搜狗计算机视觉算法面经

一面 （35分钟电话面试） 

1.自我介绍

2.基础知识考查 

2.1 BN层原理及作用/优点

2.2 什么是过拟合？如何解决过拟合？ 

2.3 有哪些常用的数据增强方法？ 深度学习中有哪些数据增强方法？ 

​2.4 介绍一下NMS原理及实现的流程 

2.5 1*1卷积核的作用 

2.6 普通卷积和深度可分离卷积的区别 

2.7 Mobilenetv2与shufflenetv2 

3.项目介绍 

3.1 车辆检测 

3.2 图片扫描 

3.3 BSD+DMS 

4.有什么想问的问题？