📌 面试核心考察点
1️⃣ 你的项目经历和技术应用
- 重点问法：你在某个项目中做了什么？用到了哪些技术？遇到什么问题？怎么解决的？
- 应对方法：用 STAR 法则（Situation 背景, Task 任务, Action 行动, Result 结果）来回答，突出你的贡献和结果。
2️⃣ 目标检测 & 图像识别原理
- 可能会问 YOLO、Faster R-CNN、ResNet、ViT 等核心技术的区别。
- 可能会考察如何优化检测模型（比如数据增强、迁移学习、模型压缩）。
3️⃣ 工程落地能力
- 可能会问你有没有部署过模型，是否了解 ONNX、TensorRT 等加速方法。
- 可能会问你如何在实际项目中提升目标检测的速度和精度。
🔹 结合你的简历，我们可以这样准备：
✅ 项目复盘（重点准备你的项目经历）
你在简历上有两个重要项目：
🎯 面试高频问题：
面试官可能问：“请介绍一下你的项目，你是如何做目标检测的？”
你可以这样回答（以智慧养老项目为例）：
"我在智慧养老服务项目中负责摔倒检测和火灾检测，使用 YOLOv5 进行目标检测。数据部分，我们采集了不同场景的摔倒数据，并进行数据增强，如旋转、裁剪、光照变化，以提升模型鲁棒性。训练时，我们使用 PyTorch 进行 Fine-tuning，并调整 Anchor Box 使得检测效果更精准。最终，模型在测试集上的 mAP 达到了 88%，满足了实际需求。"
🔹 优化点：如果你没有具体的数值（比如 mAP），可以用相对提升（"比 baseline 提高了 XX%"）。
✅ 目标检测 & 图像识别相关知识
你的岗位主要涉及 目标检测，所以你要熟悉以下概念，并能流畅讲解：
🎯 面试可能问：YOLO 和 Faster R-CNN 的区别
✅ "YOLO 是单阶段检测，直接在整张图像上进行目标检测，速度快，适合实时应用，比如无人机监控、自动驾驶。Faster R-CNN 是两阶段检测，先用 RPN 生成候选框，再分类，精度高但速度较慢，适合医学影像分析等任务。"
🎯 面试可能问：你用过哪些优化目标检测的方法？
- 数据增强（Data Augmentation）：旋转、翻转、光照调整、Cutout 等。
- 迁移学习（Transfer Learning）：使用预训练的 YOLOv5 或 Faster R-CNN 微调新数据集。
- 调整 Anchor Box：针对目标尺寸优化 Anchor Box，提高检测精度。
- 模型剪枝 & 量化：降低计算量，让模型更适合部署。
✅ 工程能力（模型部署 & 加速）
面试官可能会问你："你是否部署过目标检测模型？如何加速模型推理？"
✅ 你可以回答：
"我了解 ONNX 和 TensorRT，可以用 ONNX 把 PyTorch 训练的模型转换成轻量化格式，提高推理速度。此外，我也尝试过模型量化（Quantization），将 32-bit 浮点数模型转成 8-bit，减少计算量，从而加速模型在嵌入式设备上的推理。"
📌 总结
针对你的面试，你需要重点掌握：
- 你的项目经验（用 STAR 法则回答，突出技术点和贡献）。
- 目标检测原理（YOLO vs. Faster R-CNN，对比优缺点）。
- 如何优化模型（数据增强、迁移学习、Anchor Box 调整等）。
- 部署和加速（ONNX、TensorRT、模型剪枝、量化）。
