范文為教學中作為模范的文章，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質范文，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/圖形圖像等相關算法研究、測試、優化;

2、計算機視覺/圖形圖像算法相關的代碼庫、工具庫的`封裝和發布;

3、ai相關算法的性能優化、工程環境部署;

4、根據項目需求完成算法的設計、可行性評估、測試方案。

崗位要求：

1、本科及以上學歷，有計算機視覺或機器學習研究背景;

2、精通c++/c、opencv、pcl者優先;

3、熟悉matlab/python，有較強的算法分析和實現能力優先;

4、有深度學習相關科研經歷或計算機視覺、圖形圖像處理研發經驗者優先;

5、有計算機視覺算法的實際產品開發經驗優先;

6、能夠熟練地閱讀英文論文和技術文檔，學習能力強。

視覺算法崗位 視覺算法面試題及答案篇二

以上流程從業務流程來看，機器學習項目基本就是。不難發現，在對待具體業務上，算法工程師如何通過“實踐”提升自己的機器學習水平，以及如何通過機器學習/深度學習實際應用來改善企業的業務等級和營收能力至關重要。

我經常說

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據的理解，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，仍然處理不了數據清洗和預處理中需要用到領域知識的情況。

在我的經歷里，我傾向于為一體的綜合型人才。

現在有很多的機器學習課程和教科書，它們大都是關于如何從零開始制造烤箱，而不是如何烹飪和創新配方。但對大多數企業而言，其實他們需要的只是烹飪方法——即解決他們業務問題的方法。

為了能讓更多初學者了解機器學習/數據分析/數據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域的專家，**一位bat的數據挖掘工程師@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，舉辦連續四場人工智能入門分享會。

我們將分別從各自擅長的領域：，以我們在大廠具體工作流逆向指導理論學習，規劃學習路線，是不可多得的入門級課程，旨在為廣大的ai愛好者和跨行學習者提供堅實的基礎。

視覺算法崗位 視覺算法面試題及答案篇三

1.負責視覺軟件框架或者標準功能模塊的.設計與開發;

2.負責視覺方案的評估與設計，相關視覺硬件的選型;

3.對項目整體進行跟蹤與把控核對;

4.領導交代的其他工作。

任職資格

1.全日制本科以上學歷，機器視覺，自動化，數學，電子，計算機或通信等相關專業

2.熟悉圖像處理算法基礎理論，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驗，視覺算法開發經驗者有限

5.熟悉非標自動化視覺設備軟件開發流程，能夠對接客戶并整理軟件研發需求。

視覺算法崗位 視覺算法面試題及答案篇四

職責：

1. 負責二維碼高速識別算法開發和優化;

2. 負責圖像識別、單雙目視覺和三維視覺的算法開發;

3. 負責機器視覺算法在多核mpu和gpu/fpga平臺下的移植和優化;

4. 負責圖像領域的機器學習、深度學習算法預研和開發;

5. 負責公司視覺算法庫的建立和拓展，以及相關技術文檔的整理。

崗位要求：

1. 兩年以上工作經驗，深入理解計算機原理，有扎實的`數據結構、數學和算^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、機器視覺相關項目開發經驗;

4. 接觸過pytorch/tensorflow/mxnet/ caffe 等任一種深度學習框架，有深度學習相關項目開發者加分。

視覺算法崗位 視覺算法面試題及答案篇五

負責車輛控制算法的設計和研發

負責控制系統的仿真、測試和真車調試

負責設計和開發車輛控制系統中的信號采集、標定等功能模塊

車輛工程，自動控制，機械電子等專業，碩士及以上學歷，2年以上工作經驗

掌握matlab/simulink/carsim仿真工具，具有車輛控制的建模和調試經驗

了解汽車橫縱向控制，了解車輛底盤控制、車輛動力學和車輛特性

了解can總線、轉向、剎車執行機構工作原理

具有較強的動手能力，善于解決實際問題

具備較強的學習能力，關注并嘗試新技術，主動性強，勇于接受挑戰

視覺算法崗位 視覺算法面試題及答案篇六

1、 負責計算機視覺、深度學習相關的技術系統與產品的研發工作;

2、 調研前沿cv算法，并進行實現;

3、負責adas、dsm相關的技術開發，包括車輛檢測、行人檢測、人臉關鍵點檢測、車道線檢測等;

5、 負責前沿跟蹤算法研究與優化，包括kcf、eco、goturn等。

1、 碩士及以上學歷(或本科且不少于三年工作經驗)，有計算機視覺或機器學習研究背景;

2、 精通c/c++，熟悉matlab/python，熟悉caffe、tensorflow、keras等常用深度學習框架;

4、 有計算機視覺(目標檢測、跟蹤、識別)方向應用經驗者優先;

5、 在視覺計算、機器學習、人工智能、數值優化等領域有優秀論文發表記錄優先。

視覺算法崗位 視覺算法面試題及答案篇七

1. 負責通信物理層信號處理算法研究、開發與驗證，用matlab或c語言搭建鏈路級或系統級仿真環境，評估通信物理層信號處理算法及通信系統的性能。

2. 協同算法硬件實現的設計、驗證及fpga原型驗證。

3. 參與通信soc芯片的系統驗證、測試、調試與分析。

1. 碩士及以上學歷，通信、電子、計算機或數學等專業。

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

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。

4. 具有wifi，bluetooth，zigbee等任意一種無線通信系統物理層或基帶系統算法設計經驗者優先考慮。

5. 具有復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

做實際業務的分類，會遇到很多的問題，數據不均衡，數據長尾，極端情況下，部分類別只有個位數的數據。一般來說，大類的數據對于整體業務的提升會更明顯，所以高優的類別非常重要，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，這個還是要看業務需求來的。

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據分析，要不斷的重復這個流程。

數據預處理->數據重|欠采樣->模型選取->調優增強->損失調優->數據分析

分析好以后，可以嘗試通過聚類，偽標簽，多標簽，多模態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構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，不用關心是否冗余，因為你的訓練數據都是足夠多的。

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->偽標簽|蒸餾->小模型

swin-tiny

convext-tiny

當然，真實場景下的業務數據是具備一定的時延性的，如果是長期維護的模型，一定是要不斷進行數據迭代和清洗的，方法的話可以理解為

數據處理講完了，這里列舉幾個經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，復雜的問題需要拆分成為細小的問題，一點點的去優化，而不是一次性的解決，這樣可以透過問題去看本質，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：

1 負責視覺圖像中物體進行檢測，識別與跟蹤。

2 負責計算機視覺、深度學習相關方向的技術難點攻關與前瞻研究

3 負責算法計算性能優化，并推動其上線應用

崗位要求：

1 碩士及以上學歷，2年以上工作經驗。

2 深度學習、統計機器學習、計算機視覺、最優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)檢測、跟蹤與識別等算法

4 創造性思維，富有想象力，有推進人工智能的理想和使命感

5 有良好的溝通能力，團隊合作精神。

6 較強的邏輯思維能力以及算法實現能力。

視覺算法崗位 視覺算法面試題及答案篇十

1. 研究各種工業領域的機器視覺算法(定位、識別、檢測、測量)，實時跟蹤國內外的行業發展現狀與方向;

2. 根據公司項目需求，設計與開發新的視覺算法;

3. 對公司產品中現有的視覺算法從穩定性、處理效果和速度上做持續改進;

4. 負責算法測試相關工作，撰寫開發文檔;

1. 碩士及以上學歷，圖像處理、計算機視覺、自動化相關專業;

2. 熟悉c ,vc++ ,python;

3. 精通數字圖像處理算法，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. 有工業領域機器視覺算法(目標定位、ocr、測量、缺陷檢測)開發經驗;

5. 有windows平臺下算法優化的經驗;

6. 具有閱讀專業英文資料的能力，以了解國際先進的.視覺算法;

7. 有底層機器視覺算法庫開發、3d視覺算法開發經驗者優先;

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練的收益情況，因為短期內不能有模型效果產出就等價于沒工作（手動狗頭）。所以很多的時候現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，沒有學術界的蓬勃發展也不會有如今工業出色的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，模型練的有一定經驗了就會發現，大部分花心思的時間還是在處理數據，搞數據，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來進行調優，改動數據增強，調整訓練方法，調整loss等等。數據處理和分析的比較好，有時候會發現自己設計的模型結構甚至可以齊平或者超過最solid paper的方法^-^。

以上內容都是基于自己的情況來進行分析的，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開發者社區

技術交流群

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，大部分工業應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（當然由于拍攝會導致扭曲），最常用的就是各種卡證的識別，身份證，銀行卡諸如此類，這一類具有非常規則的版面，所以不需要太復雜的版面分析以信息抽取的算法就可以拿到想要的關鍵字段。

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已經可以很好的做到識別了。

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

扭曲文本的識別實際上應用的場景也比較少，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據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，但是你數據做的很差，那么就會差距幾十個點，對于ocr場景來說如何做好數據至關重要，因為真實的數據標注是非常困難的，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化。

定位模塊->文本檢測->文本矯正->文本識別->版面分析->關鍵字提取

1.負責基于圖像數據的目標檢測、聚類、識別、分割場景理解的算法開發，實現高精地圖數據的`智能化、自動化生產

2.負責融合數據源的目標檢測識別和語義分割算法的研發

3.負責研究和探索基于傳統算法和基于深度學習的前沿算法發展，不斷優化迭代，保證產品在相關領域的先進性和競爭力

1.計算機信息科學、人工智能、數學或相關專業本科以上學歷，3年以上相關工作經驗，扎實的概率統計, 線性代數理論基礎

2.熟悉linux開發，精通c/c++，python編程

3.精通深度學習物體檢測、識別、語義分割理論及算法如cnn, rnn等并有實際項目經驗

視覺算法崗位 視覺算法面試題及答案篇十四

職責：

1. 基于halcon、opencv視覺庫進行圖像算法設計、開發和調試

2. 基于c/c++完成圖像處理功能開發

3. 根據應用場景，優化現有圖像算法

4. 優化圖像處理框架，包括功能、性能、穩定性及魯棒性

5. 參與產品圖像算法規劃制定、完成圖像算法相關的需求調研與需求分析及設計

6. 承擔算法詳細設計及開發工作，完成技術文檔的編寫，配合團隊完成項目計劃進度

7. 與系統開發人員進行系統集成，完成視覺系統的開發工作

任職要求：

1.本科3年以上工作經驗或碩士(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.把圖像算法應用到實際產品中的成功經歷優先

6.具有較強的分析/學習能力和較強的創新意識，善于發現問題并提出可行性解決方案

7.具備良好的代碼書寫規范和文檔編寫能力

8.有責任心、思路清晰、具備良好的溝通能力和團隊協作精神

9.大學英語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、實現基于智能相機的機器視覺系統圖像處理算法的設計、調試及實現;

2、參與較復雜的圖像處理、識別算法的實現，如虛擬場景照等圖像算法;

3、根據項目識別要求，對圖像進行數字分析和處理，確定識別算法;

4、根據應用場景，選擇合適的.算法并進行優化;

5、完成上級領導交辦的其他工作，與同事做好團隊合作。

1、計算機、數學、電子、通信、自動化、信號處理、圖像處理等相關專業、研究生及以上學歷;

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、學習能力和論文檢索，英文專業文獻閱讀能力;

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

5、具有以下經驗或能力者優先考慮：熟悉數字圖像處理、機器視覺、模式識別、機器學習等任一領域相關算法;