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图像相关面经总结

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不知道图像相关的面经发哪,就放到数据科学的类别里吧

最近面了些做图像的组,现在还在找的过程当中,地里很少有关图像方面的面经,特做一些简单的总结,希望有帮助,顺便求大米(买的水马上喝完了,求米看帖)

1: 传统的机器学习方法: 有根据简历项目用的算法进行细问,比如线性回归,问到过线性回归有什么假设条件,进一步,如果数据是非线性的,可以用线性回归吗?如果回答可以会追问怎么个做法。总之,传统机器学习各个算法的优缺点以及应用前提需要提前准备好

2: 深度学习算法
深度学习算法的准备,
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ect tracking
这部分也有些深度学习算法,但是相反很多的问题是涉及到correlation filter tracking 方法以及变种,特别也注意不同跟踪算法对不同大小目标,不同遮挡情况,以及不同运动速率的目标跟踪的大概性能。

如果对做图像方面的朋友有帮助,希望赐,大米,大米,大米。。。。大米没有?,小米,小米也行。。。。。

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参与人数 7大米 +18 收起 理由
nihuo + 1 很有用的信息!
wendy6717 + 3 很有用的信息!
epochholly1990 + 2 很有用的信息!
Laojiang + 1 赞一个
g_dam + 3 很有用的信息!

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helloteacha 2019-2-21 01:12:16 | 只看该作者
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同学,你这是Computer Vision和CV深度学习算法方面的面试吧?这方面的职位情况如何?大厂招这方面的人么?
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 楼主| guangzhou 2019-2-21 01:21:43 | 只看该作者
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