代和清洗的,，方法的話可以理解為

數(shù)據(jù)處理講完了,，這里列舉幾個經(jīng)常用的提升性能的方法

還有一些方法，

labelsmooth

mixup

有的時候在解決問題上,，復(fù)雜的問題需要拆分成為細(xì)小的問題,，一點點的去優(yōu)化，而不是一次性的解決,，這樣可以透過問題去看本質(zhì),，搞清楚到底需要怎么去做才能解決這個難點，所以模型整體流程解耦很重要,。有時候也是需要一點試錯的,，在時間和條件允許的情況下。

視覺算法崗位 視覺算法面試題及答案篇九

職責(zé)：

1 負(fù)責(zé)視覺圖像中物體進(jìn)行檢測,，識別與跟蹤,。

2 負(fù)責(zé)計算機視覺、深度學(xué)習(xí)相關(guān)方向的技術(shù)難點攻關(guān)與前瞻研究

3 負(fù)責(zé)算法計算性能優(yōu)化,，并推動其上線應(yīng)用

崗位要求：

1 碩士及以上學(xué)歷,，2年以上工作經(jīng)驗,。

2 深度學(xué)習(xí)、統(tǒng)計機器學(xué)習(xí),、計算機視覺,、最優(yōu)化方法等方面有較深入的研究

3 熟悉物體(人體、人臉,、通用目標(biāo))檢測,、跟蹤與識別等算法

4 創(chuàng)造性思維，富有想象力,，有推進(jìn)人工智能的理想和使命感

5 有良好的溝通能力,，團(tuán)隊合作精神。

6 較強的邏輯思維能力以及算法實現(xiàn)能力,。

視覺算法崗位 視覺算法面試題及答案篇十

1. 研究各種工業(yè)領(lǐng)域的機器視覺算法(定位,、識別、檢測,、測量),，實時跟蹤國內(nèi)外的行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與方向;

2. 根據(jù)公司項目需求，設(shè)計與開發(fā)新的視覺算法;

3. 對公司產(chǎn)品中現(xiàn)有的視覺算法從穩(wěn)定性,、處理效果和速度上做持續(xù)改進(jìn);

4. 負(fù)責(zé)算法測試相關(guān)工作,，撰寫開發(fā)文檔;

1. 碩士及以上學(xué)歷，圖像處理,、計算機視覺,、自動化相關(guān)專業(yè);

2. 熟悉c ,vc++ ,python;

3. 精通數(shù)字圖像處理算法，包括圖像增強,、圖像分割,、特征提取、模板匹配等,，熟悉opencv,，halcon等視覺算法庫;

4. 有工業(yè)領(lǐng)域機器視覺算法(目標(biāo)定位、ocr,、測量,、缺陷檢測)開發(fā)經(jīng)驗;

5. 有windows平臺下算法優(yōu)化的經(jīng)驗;

6. 具有閱讀專業(yè)英文資料的能力，以了解國際先進(jìn)的.視覺算法;

7. 有底層機器視覺算法庫開發(fā),、3d視覺算法開發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先;

視覺算法崗位 視覺算法面試題及答案篇十一

雖然transformer大火,，paper層出不窮，不過還是存在很多的問題,，對于我來說很重要的一個事情就是訓(xùn)練的收益情況,，因為短期內(nèi)不能有模型效果產(chǎn)出就等價于沒工作（手動狗頭）。所以很多的時候現(xiàn)有一個可用的版本以后再去研究是否新的模型，新的算法能夠給你帶來另一個收益價值,，畢竟close set和open set之間還是存在很大的一個diff,。

當(dāng)然，如果是刷比賽或者寫paper,，研究新的算法,，挖新的坑是不可避免的，沒有學(xué)術(shù)界的蓬勃發(fā)展也不會有如今工業(yè)出色的resnet模型誕生,。不過工作畢竟和paper不太一樣,， 考慮的問題更多，場景更加復(fù)雜,，這個時候遵循奧卡姆剃刀原則可能是一個比較好的方法,。

工作多了,，模型練的有一定經(jīng)驗了就會發(fā)現(xiàn),，大部分花心思的時間還是在處理數(shù)據(jù)，搞數(shù)據(jù),，分析bad case上,，對于模型的改動基本上帶來不了實際的價值了。更多的時候都是針對case來進(jìn)行調(diào)優(yōu),，改動數(shù)據(jù)增強,，調(diào)整訓(xùn)練方法，調(diào)整loss等等,。數(shù)據(jù)處理和分析的比較好,，有時候會發(fā)現(xiàn)自己設(shè)計的模型結(jié)構(gòu)甚至可以齊平或者超過最solid paper的方法^-^。

以上內(nèi)容都是基于自己的情況來進(jìn)行分析的,，肯定存在一些不合理的地方,，理性看待^-^。

全國最大的機器人slam開發(fā)者社區(qū)

技術(shù)交流群

視覺算法崗位 視覺算法面試題及答案篇十二

如果是做ocr的識別,，大部分工業(yè)應(yīng)用的場景都是文檔圖片或者廣告圖片的文本識別,，這些文本有個特點就是橫平豎直（當(dāng)然由于拍攝會導(dǎo)致扭曲），最常用的就是各種卡證的識別,，身份證,，銀行卡諸如此類，這一類具有非常規(guī)則的版面,，所以不需要太復(fù)雜的版面分析以信息抽取的算法就可以拿到想要的關(guān)鍵字段,。

那么算法選型上，對于檢測來說,，east完全可以cover這個場景了,，更甚的來說，我可以設(shè)置先驗框，都不需要檢測模型,；剛也說到了,，卡片類的文本都是橫屏豎直的，其實用crnn已經(jīng)可以很好的做到識別了,。

目前很多的paper都是再做spotter或者復(fù)雜場景下的扭曲文本識別,，這些文章的方法都很新穎指標(biāo)上也非常的solid。spotter實際業(yè)務(wù)不會怎么使用的,，因為實際的業(yè)務(wù)來說,，更希望各個模塊可以解耦，這樣會給開發(fā)者更多的callback反饋以及應(yīng)對業(yè)務(wù)需求的變更,。

扭曲文本的識別實際上應(yīng)用的場景也比較少,，剛也提到了大部分的識別還是橫平豎直的，雖然會有部分的傾斜或者形變,，不過通過前置算法的處理以及合生數(shù)據(jù)的方法都能很好的解決問題,。

算法能夠提升可能只有1-2%點，但是你數(shù)據(jù)做的很差,，那么就會差距幾十個點,，對于ocr場景來說如何做好數(shù)據(jù)至關(guān)重要，因為真實的數(shù)據(jù)標(biāo)注是非常困難的,，成本也很高,。

大概的一個流程如下, 哪個模塊有問題就去針對性優(yōu)化。

定位模塊->文本檢測->文本矯正->文本識別->版面分析->關(guān)鍵字提取

1.負(fù)責(zé)基于圖像數(shù)據(jù)的目標(biāo)檢測,、聚類,、識別、分割場景理解的算法開發(fā),，實現(xiàn)高精地圖數(shù)據(jù)的`智能化,、自動化生產(chǎn)

2.負(fù)責(zé)融合數(shù)據(jù)源的目標(biāo)檢測識別和語義分割算法的研發(fā)

3.負(fù)責(zé)研究和探索基于傳統(tǒng)算法和基于深度學(xué)習(xí)的前沿算法發(fā)展，不斷優(yōu)化迭代,，保證產(chǎn)品在相關(guān)領(lǐng)域的先進(jìn)性和競爭力

1.計算機信息科學(xué),、人工智能、數(shù)學(xué)或相關(guān)專業(yè)本科以上學(xué)歷,，3年以上相關(guān)工作經(jīng)驗,，扎實的概率統(tǒng)計, 線性代數(shù)理論基礎(chǔ)

2.熟悉linux開發(fā)，精通c/c++,，python編程

3.精通深度學(xué)習(xí)物體檢測,、識別、語義分割理論及算法如cnn, rnn等并有實際項目經(jīng)驗

視覺算法崗位 視覺算法面試題及答案篇十四

職責(zé)：

1. 基于halcon,、opencv視覺庫進(jìn)行圖像算法設(shè)計,、開發(fā)和調(diào)試

2. 基于c/c++完成圖像處理功能開發(fā)

3. 根據(jù)應(yīng)用場景,，優(yōu)化現(xiàn)有圖像算法

4. 優(yōu)化圖像處理框架，包括功能,、性能,、穩(wěn)定性及魯棒性

5. 參與產(chǎn)品圖像算法規(guī)劃制定、完成圖像算法相關(guān)的需求調(diào)研與需求分析及設(shè)計

6. 承擔(dān)算法詳細(xì)設(shè)計及開發(fā)工作,，完成技術(shù)文檔的編寫,，配合團(tuán)隊完成項目計劃進(jìn)度

7. 與系統(tǒng)開發(fā)人員進(jìn)行系統(tǒng)集成，完成視覺系統(tǒng)的開發(fā)工作

任職要求：

1.本科3年以上工作經(jīng)驗或碩士(機器視覺,、圖像處理等方面)

2.熟悉圖像處理及機器視覺的.基礎(chǔ)理論和算法知識

3.熟練使用halcon,、opencv等主流視覺庫/工具中的一種或多種

4.熟悉c++編程語言

5.把圖像算法應(yīng)用到實際產(chǎn)品中的成功經(jīng)歷優(yōu)先

6.具有較強的分析/學(xué)習(xí)能力和較強的創(chuàng)新意識，善于發(fā)現(xiàn)問題并提出可行性解決方案

7.具備良好的代碼書寫規(guī)范和文檔編寫能力

8.有責(zé)任心,、思路清晰,、具備良好的溝通能力和團(tuán)隊協(xié)作精神

9.大學(xué)英語4級以上水平，良好的英語閱讀能力

視覺算法崗位 視覺算法面試題及答案篇十五

1,、實現(xiàn)基于智能相機的機器視覺系統(tǒng)圖像處理算法的設(shè)計,、調(diào)試及實現(xiàn);

2、參與較復(fù)雜的圖像處理,、識別算法的實現(xiàn),，如虛擬場景照等圖像算法;

3,、根據(jù)項目識別要求,，對圖像進(jìn)行數(shù)字分析和處理，確定識別算法;

4,、根據(jù)應(yīng)用場景,，選擇合適的.算法并進(jìn)行優(yōu)化;

5、完成上級領(lǐng)導(dǎo)交辦的其他工作,，與同事做好團(tuán)隊合作,。

1、計算機,、數(shù)學(xué),、電子、通信,、自動化,、信號處理、圖像處理等相關(guān)專業(yè),、研究生及以上學(xué)歷;

2,、對計算機圖形/圖像算法感興趣，愿意從事生活照,、趣味照等圖像算法的研究;

3,、較強的實際動手能力,、學(xué)習(xí)能力和論文檢索，英文專業(yè)文獻(xiàn)閱讀能力;

4,、具備高度責(zé)任心,、工作積極主動、樂于接受挑戰(zhàn),，能在較大的壓力下保持良好工作狀態(tài);

5,、具有以下經(jīng)驗或能力者優(yōu)先考慮：熟悉數(shù)字圖像處理、機器視覺,、模式識別,、機器學(xué)習(xí)等任一領(lǐng)域相關(guān)算法;