计划

第一周：1.全部的参数的trick  2.整个v、d系列模型的演进 3.ma周报中全部的trick 4.trick list中的全部trick 5.本身的trick整理 6.简历的修改，请杨一块儿来讨论，特别是上一份实习中应该被剔除的部分

第二周：1.卡尔曼滤波 2.ssd项目的整理和ssd相关论文整理，包括facol loss等ssd演进和yolo演进 3.对falling object进行一个全方位的概括总结，特别是对以前看的全部paper思路的总结，包括机器人那方向的  4.两个关于detection相关项目的整理

第三周：1.image caption项目的整理 2.实验室项目的整理，即模型压缩定点化 3.对本身以前的车辆检测项目进行修改，看是否须要剔除掉这部分 4.分割部分的总结和paper阅读 5.c++相关面试问题总结 6.机器学习模型相关问题总结 7.计算机相关基础知识总结 8.常见排序算法总结 9.caffe源码相关总结 10.深度学习相关基础知识的准备，好比以前论坛上就人发过一些相关问题

第四周：1.上一份实习项目的整理 2.最新，特别是cvpr最近的论文的研读

 

本身以前作了不少改源码的工做，其实本身也能够回顾一下

以前刷同一道题目，发现阿东的代码比个人写的好看的多，本身之后真的要尝试重构代码，在代码上多花点心思，让代码更优秀

刷题不能间断，这个是重要性最高

 

 

7月18日总结和计划:

总结:上面的计划,可能完成了50%,中间本身更改了一些计划,花了时间在mimic的项目上,整体来讲:主要的东西都算完成,没作的主要是总结性的东西

1.卡尔曼滤波那个项目要好好总结一下,这个对我面试来讲是一个很好的闪光点.c++、机器学习、计算机基础、常见排序算法、caffe源码均可以去搜索面经并进行相关准备

2.知乎上关注的那个深度学习面试100题把他看完并总结

3.适当背一些面经的东西,如今本身也能够去找一些面试来面了,攒经验

4.leetcode那150道题开始刷起来了,就刷那150道和面经的一些题目就OK了

5.detection方向本身仍是要再复现和看几篇paper,好比stn和deformable,并对最近1年的paper进行一个总结

6.深度估计的论文本身要看起来

7.不只要作这些准备面试的东西,本身的实力本身也要想办法提高

8.把face++那个余刚作的视频看一下,至关于复习整个目标检测

 

 

 

caffe中的一些c++知识点要清理准备,好比智能指针