旷世第一轮面经

第一轮总共面试两个小时，分为两组，每组一个面试官一个小时。
1.自我介绍
2.针对简历上的实习经历和研究方向进行提问：
（1）介绍你研究的细粒度图像识别，研究内容，当前有哪些算法，大概分为几类；
（2）介绍faster rcnn，面试官问有没有遇到rpn的loss没有问题，但是rcnn的分类loss却一直降不下去。（没想出来，面试官说是因为rpn时选择的阈值假设分别是0.7，0.3，而nms的阈值是0.5，则0.51被选择，0.49被丢弃。这种阈值设置可能区分度不好）。
3.面试官提问：
（1）手写iou计算的代码；（完成）
（2）问用一个水平的摄像机拍摄一个商场的货柜，当检测出每层货柜上的货物的左上和右下两个点的坐标之后，问如何算出货柜的层数，手撕代码。（设想是利用同一层的货品有重叠区域，那么根据重叠的商品属于同一层，面试官又说商品没有重叠，接下来我就猜想用同一层的货品的垂直坐标有交叉区域去判断。面试官说行。接下来问当摄像机是倾斜拍摄呢？没回答好，时间也不够了，面试官说就这样把。）

（3）batch normailization训练和测试的状态（完成），包括假设featuremap是（batch,channel,w,h),计算出的具体的均值和方差的维度是怎样的.
(4)python的解释器了解过吗？（不了解）。
（5）写一个将string转为float的函数,python，不能直接用float（），完成。