20 вопросов на собеседовании по компьютерному зрению (с примерами ответов)

9 декабря 2021 г.

Если вы проходите собеседование на работу, в которой используется компьютерное зрение, вы можете подготовиться к некоторым сложным техническим вопросам. Независимо от того, пытаетесь ли вы стать архитектором компьютерных сетей или разработчиком систем, менеджеры по найму могут задать вам множество вопросов, чтобы оценить ваши знания и навыки. Чтение некоторых из наиболее распространенных вопросов о компьютерном зрении, которые задают комитеты по найму, может помочь вам подготовиться к собеседованию и охарактеризовать себя как идеального кандидата на работу. В этой статье мы представляем список из 20 вопросов для интервью о компьютерном зрении и приводим примеры ответов на каждый из них.

20 вопросов для собеседования по компьютерному зрению с примерами ответов

Вот 20 вопросов, с которыми вы можете столкнуться, если будете проходить собеседование на должности, использующие компьютерное зрение:

1. Что такое компьютерное зрение?

Менеджер по найму может задать вам этот вопрос, чтобы оценить, имеете ли вы базовое представление о воображении и самообучении ИИ. Это помогает им понять ваше фундаментальное понимание работы, которую вы можете выполнять в этой роли. Вы можете ответить, дав определение с упором на полезность метода.

Пример: «Компьютерное зрение — это научное исследование того, как компьютеры используют изображения для изучения и понимания концепций. Они используют алгоритмы, искусственный интеллект и процессы самообучения для преобразования визуального ввода в идеи, а затем решают, какие действия предпринять. Профессионалы могут использовать это. процесса для автоматизации операций и повышения точности процесса».

2. Что такое библиотеки компьютерного зрения?

Это вопрос, который интервьюеры могут задать, чтобы узнать, знаете ли вы более подробную информацию о том, как работает компьютерное зрение. Подумайте о том, чтобы дать определение и то, как оно применимо к профессиональной роли, в которой вы могли бы его использовать.

Пример: «Библиотека компьютерного зрения — это место, где разработчики хранят уравнения и функции, которые может использовать компьютер. Они могут использовать их для создания нейронных сетей, которые компьютер использует для обучения и обработки данных».

3. Можете ли вы дать определение «цифровому изображению»?

Поскольку компьютерное зрение включает в себя так много сложных технических компонентов, менеджеры по найму могут попросить вас об этом, чтобы убедиться, что вы понимаете одну из многих мелких частей процесса. Вы можете дать определение этому термину в своем ответе, чтобы продемонстрировать как базовое, так и подробное понимание.

Пример: «Цифровое изображение — это изображение, состоящее из более мелких частей, называемых пикселями. Эти пиксели состоят из числовых компонентов, которые представляют их цветовые коды и интенсивность. Системы искусственного интеллекта используют эти числа для понимания изображения».

4. Какова цель оттенков серого?

Это вопрос, который могут задать интервьюеры, чтобы дополнительно проверить, насколько хорошо вы понимаете цифровые изображения. Чтобы ответить на этот вопрос, можно дать определение и рассказать о том, как оно относится к компьютерному зрению.

Пример: «Оттенки серого — это диапазон от белого до черного цифрового изображения. Программисты берут цветное изображение и преобразуют его в оттенки серого, что называется градациями серого. Это помогает упростить данные изображения, чтобы компьютеру было легче обрабатывать ввод. “

5. Какие языки программирования поддерживает компьютерное зрение?

Менеджер по найму может задать вам этот вопрос, чтобы узнать, какие языки вы знаете, как использовать. Независимо от того, использовали ли вы их все или нет, вы можете перечислить их все, чтобы продемонстрировать свое понимание возможностей компьютерного зрения.

Пример: «Компьютерное зрение может использовать такие языки программирования, как Java, C/C++, Prolog, Phython и LISP. В прошлых проектах я в основном использовал Java, но у меня также есть сертификат по Prolog и базовое понимание других».

6. Можете ли вы объяснить, какой метод вы можете использовать для оценки модели локализации объектов?

Это вопрос, который интервьюеры могут задать, чтобы оценить, как вы можете подходить к конкретной ответственности в этой роли. Вы можете ответить, приведя конкретный сценарий. Вам также может быть полезно рассказать о том, как вы выполняли оценку в предыдущих сценариях.

Пример: «Лично я предпочитаю использовать модель зрелости, потому что это целенаправленный процесс, и мне нравится сосредотачиваться на результатах. Поскольку в ней используются стандартные инструменты, мои результаты легко проверить с помощью аналогичных тестов. Я также использую этот метод, потому что Мне нравится оптимизировать процессы оценки на заключительном этапе».

7. Какие алгоритмы машинного обучения вы можете использовать в OpenCV?

Менеджер по найму может задать вам этот вопрос, чтобы измерить ваше знакомство с использованием часто используемой программы. Эффективный ответ может включать конкретные алгоритмы с упором на те, которые вы использовали.

Пример: «Существует широкий спектр алгоритмов, которые вы можете использовать для OpenCV, включая k-ближайшего соседа, сверточные нейронные сети, деревья повышения градиента, случайный лес и обучение дерева решений. Поскольку мой большой опыт связан с устранением ошибок, я использую наивный Bayes для определения меток классов со значениями, к которым я могу вернуться в конце оценки».

8. Можете ли вы объяснить сценарий, в котором вы могли бы использовать якорные блоки?

Менеджеры по найму могут спросить вас об этом, чтобы определить, как вы применяете различные инструменты в тестировании компьютерного зрения. Поскольку это одна из наиболее важных функций компьютерного зрения, убедитесь, что вы четко определили использование и преимущества блоков привязки. Затем объясните сценарий, в котором вы можете его использовать.

Пример: «Якорные поля в первую очередь полезны для обнаружения объектов. Это означает, что профессионал использует их для выделения различных элементов изображения, таких как размер, форма и местоположение, чтобы они могли дать значения этим функциям. Я бы использовал один в ситуации где изображение, которое я хочу, чтобы компьютер визуализировал, включает широкий диапазон переменных.Например, если я хочу, чтобы компьютер проанализировал изображение многолюдного общественного места, я бы использовал блоки привязки, чтобы помочь определить различные типы текстуры на изображении. “

9. Какие особенности может обнаружить нейронная сеть компьютерного зрения?

Менеджер по найму может задать вам этот вопрос, чтобы узнать, что вы думаете о возможностях нейронных сетей. Поскольку это поле постоянно меняется, ваш ответ может измениться. Вы можете ответить, объяснив, что, как вы знаете, может обнаружить нейронная сеть, и что еще может быть возможно.

Пример: «На данный момент нейронные сети компьютерного зрения могут обнаруживать такие изображения, как человеческие лица, пейзажи, транспортные средства и предметы домашнего обихода. К особым характеристикам относятся форма, цвет, относительный размер и узоры. Одно из захватывающих достижений, которое я надеюсь увидеть в этой области, — улучшение того, насколько хорошо они обнаруживают размеры и отличительные черты».

10. Можете ли вы объяснить, что такое эффект полосы Маха?

Этот вопрос может помочь найму узнать, как вы могли бы подойти к общей проблеме визуализации, эффекту полосы Маха. Вы можете ответить, определив проблему и способ ее решения.

Пример: «Эффект полосы Маха — это оптическая иллюзия, которая возникает, когда края двух изображений имеют одинаковые оттенки серого, а глаз подстраивается, интерпретируя более высокий контраст между ними, чем на самом деле. В компьютерном зрении это явление может привести к неточным расчеты. Чтобы учесть эти ситуации, я настраиваю сглаживание, чтобы уменьшить эффект полос, который может обнаружить компьютер».