自动驾驶感知面经-百度

一面

  • 自我介绍
  • 论文 自己介绍论文内容(语速偏快了)解耦如何实现是不是端到端,怎么个训练方式怎么用transformer实现的?具体输入输出是怎么做的,如何保证历史帧信息的有效利用。 问的比较深
  • 实习 分类的数据量对比学习优化前,resnet的初始化方式(随机初始化)然后他也比较怀疑,完全随机初始化的权重,用7k的数据可以训练好一个resnet50吗有用到哪些数据增强方式,或者实际的tricks对比学习的时候,如何保证模型得到期望的结果(这里在细节上讨论了一小会)
  • 自动驾驶项目 整个检测-tracking的pipeline描述(说到只用了传统检测,他打断了,让只说tracking)在tracking过程中,需要应对的问题面试官:使用速度预测作为关联条件的话,跳变会比较严重,有没有考虑用ICP的方式去匹配没做,balabala解释了一堆原因,面试官说没关系,就是想了解我做了哪些工作pointpillars介绍(讲了一半他觉得有点啰嗦)对bevfusion做了什么改进(没改进....)在实际端侧部署的时候遇到了哪些问题 使用KL散度量化的时候精度不够追问我KL散度量化的原理MIN-MAX量化的原理
  • 机器人竞赛的一等奖,介绍一下做的内容

撕题:

  1. Mid 二叉树层序遍历(思路肯定没问题,但有段时间没写C++,搞了好几个语法错误就很丢人...)
  2. Mid 最大正方形(面试官直接说了考动规,所以比较快做出来了)

反问

总体感受:纯面50min,撕题30min左右, 时间不是最长的,但是感觉是细节被问的最深的一次,面试官太强了,检测、tracking都聊的挺深、对比学习他也懂....量化那边的KL散度量化也懂...点云他还懂

二面

自我介绍

简单聊了聊论文

简单聊了聊项目(我当时觉得肯定是KPI了)

实习经历:自己balabala介绍

面试官:啊没什么问题(我:啊寄)

手撕:

看你项目里有聚类,写个kmeans吧

C++很快撕出来了

总计50min

以为寄了,结果第第二个工作日早上就约三面了

三面

经理面

  • 问了两个C++八股vector的resize和reserve
  • 有没有做过一些性能优化的工作
  • 其他公司的面试进度

基本是聊天,总共35min就结束了

后续拿到了小sp吧算是,不过开奖真够晚的....

#自动驾驶##算法##面经#
全部评论
学习了
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发布于 2024-07-29 18:01 广东
七月底就谈薪了吗...这么早
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发布于 2024-09-19 22:11 广东
真强
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发布于 2024-08-18 23:17 北京
问一下佬怎么知道自己是sp的
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发布于 2024-07-28 22:18 北京
开得这么快的吗
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发布于 2024-07-28 20:12 上海

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