介绍
计算机视觉工程对初级工程师来说可能具有挑战性，因为它需要深入了解基础概念和新兴技术。在这篇文章中，我们整理了一份**顶级面试问题和答案**列表，这些问题和答案讨论了计算机视觉的关键领域，并提供了对有抱负的**计算机视觉工程师**可以期待什么以及如何为面试做好准备的见解。
1. 高级 CNN 架构：你能比较和对比 AlexNet、VGG 和 ResNet 等不同的 CNN 架构吗？它们对图像分类的方法有何不同？
AlexNet
它于 2012 年推出，是第一个显着提高图像分类性能的深度神经网络之一。
AlexNet 包含 8 层，其中 5 层卷积层，后面跟着 3 层全连接层。
它使用**ReLU**（线性整流函数）进行非线性运算，与 tanh 或 sigmoid 函数相比，它有助于更快地进行训练。
VGG（视觉几何组）
VGG 由牛津大学的视觉几何组开发，于 2014 年推出。
它以其简单性而闻名，只使用 3×3 卷积层，这些卷积层以不断增长的深度堆叠在一起。
VGG 有 VGG16 和 VGG19 等变体，其中的数字表示层数。尽管其结构更深，但 VGG 的统一架构相对简单。
ResNet（残差网络）
ResNet 由微软于 2015 年推出，通过引入跳跃连接或残差连接，它带来了重大创新。
ResNet 允许通过使用这些连接来向前传递来自先前层的激活，从而训练更深层的网络（最多 152 层）。
方法的主要区别在于 ResNet 使用这些跳跃连接将来自先前层的输出添加到后面的层，这有助于克服梯度消失问题。
图像分类方法的差异
AlexNet 在当时具有革命性意义，它将深度学习引入计算机视觉领域，但与更新的模型相比，它的架构相对较浅。
**VGG** 专注于深度，表明使用小的卷积滤波器增加深度可以显着提高性能。但是，它的计算量很大，并且参数很多，导致内存使用率很高。
ResNet 通过引入残差学习采用了一种不同的方法。这使得可以训练非常深的网络，而无需担心梯度消失，而梯度消失通常发生在传统的深度网络中。这使得 ResNet 能够以更高的深度实现更高的精度，而无需复杂度成比例地增加。
2. 深度学习优化：您如何优化计算机视觉中深度学习模型的训练过程，以及不同优化算法的权衡是什么？
优化计算机视觉中深度学习模型的训练过程涉及多种策略
**数据预处理：**确保你的数据干净且经过充分准备。这包括将图像规范化为具有相似比例，以及通过添加旋转或翻转等变化来增强数据集，以提高模型的泛化能力。
**学习率调整：**学习率控制着模型权重在每次更新模型权重时，根据估计误差变化的程度。使用学习率衰减等技术，其中学习率随着时间的推移而降低，可以帮助模型更有效地收敛到一个解决方案。
**正则化：**为了防止过拟合（模型对训练数据学习得过好，而在看不见的数据上表现不佳），**L1 和 L2** 正则化等方法会对模型中较大的权重进行惩罚。
**批次大小：**馈送到模型的数据批次的尺寸会影响训练速度和稳定性。较大的批次提供了更准确的梯度估计，但它们需要更多内存，并且可能会减慢训练过程。
**优化器选择：**不同的优化器会影响训练速度和性能。例如，随机梯度下降**（SGD）**对于许多问题来说既简单又有效，而更复杂的优化器（如 Adam）会动态地调整学习率，并且在某些情况下可以更快地收敛。
不同优化算法的权衡
**SGD** 非常稳健，并且已经存在很长时间了，但它可能需要更长的时间来收敛，尤其是在复杂的模型和大型数据集上。
Adam 由于其自适应学习率特性，可以更快地收敛，但如果调节不当，可能会导致过拟合，并且有时在训练结束时性能不佳。
**Adagrad** 会根据参数调整学习率，对更新频率较低的参数进行更大的更新，但它可能会过早地降低学习率。
选择合适的优化方法并调整这些参数需要在收敛速度、计算成本和模型在看不见的数据上的最终性能之间取得平衡。
3. 自动驾驶中的计算机视觉：计算机视觉如何在自动驾驶中应用，该领域的主要挑战是什么？
**目标检测和分类：**计算机视觉模型识别和分类物体，例如其他车辆、行人、交通灯和道路标志。这有助于车辆了解其周围环境，并根据其“看到”的内容做出决策。
**车道线检测：**计算机视觉有助于检测道路上的车道线标记。这对保持车辆在车道内行驶以及安全变道至关重要。
**交通标志识别：**自动驾驶汽车使用计算机视觉来识别交通标志并做出相应的反应，例如在停车标志前停车或根据限速调整速度。
**深度感知：**通过使用**立体视觉**等技术，车辆可以估计到各种物体的距离，这对避碰和路径规划至关重要。
该领域的主要挑战
**环境条件的变化：**计算机视觉系统必须在各种光照条件（白天、夜晚、黄昏、黎明）和天气条件（雨、雾、雪）下可靠地工作，这些条件会显着影响能见度。
**动态且不可预测的因素：**道路是动态环境，其中包含不可预测的因素，例如行人突然横穿道路或其他车辆突然刹车。
**传感器融合：**结合来自各种传感器（摄像头、**激光雷达、雷达）的数据以创建对环境的连贯理解是一项挑战，但对于准确的感知和决策至关重要。
**实时处理：**计算机视觉算法必须实时处理和分析数据，以做出即时决策，这需要高效且快速的处理能力。
**数据和模型鲁棒性：**确保计算机视觉算法的训练数据多样且全面，足以处理罕见或异常情况，并且模型对变化和异常具有鲁棒性，是一项重大挑战。
4. 3D 重建：讨论计算机视觉中从 2D 图像进行 3D 重建的过程和挑战。
计算机视觉中从 2D 图像进行 3D 重建涉及从物体的二维照片创建物体的三维模型或场景的三维模型。以下是该过程的通常工作原理以及涉及的挑战。
3D 重建过程
**图像捕获：**从不同角度拍摄物体的多张照片。
**特征匹配：**计算机视觉算法识别和匹配不同图像之间的特征。特征是可以在其他图像中可靠地识别的图像中的点，例如角落、边缘或特定的纹理模式。
**估计运动：**使用匹配的特征来估计拍摄每张图像时摄像头位置之间的相对运动。
**重建几何：**使用摄像头运动和特征对应关系，重建场景或物体的几何形状。这可以使用多种方法来完成，例如三角测量，其中点的 3D 位置通过交叉来自两个摄像头位置的视线来确定。
**纹理映射：**最后一步涉及将图像映射到重建的 3D 模型上，以使其具有逼真的外观。
3D 重建的挑战
**特征歧义：**场景不同部分中的相似特征可能会导致匹配错误，影响重建的准确性。
**遮挡：**场景或物体的一部分可能在某些图像中被遮挡，导致数据不完整，并可能导致 3D 模型中的错误。
**比例和分辨率：**图像的比例和分辨率会影响 3D 重建的细节程度和质量。
**运动估计：**准确地估计摄像头或物体的运动，尤其是当运动很复杂或图像从显著不同的视角拍摄时，可能很困难。
**计算强度：**3D 重建，尤其是大型或复杂场景的重建，需要大量的计算资源和时间，尤其是在需要高细节水平的情况下。
5. 神经网络剪枝和压缩：你能解释神经网络剪枝和压缩的概念，以及它在边缘设备上部署计算机视觉模型中的重要性吗？
神经网络剪枝和压缩是用于减小神经网络模型的尺寸和复杂度而不显着降低其性能的技术。
神经网络剪枝
剪枝涉及从神经网络中删除不必要或冗余的参数。这可能意味着消除对模型输出影响很小或没有影响的权重。
该过程通常从训练一个大型的、参数过多的模型开始，然后通过根据某些标准（例如最小绝对值）删除权重来对其进行剪枝。
然后对剪枝后的网络进行微调，以保留其性能，尽管尺寸减小了。
神经网络压缩
压缩通过应用量化等技术超越了剪枝，这些技术减少了模型中数值的精度。
例如，压缩模型可能使用 8 位整数代替 32 位浮点数来表示权重，从而显著降低模型大小和计算需求。
其他压缩技术包括使用知识蒸馏，其中较小的模型被训练以复制较大、更复杂模型的行为。
在边缘设备上部署的重要性
边缘设备，如智能手机和物联网设备，内存、处理能力和能源资源有限。由于这些限制，在这些设备上部署全尺寸神经网络模型可能不切实际或不可能。
剪枝和压缩减少了模型的大小和计算需求，使其能够在边缘设备上运行复杂的计算机视觉算法。
这使得可以在设备上实时处理和分析视觉数据，减少了将数据持续传输到云服务器的必要性，从而节省了带宽并降低了延迟。
6. 实时目标检测：您将使用哪些策略来提高实时目标检测系统的速度和准确性？
提高实时目标检测系统的速度和准确性涉及多种策略。
模型架构选择：选择专门为实时处理而设计的有效模型架构，例如 YOLO（You Only Look Once）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）或更复杂模型的缩小版本，如 Tiny YOLO。这些模型针对速度进行了优化，可以在实时情况下以良好的准确性运行。
模型剪枝和量化：通过剪枝不太重要的连接和将模型参数量化为较低的精度来降低模型的复杂性。这减少了计算负载，并可以加快检测过程，而不会显着降低精度。
优化硬件利用率：使用专门的硬件加速器（如 GPU、TPU 或 FPGA），这些加速器旨在有效地处理深度学习模型所需的并行计算。这可以显着提高目标检测的速度。
软件优化：优化代码并使用高效算法进行预处理和后处理步骤。利用针对性能优化的软件库（如 OpenCV）也可以帮助减少延迟。
使用增强数据训练：通过使用包含各种场景和条件的各种数据训练模型来提高准确性。数据增强技术（如缩放、裁剪和旋转）可以帮助模型更好地泛化并在不同环境中表现得更准确。
超参数调整：微调模型超参数，如学习率、批次大小和迭代次数，以找到特定应用程序的速度和准确性之间的最佳平衡。
边缘计算：在数据收集的设备上或附近（边缘计算）处理数据，而不是将其发送到集中式服务器。这减少了延迟，可以加快目标检测系统的响应时间。
7. 视觉Transformer：解释视觉Transformer（ViT）的概念及其在图像处理方面与传统CNN的不同之处。
视觉Transformer（ViT）代表了图像处理方式的转变，与传统卷积神经网络（CNN）所采用的方法有很大不同。
视觉Transformer的概念
ViT 将最初设计用于自然语言处理的 Transformer 架构应用于图像分析。
在 ViT 中，图像被分成多个块，然后这些块被展平成一串嵌入。Transformer 网络处理这些嵌入，类似于 NLP 中的标记。
Transformer 使用自注意力机制来权衡图像中不同块的重要性，使模型能够专注于与手头任务相关的图像部分。
与传统CNN的差异
架构：虽然卷积神经网络使用卷积层从图像中分层提取特征，但 ViT 使用自注意力机制来考虑整个图像上下文，使它们能够捕获图像内的全局依赖关系。
感受野：在 CNN 中，感受野是局部的，并且随着连续的卷积层的增加而增大。相反，ViT 从一开始就具有全局感受野，因为每个 Transformer 层都可以关注图像的所有部分。
特征提取：CNN 通过局部滤波器和池化操作提取特征，而 ViT 直接学习关注重要的图像部分，而不会受到卷积结构的约束。
数据效率：CNN 通常更有效率，并且可以使用较小的数据集很好地工作。另一方面，ViT 需要大量数据从头开始训练，但在用足够的数据训练后表现出色，在大型数据集上的性能往往超过 CNN。
计算资源：ViT 通常比 CNN 更计算密集，特别是对于较大的图像，因为自注意力机制的复杂度随块的数量（序列长度）而变化。
8. 计算机视觉中的机器学习偏差：机器学习模型中的偏差如何影响计算机视觉任务，以及可以采取哪些措施来减少这种偏差？
机器学习模型中的偏差会对计算机视觉任务产生重大影响，导致不公平或不准确的结果。以下是偏差如何影响计算机视觉以及减少偏差的步骤。
偏差对计算机视觉任务的影响
不公平：偏差会导致某些群体的待遇不公。例如，面部识别系统被发现对某些种族或性别的人的错误率更高。
不准确：有偏差的训练数据会导致不准确的模型，这些模型在现实世界场景中表现不佳，特别是对于代表性不足的群体或条件。
减少偏差的步骤
多样化和有代表性的数据：确保训练数据集是多样化的，并且代表了模型将被用于的现实世界场景。这包括种族、性别、年龄、照明条件、背景等的差异。
定期审核和测试：定期审核和测试模型的偏差和准确性，使用包含各种人口统计和场景的多样化数据集。
偏差缓解技术：在训练过程中使用偏差缓解技术。这可能包括对训练数据进行重新加权、修改模型的目标以考虑公平性，或使用旨在减少偏差的算法。
透明度和可解释性：开发透明且可解释的模型，允许识别和纠正偏差。可解释的人工智能可以帮助利益相关者了解决策是如何做出的以及为什么做出这些决策。
道德和包容性设计实践：在计算机视觉系统的开发中采用道德准则和包容性设计实践。与多元化团队和利益相关者合作可以提供多种视角，并帮助识别潜在的偏差。
持续监控和反馈：部署后，持续监控系统的性能并收集反馈，以识别和纠正任何出现的偏差或不准确之处。
9. 计算机视觉中的增强现实：讨论计算机视觉在增强现实应用程序中的作用以及所涉及的技术挑战。
计算机视觉在增强现实 (AR) 应用程序中发挥着至关重要的作用，使设备能够实时了解和与现实世界交互。以下是计算机视觉如何为 AR 做出贡献以及它面临的技术挑战。
计算机视觉在AR中的作用
环境映射：计算机视觉算法有助于创建周围环境的数字地图。这对于将虚拟对象准确地放置在现实世界中至关重要。
物体识别和跟踪：AR 系统使用计算机视觉来识别和跟踪现实环境中的物体或特定点，从而使虚拟和现实世界元素无缝集成。
深度感知：计算机视觉技术用于估计环境中物体的距离，这对于将虚拟物体正确地叠加到现实世界中至关重要。
AR中的技术挑战
实时处理：AR 需要快速有效地处理视觉数据，以确保无缝且身临其境的体验。实现这种实时性能具有挑战性，尤其是在计算资源有限的设备上。
准确性和精度：为了获得令人信服的 AR 体验，物体放置、跟踪和交互的准确性和精度必须很高。在各种环境条件下确保这种精度具有挑战性。
照明和环境条件：照明变化和不同的环境条件会影响计算机视觉算法在 AR 系统中的性能。系统必须足够健壮，能够处理这些变化，而不会降低用户体验。
用户交互和体验：设计由计算机视觉支持的直观且自然的 AR 用户交互，需要能够理解和预测用户意图和动作的复杂算法。
功耗：计算机视觉算法，特别是那些在便携式 AR 设备（如智能手机和 AR 眼镜）上运行的算法，必须针对低功耗进行优化，以确保更长的电池寿命。
结论
我们探讨的问题和答案让我们得以一窥计算机视觉的复杂世界，突出了持续学习和适应的重要性。
无论您是为面试做准备还是只是想了解更多，这些见解将有助于您成功。
