在機器視覺領(lǐng)域?qū)嵙?xí)的常見面試問題主要包括以下幾個方面：

1. 數(shù)據(jù)相關(guān)問題：

數(shù)據(jù)雜、亂、太大等問題如何處理。

缺陷數(shù)據(jù)少，甚至缺失問題如何解決。

如何進行數(shù)據(jù)歸一化或標(biāo)準(zhǔn)化，以減少數(shù)據(jù)差異對模型的影響。

2. 算法與原理相關(guān)問題：

CNN在圖像上表現(xiàn)好的原因是什么。

請解釋什么是特征提取，并簡述特征提取在機器視覺中的重要性以及常用的特征提取方法。

空洞卷積(Atrous Convolution)的原理和作用是什么。

SIFT(尺度不變特征變換)算法的工作原理及其在機器視覺中的應(yīng)用。

3. 項目經(jīng)驗相關(guān)問題：

請描述一次您在項目中遇到的一個技術(shù)難題，以及您是如何解決這個問題的。

請結(jié)合您過往的工作經(jīng)驗，詳細(xì)描述一次您解決機器視覺項目中遇到的復(fù)雜問題的經(jīng)歷。

4. 理論知識與應(yīng)用相關(guān)問題：

機器視覺在工業(yè)自動化中的應(yīng)用及其優(yōu)勢。

機器視覺系統(tǒng)中的圖像預(yù)處理步驟及其重要性，以及預(yù)處理方法如何提高圖像處理的效果。

在機器視覺領(lǐng)域，如何處理和優(yōu)化圖像中的噪聲問題。

5. 模型評估與優(yōu)化相關(guān)問題：

精確率與召回率的定義及其計算公式。

常見的損失函數(shù)有哪些，如交叉熵?fù)p失函數(shù)、指數(shù)損失函數(shù)、平方損失函數(shù)等。

如何進行模型的調(diào)試、修改和參數(shù)調(diào)優(yōu)。

這些問題涵蓋了機器視覺實習(xí)面試中可能涉及的數(shù)據(jù)處理、算法原理、項目經(jīng)驗、理論知識與應(yīng)用以及模型評估與優(yōu)化等多個方面，有助于全面考察應(yīng)聘者的專業(yè)能力和實踐經(jīng)驗。