百度

第一面先是介绍自身做的项目，在介绍项目中会问一些项目的技术细节，然后问了一些图像类的基础知识，还有一些常用图像算法的原理，感觉整个过程有点慌张，面试官会问的很细，比如一张512*512的图像，经过某一层卷积输出是多少维，经过全连接softmax输出多少维。还会问一些基本公式比如mAP的计算，准确率和召回率怎么计算，前面有很多地方答的不好，但是在最后的coding中我表现的还不错，用C++手写了一个图像分割的算法，所以过了第一面。 第二面明显感觉对方的格局高了很多，不再关注一些小的技术细节，更多的是考察我做项目的创新点，或者为什么要这么做，当时说到了人脸识别，可能我对一些最前沿的东西掌握的不熟练，所以早就知道自己凉了，后来象征性的写了个代码，给一个曲线，实现在曲线上均匀采样，刚开始我的思路不太对，对方也提醒了我，反正写完代码，我的面试之旅就结束了。 总的来说技术官确实很专业，即使写代码都是跟图像相关的，这次面试失败后，我又争取了一次机会，从计算机视觉转到了C++研发，第一面就凉了，主要是因为自己不太会数据库和网络协议。百度确实是一家对技术要求很高的公司，宁缺毋滥，但是自己也感觉收获了很多，发现自己很多地方都存在很大不足。

首先是问了什么时候毕业，学过什么课程，然后一面的面试官是个小姐姐，主要是问了在腾讯实习的经历。有一个项目涉及到使用gamma校正增强数据，小姐姐问我有木有考虑过使用旋转，我回答因为业务只需求输入的数据能够保持正负15度以内的旋转鲁棒性就可以了，所以只注意了光照鲁棒性。 二面印象比较深刻的是，问了我focal loss用没用过和dice loss为什么好？还有就是项目没有考编程，对了一面小姐姐还问我知不知道模式识别基本概念，图像处理基本知识。（均值，滤波）