科大讯飞AI算法一面

面试官提早到了，总时长45min左右，深度拷打三个项目细节，使用了什么算法，目前方法有什么不足，做了哪些改进。
一些提问：
NeRF的训练数据怎么制作，相机内参外参意义，世界坐标系，相机坐标系，图像坐标系，像素坐标系之间具体是怎么转换的。
Volume Rendering的详细过程。
NeRF、SLAM、Colmap之间的联系和区别。
深度学习使用了什么神经网络，Resnet的网络结构，BN怎么做的，residual block有什么作用。
投票网络是怎么实现的，对Resnet做了哪些修改，PnP算法详解。
深度图是怎么转成点云的，ICP算法怎么使用的。
还问了哪里人，期望工作的地点。
反问环节，畅想了一下行业未来和趋势，提供了一些个人的建议与看法。
总体面试体验不错，面试官专业性很强。
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