机器视觉转CV


我是cv算法第二期的学院,之前的工作是从事工业领域机器视觉检测的,在上一家公司,感觉自己遇到了发展瓶颈,也到看到行业内,有将深度学习应用在工业零件的缺陷检测中,就果断裸辞报班转cv算法。
找工作持续了差不多两个月左右,拿了两个offer,还有一家就是七月在线推荐的一家公司。
A 做移动外包业务的公司
一开始是笔试。
激活函数至少写三种以及优劣势
L1和L2的总用及区别
怎么防止过拟合
最近读过的新的paper
特征图尺寸计算
目标检测中map的是怎么计算的。
然后就是面试官问简历上的项目。我简历上主要写了一个fasterRNN的项目,问各种tircks的原理。
拿到了offer,但是由于自己不太会谈工资,最后谈崩了。

B物联网方面的公司
残差网络的原理
fasterRCNN的原理
YOLOV3的原理
C++及python方面的语法题

总结起来,转行CV算法有这么几点需要注意:
第一 代码能力非常重要,多刷题,这是根本。最好是能独自复现paper上的算法,面试经常面试官问道能不能在没有源码的情况下,复现paper上的模型;
第二 做CV算法机器学习也需要懂,线性回归,逻辑回归,SVM,EM等等,也要花时间尽量弄懂;
第三 虽然我们找工作是偏向深度学习一点,但是传统的图像处理知识会让你在找工作中比只懂深度学习的更有优势
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