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随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉作为人工智能的一个重要分支，已经成为了当今科技领域的热门话题，在求职过程中，计算机视觉算法面试是众多求职者面临的重要关卡，为了帮助广大求职者顺利通过面试，本文将深入解析计算机视觉算法面试精选100题，以助你轻松应对面试挑战！
计算机视觉基础知识
1、什么是计算机视觉？
计算机视觉是研究如何使计算机从图像和视频中获取信息的一门学科，其目的是让计算机能够像人类一样“看”到世界。
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2、计算机视觉的主要任务有哪些？
计算机视觉的主要任务包括：图像分割、目标检测、图像识别、图像重建等。
3、计算机视觉的常用算法有哪些？
计算机视觉的常用算法包括：SVM、CNN、RNN、YOLO、SSD、Faster R-CNN等。
计算机视觉算法面试精选100题
1、什么是深度学习？
深度学习是一种机器学习方法，通过模拟人脑神经网络结构，实现特征提取和分类。
2、什么是卷积神经网络（CNN）？
卷积神经网络是一种特殊的神经网络，通过卷积层提取图像特征，具有局部感知、权值共享等特性。
3、什么是激活函数？
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激活函数是神经网络中的一种非线性函数，用于将线性组合转换为非线性输出。
4、什么是交叉熵损失函数？
交叉熵损失函数是衡量分类模型预测结果与真实标签之间差异的一种损失函数。
5、什么是梯度下降法？
梯度下降法是一种优化算法，通过不断调整网络参数，使损失函数值最小化。
6、什么是数据增强？
数据增强是一种通过在训练数据集上进行变换，增加数据多样性的方法。
7、什么是过拟合？
过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳的现象。
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8、什么是正则化？
正则化是一种防止过拟合的方法，通过在损失函数中加入惩罚项，降低模型复杂度。
9、什么是图像分割？
图像分割是将图像中的物体或区域分离出来的过程。
10、什么是目标检测？
目标检测是识别图像中的物体，并给出其位置的过程。
（以下省略90题，共计100题）
计算机视觉算法面试精选100题涵盖了计算机视觉基础知识、常用算法、优化方法、数据处理等多个方面，通过对这些问题的深入理解和掌握，相信你能够在面试中游刃有余，顺利通过面试挑战，祝你求职成功！
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