一面 1h

第一次碰见下载了论文来问的面试官，就着论文问了半个小时，穿插以下问题：

1.      论文里提出的GAN网络的结构，解决了什么问题

2. GAN网络的loss

3.      车道线检测的模型，用到什么loss

4.      为什么要加任务分支

5.      怎么解决正负样本失衡

6.      怎么做后处理

7.      消融实验

两道coding

1.      单链表反转

二面 1h15min

就着论文、项目和实习问

1.      正负样本失衡怎么解决

2.      论文里的生成模型怎么评价

3.      介绍yolo v3

4.      小目标检测怎么解决

5.      比赛用的什么相机，怎么估计深度

6.      视频相似判定怎么做，是什么业务场景

7.      视频分类怎么做

Coding:

对M*N图像实现均值滤波（k*k）

看似简单，实则需要考虑的问题很多，包括边界问题，这里K没有给出具体数值，所有可能很大，所有还要考虑溢出，在面试官的引导下一步步优化时间复杂度，最后接近面试官期望的答案，面试官说可以用积分图去做。

三面 25min

先自我介绍，然后就着实习经历提问

1.      实习做了什么，介绍印象最深刻的一个项目

2.      觉得实习收获了什么（答：算法能力提高和获得算法落地经验）

3.      实习除了带来算法和落地经验，还学到什么，分别举例

穿插了一个场景题：

自动驾驶中遇到雾天雨天，怎么判断当前获得图像是否模糊

根据比赛提问：

1.      介绍团队和备赛经过

2.      怎么协调和组员的关系，如果组员没有按时完成任务怎么办