Běžné otázky pohovoru pro stáže se strojovým viděním zahrnují zejména následující aspekty:
1. Otázky týkající se-dat:
Jak řešit problémy, jako jsou chaotické, neuspořádané nebo příliš velké soubory dat.
Jak řešit problém s nedostatečnými nebo dokonce chybějícími údaji o závadách.
Jak provádět normalizaci nebo standardizaci dat pro snížení dopadu rozdílů v datech na model.
2. Otázky související s algoritmem a principem-:
Jaké jsou důvody, proč CNN fungují dobře na obrázcích?
Vysvětlete prosím, co je extrakce příznaků, a stručně popište její význam pro strojové vidění a běžné metody extrakce příznaků.
Jaké jsou principy a funkce Atrous Convolution?
Jaký je princip fungování algoritmu SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) a jeho aplikací ve strojovém vidění?
3. Otázky týkající se-projektových zkušeností:
Popište prosím technickou výzvu, se kterou jste se v projektu setkali, a způsob, jak jste ji vyřešili.
Na základě vašich minulých pracovních zkušeností prosím podrobně popište zkušenosti s řešením složitého problému v projektu strojového vidění.
4. Teoretické znalosti a otázky týkající se-aplikace:
Aplikace a výhody strojového vidění v průmyslové automatizaci.
Kroky předzpracování obrazu v systému strojového vidění a jejich význam a jak metody předzpracování zlepšují efektivitu zpracování obrazu.
Jak řešit a optimalizovat problémy se šumem v obrazech v oblasti strojového vidění.
Jaké jsou některé běžné otázky na pohovorech pro stáže se strojovým viděním?
5. Otázky související s hodnocením a optimalizací modelu:-
Definice a výpočetní vzorce přesnosti a odvolání.
Jaké jsou některé běžné funkce ztráty, jako je funkce ztráty křížové{0}entropie, funkce exponenciální ztráty a funkce ztráty střední kvadratické chyby?
Jak provádět ladění, úpravy a ladění parametrů modelu.
Tyto otázky pokrývají různé aspekty, které mohou být zahrnuty v pohovorech se strojovým viděním, včetně zpracování dat, principů algoritmů, projektových zkušeností, teoretických znalostí a aplikací a vyhodnocení a optimalizace modelu, což pomáhá komplexně posoudit profesní schopnosti a praktické zkušenosti uchazeče.