视觉算法岗位 视觉算法面试题及答案(15篇)

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视觉算法岗位 视觉算法面试题及答案篇一

1、计算机视觉/图形图像等相关算法研究、测试、优化;

2、计算机视觉/图形图像算法相关的代码库、工具库的`封装和发布;

3、ai相关算法的性能优化、工程环境部署;

4、根据项目需求完成算法的设计、可行性评估、测试方案。

岗位要求：

1、本科及以上学历，有计算机视觉或机器学习研究背景;

2、精通c++/c、opencv、pcl者优先;

3、熟悉matlab/python，有较强的算法分析和实现能力优先;

4、有深度学习相关科研经历或计算机视觉、图形图像处理研发经验者优先;

5、有计算机视觉算法的实际产品开发经验优先;

6、能够熟练地阅读英文论文和技术文档，学习能力强。

视觉算法岗位 视觉算法面试题及答案篇二

以上流程从业务流程来看，机器学习项目基本就是。不难发现，在对待具体业务上，算法工程师如何通过“实践”提升自己的机器学习水平，以及如何通过机器学习/深度学习实际应用来改善企业的业务等级和营收能力至关重要。

我经常说

所以有人恐慌算法工程师会被自己的算法替代，这是极其可笑的。机器可以做的虽然很多，但是无法代替人对数据的理解，这是算法工程师存在的价值。而deep learning虽然在某种程度上代替人提取特征，但是它最多只能解决特征变换问题，仍然处理不了数据清洗和预处理中需要用到领域知识的情况。

在我的经历里，我倾向于为一体的综合型人才。

现在有很多的机器学习课程和教科书，它们大都是关于如何从零开始制造烤箱，而不是如何烹饪和创新配方。但对大多数企业而言，其实他们需要的只是烹饪方法——即解决他们业务问题的方法。

为了能让更多初学者了解机器学习/数据分析/数据挖掘等岗位的工作流程，找到入门的切入点，我特地邀请了两位人工智能不同领域的专家，**一位bat的数据挖掘工程师@熊猫酱，一位计算机视觉方向的专家@angela，**，以自身具体的工作流为核心，举办连续四场人工智能入门分享会。

我们将分别从各自擅长的领域：，以我们在大厂具体工作流逆向指导理论学习，规划学习路线，是不可多得的入门级课程，旨在为广大的ai爱好者和跨行学习者提供坚实的基础。

视觉算法岗位 视觉算法面试题及答案篇三

1.负责视觉软件框架或者标准功能模块的.设计与开发;

2.负责视觉方案的评估与设计，相关视觉硬件的选型;

3.对项目整体进行跟踪与把控核对;

4.领导交代的其他工作。

任职资格

1.全日制本科以上学历，机器视觉，自动化，数学，电子，计算机或通信等相关专业

2.熟悉图像处理算法基础理论，熟练使用opencv，halcon或visionpro等算法

3.熟练掌握c/c++，c#等语言、qt等代码编译软件

4.具有视觉图像处理项目经验，视觉算法开发经验者有限

5.熟悉非标自动化视觉设备软件开发流程，能够对接客户并整理软件研发需求。

视觉算法岗位 视觉算法面试题及答案篇四

职责：

1. 负责二维码高速识别算法开发和优化;

2. 负责图像识别、单双目视觉和三维视觉的算法开发;

3. 负责机器视觉算法在多核mpu和gpu/fpga平台下的移植和优化;

4. 负责图像领域的机器学习、深度学习算法预研和开发;

5. 负责公司视觉算法库的建立和拓展，以及相关技术文档的整理。

岗位要求：

1. 两年以上工作经验，深入理解计算机原理，有扎实的`数据结构、数学和算^v^底;

2. 熟悉 linux，熟练掌握 c/c++/python/cuda c/matlab 等任意一种以上的编程语言;

3. 熟悉 opencv/halcon/simplecv，有图像识别、机器视觉相关项目开发经验;

4. 接触过pytorch/tensorflow/mxnet/ caffe 等任一种深度学习框架，有深度学习相关项目开发者加分。

视觉算法岗位 视觉算法面试题及答案篇五

负责车辆控制算法的设计和研发

负责控制系统的仿真、测试和真车调试

负责设计和开发车辆控制系统中的信号采集、标定等功能模块

车辆工程，自动控制，机械电子等专业，硕士及以上学历，2年以上工作经验

掌握matlab/simulink/carsim仿真工具，具有车辆控制的建模和调试经验

了解汽车横纵向控制，了解车辆底盘控制、车辆动力学和车辆特性

了解can总线、转向、刹车执行机构工作原理

具有较强的动手能力，善于解决实际问题

具备较强的学习能力，关注并尝试新技术，主动性强，勇于接受挑战

视觉算法岗位 视觉算法面试题及答案篇六

1、 负责计算机视觉、深度学习相关的技术系统与产品的研发工作;

2、 调研前沿cv算法，并进行实现;

3、负责adas、dsm相关的技术开发，包括车辆检测、行人检测、人脸关键点检测、车道线检测等;

5、 负责前沿跟踪算法研究与优化，包括kcf、eco、goturn等。

1、 硕士及以上学历(或本科且不少于三年工作经验)，有计算机视觉或机器学习研究背景;

2、 精通c/c++，熟悉matlab/python，熟悉caffe、tensorflow、keras等常用深度学习框架;

4、 有计算机视觉(目标检测、跟踪、识别)方向应用经验者优先;

5、 在视觉计算、机器学习、人工智能、数值优化等领域有优秀论文发表记录优先。

视觉算法岗位 视觉算法面试题及答案篇七

1. 负责通信物理层信号处理算法研究、开发与验证，用matlab或c语言搭建链路级或系统级仿真环境，评估通信物理层信号处理算法及通信系统的性能。

2. 协同算法硬件实现的设计、验证及fpga原型验证。

3. 参与通信soc芯片的系统验证、测试、调试与分析。

1. 硕士及以上学历，通信、电子、计算机或数学等专业。

2. 具有扎实的数字通信理论和信号处理理论基础，熟悉无线通信系统及信道模型。

3. 掌握matlab和c语言，会用matlab和c语言搭建无线通信仿真系统。

4. 具有wifi，bluetooth，zigbee等任意一种无线通信系统物理层或基带系统算法设计经验者优先考虑。

5. 具有复杂问题的独立分析与解决能力，与同事密切合作并有效沟通，具备良好的英语读写能力。

视觉算法岗位 视觉算法面试题及答案篇八

做实际业务的分类，会遇到很多的问题，数据不均衡，数据长尾，极端情况下，部分类别只有个位数的数据。一般来说，大类的数据对于整体业务的提升会更明显，所以高优的类别非常重要，不管是召回还是精度都要高。小类可能受众群体小，但是价值高，所以也需要重视。至于怎么定位是否高优，这个还是要看业务需求来的。

通用流程如下, 最重要的不是模型和算法而是针对场景的数据分析，要不断的重复这个流程。

数据预处理->数据重|欠采样->模型选取->调优增强->损失调优->数据分析

分析好以后，可以尝试通过聚类，伪标签，多标签，多模态等方案去解决这些问题。

至于算法层面来说，大部分的trick都是通用性质的，简单说来就是会让好的类变的更好，差的类还是没有效果。不能从根本上解决这个问题，我常说的一句话就是。

当然不同的模型会带来不同的收益，我们不需要考虑模型的结构也不需要考虑各种五花八门的attention，只需要考虑模型容量即可，只要容量足够，能够获取的信息就更加丰富，不用关心是否冗余，因为你的训练数据都是足够多的。

只要条件允许，能上大模型自然就是上大模型，条件不允许也可以通过

大模型->伪标签|蒸馏->小模型

swin-tiny

convext-tiny

当然，真实场景下的业务数据是具备一定的时延性的，如果是长期维护的模型，一定是要不断进行数据迭代和清洗的，方法的话可以理解为

数据处理讲完了，这里列举几个经常用的提升性能的方法

还有一些方法，

labelsmooth

mixup

有的时候在解决问题上，复杂的问题需要拆分成为细小的问题，一点点的去优化，而不是一次性的解决，这样可以透过问题去看本质，搞清楚到底需要怎么去做才能解决这个难点，所以模型整体流程解耦很重要。有时候也是需要一点试错的，在时间和条件允许的情况下。

视觉算法岗位 视觉算法面试题及答案篇九

职责：

1 负责视觉图像中物体进行检测，识别与跟踪。

2 负责计算机视觉、深度学习相关方向的技术难点攻关与前瞻研究

3 负责算法计算性能优化，并推动其上线应用

岗位要求：

1 硕士及以上学历，2年以上工作经验。

2 深度学习、统计机器学习、计算机视觉、最优化方法等方面有较深入的研究

3 熟悉物体(人体、人脸、通用目标)检测、跟踪与识别等算法

4 创造性思维，富有想象力，有推进人工智能的理想和使命感

5 有良好的沟通能力，团队合作精神。

6 较强的逻辑思维能力以及算法实现能力。

视觉算法岗位 视觉算法面试题及答案篇十

1. 研究各种工业领域的机器视觉算法(定位、识别、检测、测量)，实时跟踪国内外的行业发展现状与方向;

2. 根据公司项目需求，设计与开发新的视觉算法;

3. 对公司产品中现有的视觉算法从稳定性、处理效果和速度上做持续改进;

4. 负责算法测试相关工作，撰写开发文档;

1. 硕士及以上学历，图像处理、计算机视觉、自动化相关专业;

2. 熟悉c ,vc++ ,python;

3. 精通数字图像处理算法，包括图像增强、图像分割、特征提取、模板匹配等，熟悉opencv，halcon等视觉算法库;

4. 有工业领域机器视觉算法(目标定位、ocr、测量、缺陷检测)开发经验;

5. 有windows平台下算法优化的经验;

6. 具有阅读专业英文资料的能力，以了解国际先进的.视觉算法;

7. 有底层机器视觉算法库开发、3d视觉算法开发经验者优先;

视觉算法岗位 视觉算法面试题及答案篇十一

虽然transformer大火，paper层出不穷，不过还是存在很多的问题，对于我来说很重要的一个事情就是训练的收益情况，因为短期内不能有模型效果产出就等价于没工作（手动狗头）。所以很多的时候现有一个可用的版本以后再去研究是否新的模型，新的算法能够给你带来另一个收益价值，毕竟close set和open set之间还是存在很大的一个diff。

当然，如果是刷比赛或者写paper，研究新的算法，挖新的坑是不可避免的，没有学术界的蓬勃发展也不会有如今工业出色的resnet模型诞生。不过工作毕竟和paper不太一样， 考虑的问题更多，场景更加复杂，这个时候遵循奥卡姆剃刀原则可能是一个比较好的方法。

工作多了，模型练的有一定经验了就会发现，大部分花心思的时间还是在处理数据，搞数据，分析bad case上，对于模型的改动基本上带来不了实际的价值了。更多的时候都是针对case来进行调优，改动数据增强，调整训练方法，调整loss等等。数据处理和分析的比较好，有时候会发现自己设计的模型结构甚至可以齐平或者超过最solid paper的方法^-^。

以上内容都是基于自己的情况来进行分析的，肯定存在一些不合理的地方，理性看待^-^。

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视觉算法岗位 视觉算法面试题及答案篇十二

如果是做ocr的识别，大部分工业应用的场景都是文档图片或者广告图片的文本识别，这些文本有个特点就是横平竖直（当然由于拍摄会导致扭曲），最常用的就是各种卡证的识别，身份证，银行卡诸如此类，这一类具有非常规则的版面，所以不需要太复杂的版面分析以信息抽取的算法就可以拿到想要的关键字段。

那么算法选型上，对于检测来说，east完全可以cover这个场景了，更甚的来说，我可以设置先验框，都不需要检测模型；刚也说到了，卡片类的文本都是横屏竖直的，其实用crnn已经可以很好的做到识别了。

目前很多的paper都是再做spotter或者复杂场景下的扭曲文本识别，这些文章的方法都很新颖指标上也非常的solid。spotter实际业务不会怎么使用的，因为实际的业务来说，更希望各个模块可以解耦，这样会给开发者更多的callback反馈以及应对业务需求的变更。

扭曲文本的识别实际上应用的场景也比较少，刚也提到了大部分的识别还是横平竖直的，虽然会有部分的倾斜或者形变，不过通过前置算法的处理以及合生数据的方法都能很好的解决问题。

算法能够提升可能只有1-2%点，但是你数据做的很差，那么就会差距几十个点，对于ocr场景来说如何做好数据至关重要，因为真实的数据标注是非常困难的，成本也很高。

大概的一个流程如下, 哪个模块有问题就去针对性优化。

定位模块->文本检测->文本矫正->文本识别->版面分析->关键字提取

1.负责基于图像数据的目标检测、聚类、识别、分割场景理解的算法开发，实现高精地图数据的`智能化、自动化生产

2.负责融合数据源的目标检测识别和语义分割算法的研发

3.负责研究和探索基于传统算法和基于深度学习的前沿算法发展，不断优化迭代，保证产品在相关领域的先进性和竞争力

1.计算机信息科学、人工智能、数学或相关专业本科以上学历，3年以上相关工作经验，扎实的概率统计, 线性代数理论基础

2.熟悉linux开发，精通c/c++，python编程

3.精通深度学习物体检测、识别、语义分割理论及算法如cnn, rnn等并有实际项目经验

视觉算法岗位 视觉算法面试题及答案篇十四

职责：

1. 基于halcon、opencv视觉库进行图像算法设计、开发和调试

2. 基于c/c++完成图像处理功能开发

3. 根据应用场景，优化现有图像算法

4. 优化图像处理框架，包括功能、性能、稳定性及鲁棒性

5. 参与产品图像算法规划制定、完成图像算法相关的需求调研与需求分析及设计

6. 承担算法详细设计及开发工作，完成技术文档的编写，配合团队完成项目计划进度

7. 与系统开发人员进行系统集成，完成视觉系统的开发工作

任职要求：

1.本科3年以上工作经验或硕士(机器视觉、图像处理等方面)

2.熟悉图像处理及机器视觉的.基础理论和算法知识

3.熟练使用halcon、opencv等主流视觉库/工具中的一种或多种

4.熟悉c++编程语言

5.把图像算法应用到实际产品中的成功经历优先

6.具有较强的分析/学习能力和较强的创新意识，善于发现问题并提出可行性解决方案

7.具备良好的代码书写规范和文档编写能力

8.有责任心、思路清晰、具备良好的沟通能力和团队协作精神

9.大学英语4级以上水平，良好的英语阅读能力

视觉算法岗位 视觉算法面试题及答案篇十五

1、实现基于智能相机的机器视觉系统图像处理算法的设计、调试及实现;

2、参与较复杂的图像处理、识别算法的实现，如虚拟场景照等图像算法;

3、根据项目识别要求，对图像进行数字分析和处理，确定识别算法;

4、根据应用场景，选择合适的.算法并进行优化;

5、完成上级领导交办的其他工作，与同事做好团队合作。

1、计算机、数学、电子、通信、自动化、信号处理、图像处理等相关专业、研究生及以上学历;

2、对计算机图形/图像算法感兴趣，愿意从事生活照、趣味照等图像算法的研究;

3、较强的实际动手能力、学习能力和论文检索，英文专业文献阅读能力;

4、具备高度责任心、工作积极主动、乐于接受挑战，能在较大的压力下保持良好工作状态;

5、具有以下经验或能力者优先考虑：熟悉数字图像处理、机器视觉、模式识别、机器学习等任一领域相关算法;