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网易面经题

  • mixup的权值会影响什么?(赋值越大可能能关注小类别,缓解长尾问题)

  • NMS代码(被面试官怼说这个版本最常见但不好用,解释代码)

  • attention的具体结构

  • 1*1 卷积优势

  • yolo系列的发展史

  • SE block中的维度转换过程

  • 了解smoth-L1 loss?

  • mixup的优势是什么?

  • 小目标如何去改进?

  • ROI align 改进了什么

  • ROI pooling的过程

  • FPN的结构

  • yolo里面类似FPN的结构和PAnet的结构?

  • 一阶段和两阶段的区别

  • 还接触过哪些目标检测网络?

  • 哪些数据增强策略?

  • 半监督伪标签的过程

  • yolov4和yolov5的具体改进的点