作者：LiamLoam livox(2019 IROS)介绍： 大疆出品，必属精品。 固态激光雷达里程计的工作现阶段还是比较少的，大疆自己出了固态激光雷达后在LOAM的基础上改进了一个适用于固态激光雷达的里程计，该系统可以用在小视场角和非重复性扫描的雷达上。需要知道的介绍需要知道的是（文章最后有相关的技术手册）:固态激光雷达的视角很小，Livox MID40的视角仅有38.4度
前段时间参加了大疆的感知算法岗技术笔试，感觉难度确实如同之前网上提到的一样，十分具有挑战性。在配置相关库的闲暇时间抽空稍微记录一下。题型有单选、多选、判断、计算和编程。全卷100分，大部分分数集中在计算和编程上。考察的范围基本上涵盖了大部分cv内容，从多视几何到神经网络都有命题。选择判断部分内容除了基本概念的考察，还有一些实际应用中的选择某某方法的依据和准则一类，这方面感觉没实际上手经历过的话确实
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2024-10-21 12:22:27
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我写这篇文章的目的是为了向那些没有接触过机器学习行业的人们介绍一下我作为计算机视觉工程师第一个月以来的体验，希望这些内部信息能够让你们在做职业选择时有所启发。但是请记住，本文只是我的个人体验，并不代表整个行业。我将在本文中探讨以下内容：在这一个月里我的内心充满了恐惧视觉工程师的研究要求为什么研究很重要哪些技术有助于以机器学习为中心的工作取得成功 恐惧与责任老实说，我在惴惴
昨晚参加了大疆的网申笔试，本人申请的岗位是机器学习算法工程师。抱着试一试的心态，去看看题型，没想到最后真的是就只看了看题型，尴尬。现记录如下，权当学习。一、单选1. SVM & Logistic算法2. 稠密矩阵计算顺序的效率3. 特征数据归一化4. 神经网络中激活函数的特征及选择5. Adagrad &L-BFGS二、多选1. Logistic Regression 同时加入L1
如何实现“大疆计算机视觉算法面试题及答案”
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会刚入行的小白如何实现“大疆计算机视觉算法面试题及答案”。以下是整个过程的步骤：
步骤 | 说明
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1. 确定问题 | 首先，你需要明确“大疆计算机视觉算法面试题及答案”的具体内容和要求。根据题目的要求，确定你需要实现的功能。
2. 研究算法 | 接下
原创
2024-01-04 07:55:06
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计算机视觉面试宝典–目标检测篇（一）Faster-Rcnn网络1.faster RCNN原理介绍，要详细画出图 Faster R-CNN是一种两阶段（two-stage）方法,它提出的RPN网络取代了选择性搜索（Selective search）算法后使检测任务可以由神经网络端到端地完成。在结构上，Faster RCNN将特征抽取(feature extraction)，候选区域提取（Region
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2024-01-02 12:10:02
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大疆科技笔试总结在8月6号我做了一下大疆科技测试工程师的笔试题，虽然我对测试工程师比较陌生，但是由于大疆科技难度比较高，所以我还是谨慎的选择了测试工程师下面我来说一下笔试题大概内容单选题20个多选题10个编程题1个1.单选题：难度不大，但是涉及范围特别广，可能因为我选择的场次比较靠后，所以难度可能会比前面一场难度大一些，但是单选题还是很基础的，不过会涉及大疆公司关于无人机产品，或者关于图像方面的知
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2024-01-14 14:09:16
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# 计算机视觉如何找实习
## 问题描述
在计算机视觉领域，找到一份理想的实习是非常重要的。本文将介绍如何利用一些方法和技巧来寻找一份计算机视觉实习。
## 解决方案
### 1. 熟悉计算机视觉领域
在找实习之前，首先需要对计算机视觉领域有一定的了解。可以通过阅读相关的书籍、论文和博客，参加相关的研讨会和研讨会，以及完成相关的在线课程来获取知识。
### 2. 准备个人简历和作品集
精心设
原创
2024-05-08 03:31:16
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# 如何实现“计算机视觉实习面经”
初入计算机视觉领域的开发者，面临的第一个挑战就是如何准备和实现“计算机视觉实习面经”。本文将为你详细讲解整个流程，以及每一步的具体操作和代码示例。通过这个过程，你将掌握如何使用计算机视觉技术进行面试准备，为自己的实习铺平道路。
## 整个流程
以下是实现“计算机视觉实习面经”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-10-20 04:06:44
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文章目录一、 IOU概述二、IOU计算三、IOU代码实现 一、 IOU概述IOU的全称为交并比（Intersection over Union），是目标检测中使用的一个概念，IoU计算的是“预测的边框”和“真实的边框”的交叠率-，即它们的交集和并集的比值。最理想情况是完全重叠，即比值为1。二、IOU计算IoU等于“预测的边框”和“真实的边框”之间交集和并集的比值。IoU计算如下图，B1为真实边框
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2024-07-19 09:13:06
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作者丨我要鼓励娜扎编辑丨极市平台导读正值秋招进行时，本文收集了深度学习&计算机视觉方向的相关面试题，涵盖反卷积、神经网络、目标检测等多个方面，内容非常全面。1.什么是反卷积？反卷积也称为转置卷积，如果用矩阵乘法实现卷积操作，将卷积核平铺为矩阵，则转置卷积在正向计算时左乘这个矩阵的转置WT，在反向传播时左乘W，与卷积操作刚好相反，需要注意的是，反卷积不是卷积的逆运算。一般的卷积运算可以看成是
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2023-10-03 18:04:19
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计算机视觉面试宝典–深度学习机器学习基础篇（三）本篇主要包含数据类问题、正则化、激活函数与梯度以及回归等相关面试经验。数据类问题1.样本不平衡的处理方法①欠采样 - 随机删除观测数量足够多的类，使得两个类别间的相对比例是显著的。虽然这种方法使用起来非常简单，但很有可能被我们删除了的数据包含着预测类的重要信息。②过采样 - 对于不平衡的类别，我们使用拷贝现有样本的方法随机增加观测数量。理想情况下这种
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2024-05-09 17:55:25
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13.虚函数表（原来就是虚表，卤煮答 没听过啊，这里面试官笑了，说“没听过不要
原创
2022-10-10 15:09:48
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计算机视觉面试宝典–语义分割篇一.deeplab系列1.简述Deeplab v1网络DeepLab是结合了深度卷积神经网络（DCNNs）和概率图模型（DenseCRFs）的方法。在实验中发现DCNNs做语义分割时精准度不够的问题，根本原因是DCNNs的高级特征的平移不变性（即高层次特征映射，根源在于重复的池化和下采样）。针对信号下采样或池化降低分辨率，DeepLab是采用的atrous（带孔）算法
目录1.结构体内存对齐，使用32位编译和64位有什么不同？2.判断机器大小端2.如何判断机器大小端呢3.描述xxx这个宏的作用4.简述C函数的传递5.对寄存器的位操作6.计数排序，找出10000个数里面从小到大的第3400个，每个数范围1-1000，不可以使用基于比较的排序方法7.简述嵌入式中断处理的过程8.简述MMU，cache，cpu如何协同工作9.请说明usrt，iic，usb的异同点(串/
[31] Multimodal Motion Prediction with Stacked Transformers 标题 |堆叠式变压器的多模态运动预测 链接 | https://arxiv.org/abs/2103.11624[32] Progressive and Aligned Pose Attention Transfer for Person Image Generation 标题
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2024-01-09 14:12:34
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原标题：计算机视觉与机器视觉未来哪个更具优势？视觉技术在人工智能体系中有很重要的地位，人工智能落地应用主要有图像识别、语音合成、机器翻译等感知类任务上的应用和产业应用场景。视觉技术又可分计算机视觉和机器视觉，应用场景的不同是计算机视觉和机器视觉的最根本差别。计算机视觉模拟人眼的功能，而且更重要的是使计算机完成人眼所不能胜任的工作。而机器视觉则是建立在计算机视觉理论基础之上，偏重于计算机视觉技术的工
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2023-09-21 09:55:02
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目录选择题简答题第一题第二题编程题第一题题意思路代码第二题题意思路代码 笔试共有选择题30道、简答题2道、编程题2道，分别为60分、60分、40分，两个小时。以下内容的编写全凭记忆和个人理解，如有什么不对的地方，希望大家见谅。 选择题 具体题目肯定记不住了，就说说都有哪些题型吧。 &nbs
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2023-05-30 13:08:13
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1. 图像分割 从图像中将某个特定区域与其他部分进行分离并提取出来的处理就是图像分割。因为图像分割处理实际上就是区分图像中的“前景目标”和“背景”，所以通常又称之为图像的二值化处理。图像分割在图像分析、图像识别、图像检测等方面占有非常重要的低位。超像素）的过程。图像分割的目的是简化或改变图像的表示形式，使得图像更容易理解和分析。图像分割通常用于定位图像中的物体和
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2024-07-01 19:20:28
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目录计算机视觉分类计算机视觉应用相机标定四种坐标系的转换求解内参求解畸变参量实验结果 计算机视觉分类这算是本周博主要做的报告的一次腹稿。咱们先从计算机视觉讲起。 计算机视觉的定义就是用计算机模拟人的眼睛，让计算机可以通过拍照或视频的方式看到物体，然后通过特征点检测以及匹配等方式识别物体，进而进行追踪，重建等操作，主要就是图像处理。 我们从计算机使用的视觉传感器的数量可以将计算机视觉分为单目视觉，
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2024-03-31 08:56:36
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