计算机视觉面试通常涉及广泛的主题，包括图像处理、深度学习、目标检测、特征提取、图像分类等。以下是一些可能在计算机视觉面试中遇到的常见问题：
图像处理和计算机视觉基础
- 图像是如何表示的？
- 什么是卷积操作？在计算机视觉中的作用是什么？
- 解释直方图均衡化的目的及原理。
- 什么是图像金字塔？有什么应用？
深度学习和神经网络
- 解释卷积神经网络（CNN）的架构。
- 什么是梯度消失问题？如何解决？
- 解释池化操作的目的。
- 什么是迁移学习？为什么在计算机视觉中它很有用？
- 解释批量归一化（Batch Normalization）的作用。
- 什么是反向传播？
目标检测和图像分割
- 解释什么是非极大值抑制（NMS）？
- 常见的目标检测方法有哪些？它们之间有什么区别？
- 什么是图像分割？有哪些常见的图像分割方法？
- 解释 IoU（Intersection over Union）是什么，其在目标检测中的作用是什么？
特征提取和图像识别
- 什么是特征提取？有哪些常见的图像特征提取方法？
- 什么是图像识别？与目标检测有什么不同？
- 解释 SIFT 特征是如何工作的。
模型评估和性能优化
- 什么是模型评估指标？解释准确率、精确率、召回率和 F1 分数。
- 什么是过拟合和欠拟合？如何防止它们？
- 解释正则化的作用。
