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面试题目录
- Yolov5中的objectness的作用
 - 目标检测设置不同的anchor改善小目标及非正常尺寸目标的性能
 - 在目标Crowded的场景下经常出现误检的原因
 - Unet网络结构中四次降采样的必要性
 - 为什么UNet++可以被剪枝
 - 在不同场景下进行目标的标记及训练以取得好的效果
 - 如何修改Yolov5目标检测实现旋转目标检测
 - ViT、DEIT如何处理变长序列输入
 - Transformer的注意力机制中使用sigmoid替代softmax的可行性
 - VIT中对输入图像的处理将patch变化为token的过程
 - VIT直接用于分割检测等预测密集型的任务上存在的问题
 - DETR用二分图匹配实现label assignment的过程
 
