添加小助理：
cv3d008，备注：
方向+学校/公司+昵称，拉你入群。
文末附3D视觉行业细分群。
扫描下方二维码，加入「
3D视觉从入门到精通
」知识星球
，星球内凝聚了众多3D视觉实战问题，以及各个模块的学习资料：
近20门秘制视频课程
、
最新顶会论文
、计算机视觉书籍
、
优质3D视觉算法源码
等。想要入门3D视觉、做项目、搞科研，欢迎扫码加入！
对于大公司的面试，算法题不仅是技术能力的试金石，更是连接理论与实践的桥梁。对于许多技术小白来说，这些题目可能初看之下略显复杂，但别担心，我们从基础概念出发，逐步深入，了解它们在实际应用中的风采以及未来的发展方向。
1. SAM轻量级变体有哪些？
解析
：SAM（Segment Anything Model）由Meta AI提出，是一个强大的图像分割模型。其轻量级变体包括FastSAM、MobileSAM、EfficientSAMs、RepViT-SAM、EdgeSAM、EfficientViT-SAM、SAM-Lightening等。这些变体通过不同的方法如知识蒸馏、模型剪枝等实现轻量化，以适应不同的应用场景，如移动设备和边缘计算。
# 假设有一个轻量级SAM模型的伪代码
class LightweightSAM(nn.Module):
def __init__(self):
super(LightweightSAM, self).__init__()
# 初始化轻量化版本的模型结构
self.encoder = LightweightEncoder()
self.decoder = LightweightDecoder()
def forward(self, x):
# 前向传播过程
features = self.encoder(x)
output = self.decoder(features)
return output
2. LoRA和adapter哪个效果好？
LoRA和adapter都是用于大模型微调的轻量级方法。LoRA通过插入少量新参数（adapter）来微调模型，而adapter则直接在预训练模型的基础上添加少量可训练参数。两者效果的好坏取决于具体任务和模型，但通常LoRA因其参数量少、计算效率高而受到青睐。
3. 如何加速Diffusion Model采样？
Diffusion Model的采样过程通常很慢，因为它需要多步迭代。加速方法包括使用更高效的采样器（如DDPM）、特征复用（如DeepCache）等。DeepCache通过复用前一步的特征来减少计算量，从而加速模型推理。
4. Mamba和Transformer的优缺点
Mamba和Transformer都能实现并行化处理，但Mamba在推理速度上更快，特别是在处理长序列时。Mamba基于状态空间方程构建，支持线性复杂度，而Transformer在处理长序列时计算复杂度显著增加。
Mamba在处理长序列和时间序列任务中表现优异，但Transformer在通用性和复杂任务处理上更具优势。
5. layer norm和batch norm异同？
两者都用于稳定层参数，避免梯度问题。不同点在于，BatchNorm对不同样本的同一特征做标准化，适用于CV领域；而LayerNorm对同一样本的不同特征做标准化，更适用于NLP领域。
6. 卷积kernel是不是越大越好？怎么设计？
卷积核的大小取决于任务和数据。大卷积核可以捕捉大范围特征，但增加计算复杂度和过拟合风险；小卷积核有助于抗过拟合和保留细节。设计时应根据具体需求和网络架构进行选择。
通过实验验证不同卷积核大小的效果，选择最适合的卷积核。
7. 多模态对齐有哪些技巧？如果加入未知模态呢？
多模态对齐技巧包括基于注意力机制的对齐、跨模态特征融合等。对于未知模态，可以考虑使用零样本学习或迁移学习方法，将已知模态的知识迁移到未知模态上。
8. Transformer中的Position Embedding怎么计算？
Transformer通过位置嵌入（Position Embedding）来捕捉序列中元素的顺序信息。常见的计算方法包括正弦余弦位置编码、可学习位置嵌入等。
import torch
def positional_encoding(position, d_model):
pe = torch.zeros(position, d_model)
position = torch.tensor(list(range(position)), dtype=torch.float).unsqueeze(1)
div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * (-math.log(10000.0) / d_model))
pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
return pe
9. 你怎么看待近期很多Mamba工作？有什么代表性工作？
近期Mamba模型因其在处理长序列和时间序列任务中的优势而受到关注。代表性工作包括其在医学影像、视频处理等领域的应用研究。
Mamba模型具有广阔的应用前景，但仍需进一步验证其在不同领域的通用性和效率。
10. DETR轻量化方法有哪些？跟YOLO系列相比，实时性不足的原因？
DETR的轻量化方法包括模型剪枝、知识蒸馏等。与YOLO系列相比，DETR的实时性不足主要是由于其复杂的解码器结构和多步迭代过程。YOLO系列模型通过直接回归边界框和类别概率来实现快速检测。
优化策略
：针对DETR的实时性问题，可以考虑优化解码器结构、减少迭代次数或使用更高效的特征提取方法。
综上所述，这些面试题不仅考察了面试者对算法的理解和应用能力，还反映了当前AI领域的研究热点和发展趋势。通过深入学习和实践，可以不断提升自己的算法能力和竞争力。
本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。
3D视觉交流群，成立啦！
目前我们已经建立了3D视觉方向多个社群，包括
2D计算机视觉
、
最前沿
、
工业3D视觉
、
SLAM
、
自动驾驶
、
三维重建
、
无人机
等方向，细分群包括：
工业3D视觉
：相机标定、立体匹配、三维点云、结构光、机械臂抓取、缺陷检测、6D位姿估计、相位偏折术、Halcon、摄影测量、阵列相机、光度立体视觉等。
SLAM
：视觉SLAM、激光SLAM、语义SLAM、滤波算法、多传感器融合、多传感器标定、动态SLAM、MOT SLAM、NeRF SLAM、机器人导航等。
自动驾驶：深度估计、Transformer、毫米波|激光雷达|视觉摄像头传感器、多传感器标定、多传感器融合、自动驾驶综合群等、3D目标检测、路径规划、轨迹预测、3D点云分割、模型部署、车道线检测、Occupancy、目标跟踪等。
三维重建
：3DGS、NeRF、多视图几何、OpenMVS、MVSNet、colmap、纹理贴图等
无人机
：四旋翼建模、无人机飞控等
2D计算机视觉
：图像分类/分割、目标/检测、医学影像、GAN、OCR、2D缺陷检测、遥感测绘、超分辨率、人脸检测、行为识别、模型量化剪枝、迁移学习、人体姿态估计等
最前沿
：具身智能、大模型、Mamba、扩散模型等
除了这些，还有
求职
、
硬件选型
、
视觉产品落地、产品、行业新闻
等交流群
添加小助理: dddvision，备注：
研究方向+学校/公司+昵称
（如
3D点云+清华+小草莓
）, 拉你入群。
▲长按扫码添加助理：cv3d008
3D视觉知识星球
