首先，感谢牛油@CVPR快到碗里来 之前写的面经[1]，读完之后有很大帮助。所以这次我也回馈下社区吧。
切记，没有深入实践的项目，不要写在简历上！不要写在简历上！不要写在简历上！
面试内容
项目部分：
- 介绍yolo项目，anchor是怎么计算的？map指标计算公式？
- 人像分割项目，知识蒸馏的原理是什么？DeepLabV3比V2好在哪里？
- 人像分割项目部署，为什么用MNN？有和NCNN，paddle paddle等部署框架，进行实验对比过吗？
- 人像分割项目，在MobileNetV3移动端推理时，图片的输入输出分别是多少？
基础部分：
- 介绍下batch normalization的计算过程？（答：计算均值、标准差、归一化处理、重构）
- 分类任务一般使用什么损失函数？优化器呢？（答：交叉熵损失函数，Adam优化器）
- 自己在学校的项目，还有实习项目中，算法使用什么学习策略？（这个没答上来）
- 在本地电脑调好了代码（batchsize=8,epochs=1000）,现在放到集群里面跑（batchsize=32,epochs=1000）,学习率应该要怎么调整呢？(答：batchsize增大几倍，学习率相应增大。再问：为什么？....)
编程部分：
- 手写softmax公式，并用python实现。（简单写出来了，再问：若输入的值很大，e的1000次方，那不就溢出了？如何优化？卒...）
个人体会
1.面试官的水平很高，不管分类、检测或分割，都有深入的了解，不亏是DMAI的员工。
2.面试过程持续50分钟，面试官的问题都很有深度，问的也很深入，必须做好被虐的准备。（大佬除外）
3.项目中自己的工作部分，一定要好好的深挖，了解每一个知识点和细节。
全部评论
(1) 回帖