cv算法常见面试题
CV算法的常见面试题包括但不限于：
1. 目标检测算法：如Faster R-CNN和YOLO在实现上的主要区别是什么？
2. 图像分类算法：如ResNet和VGG在卷积神经网络设计方面的区别是什么？
神经网络中正则化是为了干什么
3. 深度学习模型：如何处理深度学习中的过拟合问题？
4. 特征提取：在卷积神经网络中，特征提取的具体过程是什么？
5. 优化算法：常用的优化算法有哪些，如何选择合适的优化算法？
6. 数据预处理：常用的数据预处理方法有哪些，如何选择合适的数据预处理方法？
7. 损失函数：常用的损失函数有哪些，如何选择合适的损失函数？
8. 正则化：正则化的主要目的是什么，有哪些常见的正则化方法？
9. 模型评估：如何评估机器学习模型的性能，有哪些常用的评估指标？
10. 计算机视觉中的基本概念：什么是图像的灰度化、二值化、边缘检测等基本概念？
以上是CV算法常见的面试题，当然还有许多其他的问题，需要根据具体的面试官和面试岗位来定。

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