小米相机算法工程师
一面视频30分钟（9.2）
自我介绍
聊项目，大多关于传统图像处理
聊实习，实习内容很匹配，就多聊了一些（实习期间参与了redmi note 8pro的项目）
详细解释算法BM3D
还有啥想问的

二面视频1小时（9.4）
直接抠项目，这一面大部分是深度学习的内容
介绍mtcnn模型的细节，有哪些层，卷积核大小和数量对模型的影响
mtcnn训练过程是怎么样的？分开独立训练？能不能一起？
一般模型中一层有多少个卷积核（这个没思考过… 回答的不好）
3×3卷积核与5×5卷积核相比的优点（2个3×3的感受野比5×5更大，同时参数更少）
为什么卷积核size都是奇数的（我从传统图像处理的图像去噪解释的，关键点是奇数size有一个中心点）
如果强行用偶数的size行吗？（回答需要做插值）
激活函数的作用，如果全部都是非线性的会对模型有什么影响
ReLu
池化层的作用，除了池化层还有什么方法可以减少特征数量（这里他提到了UNet模型，之前有看过，就说出来了，是采样的方法）
剪枝和dropout方法的原理
BN原理
SVM如果找不到最优超平面怎么办？（回答是通过核函数的方法映射到高维空间，然后继续问我怎么操作… 不太懂，就说不懂，可能是引入拉普拉斯函数），核函数的方法应该是对了，还有一个是引入松弛因子
Adaboost的原理，训练过程是怎样的
haar-like特征原理
模型整流？（完全没听过…）
输入图像灰度值对模型的影响，为什么要把0-255转化成0-1？（我回答是因为归一化到1不会让参数变化对图像特征变化影响过大，从而防止震荡和减小训练时间）
raw图bayer pattern有几种类型
ISP中的De-mosaic 算法
图像去噪算法（我说了均值，高斯，双边等，然后让我解释BM3D，可能是一面说的还不错，就大概说一下就被叫停了）
图像边缘增强算法，你认为你设计的算子和sobel以及canny算子相比有啥优点？
什么是非极大值抑制？canny中的非极大值抑制的过程是怎样的？
图像编码是怎么做的？（12bit变成8bit的过程）
还有啥问的？
review一下这两面，说还不错，等hr吧

hr面电话（9.6）
问一下前两轮面试感受，评个分
期望薪资，有没有其他的offer
然后就直接跟我说面试通过了，加个微信，感觉是hr面暨oc