1. 面试官：使用Mask R-CNN算法对图像进行实例分割，解释其原理和步骤。

2. 面试官：介绍一种基于深度学习的图像语义分割算法，并比较其与传统方法的优势和劣势。

3. 面试官：设计一个基于目标检测的图像分割网络架构，详细说明其实现原理并给出示意图。

4. 面试官：论述在图像中利用卷积神经网络（CNN）进行对象检测的技术原理，并解释其在图像分割中的应用。

5. 面试官：探讨图像分割中的像素级分类问题，说明常用的像素级分类算法和其优缺点。

6. 面试官：详细介绍一种图像分割后处理算法，用于降低分割误差和提高分割准确度。

7. 面试官：讲解一种基于特征匹配的对象识别方法，并说明其在图像分割中的作用和应用。

8. 面试官：设计一个用于大规模图像数据集的对象识别模型，考虑数据增强和模型泛化能力。

9. 面试官：研究卷积神经网络（CNN）在图像分割任务中的迁移学习方法，评估其在不同场景下的效果和适用性。

10. 面试官：探索图像分割和对象识别领域的最新研究进展，包括新型算法和技术应用，以及其未来发展趋势。