1、先是问了一下实习的产出，还有你认为后续的优化方向
答：大概回答了一下实习做的基于sam+clip+milvus实现oneshot的目标检测算法。
然后对于实时监测帧处理流程问题，我提出了加入帧队列和异步来优化时间。
2、vlm和传统的卷积有什么区别，特征是如何处理得到的。
答：阿巴阿巴......vlm用Vit来做的特征处理，和transformer一样转成上下文然后进行处理......
++这一块答得不是很好，因为我个人的八股还有知识面不是很广，会的东西都是又多又浅......（一个字：菜）++
3、检测类算法熟不熟？
答：用yolo，resnet做过一些目标检测的小玩意。但仅限于用预训练模型改改超参数然后跑一跑自己的数据集。自己改模块改网络还没试过。
4、对模型部署有什么了解，经验吗？
答：（一开始我还以为是指docker，后面想了一下应该是tensorRT加速之类的）在暑期的一个学校小车循迹目标检测项目中，用标注过的小车摄像头帧，训练好yolo并转出为onnx格式，部署到小车上用tensorRT推理。
5、问了一下NMS（非极大值抑制）
答：选置信度最高的框作为基准，计算其余框与它的IOU（交并比），过滤超过阈值的框；重复步骤直至筛选完所有框。
++可能是见我回答得比较流畅，面试官问我在项目里面是不是自己敲过。我回答是的。（在前面提到的oneshot算法就有用到了）++