Levinud intervjuuküsimused masinnägemise praktika kohta hõlmavad peamiselt järgmisi aspekte:
1. Andmetega-seotud küsimused:
Kuidas käsitleda selliseid probleeme nagu segased, korrastamata või liiga suured andmekogumid.
Kuidas lahendada ebapiisavate või isegi puuduvate defektide andmete probleemi.
Kuidas teostada andmete normaliseerimist või standardimist, et vähendada andmete erinevuste mõju mudelile.
2. Algoritmi ja põhimõttega{1}}seotud küsimused:
Mis on põhjused, miks CNN-id piltidel hästi toimivad?
Selgitage, mis on funktsioonide eraldamine, ja kirjeldage lühidalt selle tähtsust masinnägemises ja tavaliste tunnuste eraldamise meetodeid.
Millised on Atrous Convolutioni põhimõtted ja funktsioonid?
Mis on SIFT-i (Scale{0}}Invariant Feature Transform) algoritmi tööpõhimõte ja selle rakendused masinnägemises?
3. Projektikogemusega-seotud küsimused:
Kirjeldage tehnilist väljakutset, millega projekti käigus kokku puutusite, ja kuidas te selle lahendasite.
Tuginedes oma varasemale töökogemusele, kirjeldage üksikasjalikult masinvisiooniprojekti keeruka probleemi lahendamise kogemust.
4. Teoreetilised teadmised ja rakendus{1}}seotud küsimused:
Masinnägemise rakendused ja eelised tööstusautomaatikas.
Pildi eeltöötluse etapid masinnägemissüsteemis ja nende tähtsus ning kuidas eeltöötlusmeetodid pilditöötluse efektiivsust parandavad.
Kuidas käsitleda ja optimeerida piltide müraprobleeme masinnägemise valdkonnas.
Millised on tavalised intervjuuküsimused masinnägemise praktika jaoks?
5. Mudeli hindamise ja optimeerimisega{1}}seotud küsimused:
Täpsuse ja meeldetuletuse määratlus ja arvutusvalemid.
Millised on levinumad kadufunktsioonid, nagu rist-entroopiakao funktsioon, eksponentsiaalse kao funktsioon ja keskmise ruudu veakao funktsioon?
Kuidas teostada mudelite silumist, muutmist ja parameetrite häälestamist.
Need küsimused hõlmavad erinevaid aspekte, mis võivad olla seotud masinnägemise praktikaintervjuudega, sh andmetöötlus, algoritmipõhimõtted, projektikogemus, teoreetilised teadmised ja rakendused ning mudelite hindamine ja optimeerimine, aidates igakülgselt hinnata taotleja erialaseid võimeid ja praktilisi kogemusi.