2024共达地算法工程师面试题

来源：投稿  作者：LSC
编辑：学姐

主要是考察简历，我的实习经历。

但是实习经历太浅、时间不够长，没有足够的反思，没有通过。反省实习项目做的不够深入，没有自己的思考。

Question ：

请问一个目标检测任务，在不改变模型结构的前提下，减少图片分辨率，怎么保持这个任务的mAP不变或者不变太多呢？有什么方法吗？

Answer：

1.图像预处理技术

超分辨率重建：在输入图片到模型之前，使用超分辨率技术对图片进行重建，提高其分辨率。超分辨率技术可以是基于传统机器学习的方法，也可以是基于深度学习的方法，如SRCNN、ESPCN等。

自适应采样：针对不同大小的目标，采用不同的采样策略，对于小目标，可以通过局部放大的方式保持目标的可识别性。

2.数据增强

多尺度训练：在训练时，通过对输入图片进行不同程度的缩放，使模型能够适应不同分辨率的图片。这种方法可以提高模型对于低分辨率输入的鲁棒性。

GAN-based增强：使用生成对抗网络（GAN）生成高质量的低分辨率图片，作为训练数据的一部分，以增加模型对低分辨率图片的适应能力。

3.特征增强

特征融合：如果模型架构中已有多尺度特征融合机制（如FPN），可以尝试调整融合策略，强化对低分辨率输入的特征提取能力。

注意力机制：通过集成注意力模块，如SENet、CBAM等，增强模型对关键特征的关注能力，可能有助于提高低分辨率情况下的目标检测性能。

4.损失函数调整

损失权重调整：对小目标赋予更高的损失权重，增加小目标的检测准确性。通过调整损失函数中不同大小目标的权重，来弥补分辨率降低对小目标检测性能的影响。

5.后处理优化

NMS参数调整：非极大值抑制（NMS）是目标检测中常用的后处理步骤，通过调整NMS的阈值，可能能够改善低分辨率下的检测性能。

6.模型集成

模型集成：训练多个模型或使用多种数据增强技术后的模型进行集成，可以通过不同模型的互补性来提高整体性能。

7.知识蒸馏

还有很多文章有这方面的方案，可以查阅。