【感知算法面经四】轻舟智航感知算法面经(二面)

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该专栏主要汇总了本人在秋招和实习期间拿到的华为车Bu、小米、轻舟智航、理想、地平线、百度、美团、蔚来、旷视等多家公司Offer的感知算法面经,并将面试中的重点问题给出了参考答案,供各位同学参考。

第二轮技术面试

  • Q1:自我介绍
  • 第二轮面试的面试官是小组的技术Leader,在面试最后的反问环节知道该组主要做Occupancy方向的,所以在当时面试提问过程中,面试官考察了不少对于Occupancy技术的掌握程度
  • 先是简单聊了一下实习期间做的项目,由于一面的面试官大体把实习期间的项目都问过一遍了,这部分大概就提问了10-15分钟
  • Q2:了解目前哪些Occupancy Network算法

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智驾算法一站式求职专栏 文章被收录于专栏

作为一名已经上岸的智驾算法工程师,将秋招中的面试经验和心得总结成《智驾算法一站式求职专栏》,包括【求职简历如何准备】、【论文/实习/科研项目经历如何包装】、【Leetcode算法刷题思路】、【十五家智驾感知算法面经汇总(附参考答案)】、【智驾端到端算法面经汇总(附参考答案)】【面试常见手撕题型汇总(附参考代码)】、【大厂在线笔试ACM模式输入输出题型汇总】等多个板块,祝你拿下心仪Offer!

全部评论
博主您好,想问一下您是什么时候去面试轻舟智航的呀,最近想去面试感知实习的岗位,只有一个bev感知相关的项目,心里没底🤣
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发布于 04-10 13:50 北京

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不愿透露姓名的神秘牛友
09-02 11:06
一面: 深挖项目,没有过多问八股,主要是项目里涉及的手撕:一开始让我写一个匈牙利算法,不会,于是换了个最长递增子序列,但是要输出子序列是什么,我用动态规划写的只能得到最长子序列的长度。面试官问了一下如何得到路径的思路,我说用一个数组不断保存上一个位置,最后逆序输出即可。没有再写。反问:(1)组内是做什么的?他只说了是自动驾驶萝卜快跑,具体干什么根据进来后再说(2)再学点什么东西针对之前做的追踪,他说现在检测和追踪可能都搞到一起了,可以学习一下端到端的方案。二面:自我介绍还是深挖项目细节,具体到了 lr 怎么设置的,batch_size 设的多少,怎么进行标注,如何确定模型的效果。基本上没什么干巴的八股,都是针对项目细节询问为什么这么做,还有什么别的做法,最终为什么确定了使用这种,对比这几种的优缺点,如果要牺牲某些东西,是否可以提升某些东西。手撕(面试官说一面因为我相当于没有完整的写出一道题,所以这次要重点考一下):场景题: 给 10 万个激光雷达的点,也就是用(x,y,z)表示,现在将其投影到 BEV 视角下,BEV 的分辨率为 0.2m,然后使用 C++语言,将这 10 万个点转化为 H*W*10 的向量。10 分别为 xy 方向的最大值、最小值、平均值和格子内的点的个数。先写伪代码即可然后讨论了下面三个问题(1)分析时间复杂度和空间复杂度(2)如何优化时间复杂度:从多线程角度思考(3)如何优化空间复杂度:点云都集中在一些格子里,大部分空间里是空掉的,如何降低存储空间。总之来说就是从系数空间转换到稠密空间。反问:面试官只约了一个小时的会议室,还差五分钟的时候有人来催,所以没有好好问。他自己介绍了一下就是做萝卜快跑的感知部分,反正就是那些东西(1)一共有几面?不太清楚校招有几面,应该是三面(2)现在做端到端还是解耦?纯端到端还是太难了,目前还是有解耦三面:约在了周日晚上8:45,面试官在家里,还听到了应该是他女儿还在旁边玩。只花了三十多分钟。针对简历中的自动驾驶的实习着重说了一下。解释一下追踪的指标代表什么?场景题:在遮挡物特别多,遮挡特别严重的情况下,如何提升对行人、非机动车的追踪效果?没有手撕。反问:(1)我看到有北京和上海的base,有什么区别吗?没区别,都是同一个团队,只是工作地点不一样(2)多久给反馈?和一二面面试官讨论一下,一周内给反馈
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