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同济大学
2026
算法工程师
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时间线:0724一面-0806二面-0821HR面一面:1.自我介绍(3min)2.实习经历1(30min)(1)BEV feature的共享情况,FPN的共享情况,BEV encoder细节,BEV范围和分辨率(2)Occ head细节,可见不可见,语义类别,0.2m的分辨率,对路沿不友好(设想过分辨率不均匀的BEV feature)(3)Sparse Occ OPUS的方案设计初衷(后面要改成pillar级别的预测对悬空障碍物不友好)(4)OPUS详细的结构,按照原论文的介绍,coarse to fine模型结构+Loss;后续自己有哪些改进(5)是否上车,BEVFormer部署的问题,下游使用情况3.实习经历2(20min)(1)一阶段检出2D框如何构建proposal,二阶段细节,BEV 的cross attention(2)红绿灯能检出多少米,耗时情况,之前的方案是怎么样的(3)数字灯读秒怎么加的,效果怎么样(4)车道级效果怎么样,具体说一下如何与车道线proposal交互4.代码题(10min)(1)求两个旋转矩形的iou,让说思路,写伪代码(2)先说的如果可以得到四个交点,直接用鞋带公式,然后让我说如何求交点,说怎么分情况讨论(一个矩形在另一个矩形中的角的个数分为0,1,2,3,4,分这些情况求交点)二面:1.自我介绍(3min)2.根据实习经历提问(1)端到端大模型的理解,一段式/二段式,基于BEV的模型(2)时序融合方式(3)Occ真值标注流程,Loss,focal loss, smooth L1 loss(4)多头注意力中的多头,每个头(5)红绿灯方案,一阶段二阶段细节,物理灯逻辑灯设计逻辑,红绿灯为什么要BE3.实验室研究方向(1)脑电现状聊了聊4.反问(1)业务、侧重点、base地员工分布
我的秋招日记
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时间线:0728一面二面-0731三面-0918意向一面:1.自我介绍(3min)2.实习经历1(30min)(1)介绍一下你实现的Sparse Occ的方法(连同BEV多任务的架构)(2)得到BEV的方式(自顶向下,自底向上),相机内外参细节,相机畸变参数和畸变类型(3)voxel级别Occ预测的方式(channel 直接分出height,再卷积),没答出来,没怎么理解这个,虽然很简单(4)介绍了一下OccFormer(5)实习过程种遇到什么问题,还有没有讲到的吗,可以交流3.实习经历2(30min)(1)说了下红绿灯方案背景,介绍了一二阶段,以及上一代红绿灯方案(2)读秒feature的实现,为什么不直接2D然后基于规则来出(基于规则和基于模型的优缺点)(3)提升主要来自于哪里(结合和之前方法的对比+数据的迭代)(4)展开说一说端到端自回归世界模型预训练,自回归监督微调,强化学习微调)4.代码题(10min)(1)给出一些路径,求出最简化的路径,python.normpath API的实现(c++)二面:1.自我介绍(3min)2.实习经历1(20min)(1)OPUS模型,动机(体素级建模耗时,channel2height的方式对于小目标和悬空障碍物不友好),方法,同样从背景介绍了Occ整体结构(2)为什么选择OPUS(方法精简,好迁移,部署方便)(3)基于原模型改动的3个点(预测instance,empty监督,场景与instance分开->BEV cross attention)(4)sparse方式->sparse4D,稀疏采样方式,具体怎么做的(5)有哪些时序融合方式,总结一下3.实习经历2(20min)(1)红绿灯方案简介,巴拉巴拉(2)二阶段训练方式(一阶段fix住后,要训哪些参数),二阶段包含哪些信息,Backbone共享,一开始的这个backbone参数怎么来的?(3)红绿灯先验(没什么强先验,主要是针对小目标以及密集目标),正负样本匹配(阈值,ATSS,OTA,SimOTA,FCOS用的哪个)4.代码题(10min)(1)IoU实现(c++)三面:1.自我介绍(5min)2.实习经历1(20min)(1)模型整体背景,动机,OPUS模型方法,选择的原因,基于原模型的改动(2)对于一些小的障碍物检出效果怎么样,塑料袋之类的(3)下游用行车Occ的情况,Bad case检出效果(4)了解真值数据怎么来的吗(5)工作地点/第一家公司的看法3. 反问(5min)
发面经攒人品
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