來源：投稿 作者：LSC

編輯：學(xué)姐

話不多說，直接上題

1.鏈表反轉(zhuǎn)

2.小偷偷東西，但是不能在相鄰的兩個(gè)房子里偷東西，問偷到的物品價(jià)值的最大值

經(jīng)典的動(dòng)態(tài)規(guī)劃問題

狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程式:

dp[0] = v[0] ?// v是物品價(jià)值的數(shù)組，dp[i]代表偷到第i家的時(shí)候的最大值
dp[1] = v[1]
dp[i] = max(dp[i - 1], dp[i - 2] + v[i]) ?// 要么不偷當(dāng)前這家，要么偷了加上之前不相鄰的一家偷的總和，取最大值

3.mAP

(1)先計(jì)算出每個(gè)類別的AP，總共m個(gè)類，

(2)AP的計(jì)算: 同一類目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果框?qū)?yīng)的precision和recall，

其中all detctions代表所有預(yù)測(cè)框的數(shù)量， all ground truths代表所有GT的數(shù)量。

(3)如下圖所示:

• 根據(jù)IoU劃分TP&FP

• 按置信度的從大到小，計(jì)算P值和R值?

• 繪制P-R曲線，進(jìn)行AP計(jì)算?

• 多個(gè)與GT重疊的候選框均符合條件時(shí)，選取IoU最高的為TP，其余均為FP。

(4)最后畫出以recall為橫坐標(biāo)，precision為縱坐標(biāo)的圖，

(5)補(bǔ)齊，計(jì)算近似的面積

A1+A2+A3+A4就是大致的面積AP

注意一點(diǎn)，一般precision和recall計(jì)算前100個(gè)點(diǎn)就足夠了，再多會(huì)被拋棄，而且意義不大

(6)把每個(gè)類的AP求和，除以m，就是mAP

4.四種BatchNorm

對(duì)于[batch, c, w, h]的特征圖?

• (1)是在batch這個(gè)維度上的批標(biāo)準(zhǔn)化，就是我們最常用的bn?

• (2)是在C這個(gè)維度上的批標(biāo)準(zhǔn)化，也叫Layer Norm?

• (3)是在[w, h]這個(gè)維度上的批標(biāo)準(zhǔn)化，也叫Instance Norm?

• (4)是在c這個(gè)維度上分組的批標(biāo)準(zhǔn)化，也叫GroupNorm

四種BN如下圖，從左到右:

5.介紹nms

非極大值抑制?

• (1)設(shè)定目標(biāo)框的置信度閾值，常用的閾值是0.5左右?

• (2)根據(jù)置信度降序排列候選框列表?

• (3)選取置信度最高的框A添到輸出列表，將其從候選框列表中刪除?

• (4)候選框列表中的所有框依次與A計(jì)算IoU，刪除大于閾值的候選框?

• (5)重復(fù)上述過程，直到候選框列表為空，返回輸出列表

6.介紹FCOS目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)

這是一個(gè)anchor free的目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)，應(yīng)該說是一個(gè)anchor point的網(wǎng)絡(luò)，它是基于feature map上的點(diǎn)來檢測(cè)目標(biāo)的，其中是采用特定的規(guī)則去對(duì)應(yīng)的目標(biāo)框的，Neck部分同樣使用了FPN，使用了focal loss損失函數(shù)，能有效處理數(shù)據(jù)不均衡的情況。

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