Uobičajena pitanja za intervju za stažiranje za mašinski vid uglavnom uključuju sljedeće aspekte:
1. Pitanja{1}}u vezi sa podacima:
Kako se nositi s problemima kao što su neuredni, neorganizirani ili pretjerano veliki skupovi podataka.
Kako riješiti problem nedovoljnih ili čak nedostajućih podataka o greškama.
Kako izvršiti normalizaciju ili standardizaciju podataka kako bi se smanjio utjecaj razlika podataka na model.
2. Pitanja vezana za algoritam i princip{1}}:
Koji su razlozi zašto CNN-ovi dobro rade na slikama?
Molimo vas da objasnite šta je ekstrakcija karakteristika i ukratko opišite njen značaj u mašinskom vidu i uobičajene metode ekstrakcije karakteristika.
Koji su principi i funkcije Atrous Convolution?
Koji je princip rada SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) algoritma i njegove primjene u mašinskom vidu?
3. Pitanja vezana za{1}}projektno iskustvo:
Molimo opišite tehnički izazov na koji ste naišli u projektu i kako ste ga riješili.
Na osnovu vašeg dosadašnjeg radnog iskustva, detaljno opišite iskustvo rješavanja složenog problema u projektu mašinske vizije.
4. Teorijsko znanje i pitanja vezana za{1}}primenu:
Primene i prednosti mašinskog vida u industrijskoj automatizaciji.
Koraci prethodne obrade slike u sistemu mašinskog vida i njihov značaj, i kako metode pretprocesiranja poboljšavaju efikasnost obrade slike.
Kako rješavati i optimizirati probleme s bukom na slikama u polju strojnog vida.
Koja su neka uobičajena pitanja za intervju za stažiranje za mašinski vid?
5. Pitanja vezana za evaluaciju modela i optimizaciju{1}}:
Definicija i formule za izračunavanje preciznosti i opoziva.
Koje su neke uobičajene funkcije gubitka, kao što su unakrsna-funkcija gubitka entropije, eksponencijalna funkcija gubitka i funkcija gubitka srednjeg kvadrata greške?
Kako izvesti otklanjanje grešaka u modelu, modifikaciju i podešavanje parametara.
Ova pitanja pokrivaju različite aspekte koji mogu biti uključeni u intervjue za stažiranje za mašinski vid, uključujući obradu podataka, principe algoritama, projektno iskustvo, teorijsko znanje i aplikacije, te evaluaciju i optimizaciju modela, pomažući da se sveobuhvatno procijene profesionalne sposobnosti i praktično iskustvo kandidata.