1. 面试官：如何解释卷积神经网络（CNN）在车辆目标检测中的作用及原理？

2. 面试官：请说明循环神经网络（RNN）在车辆目标跟踪中的应用场景并解释其优势和局限性？

3. 面试官：针对自动驾驶中的遮挡问题，如何利用深度学习算法提高车辆目标检测的精度？

4. 面试官：请介绍几种常用的目标检测算法，并比较它们在车辆检测任务中的性能和适用场景？

5. 面试官：怎样设计一个高效的神经网络架构以实现车辆目标检测和跟踪的整合？

6. 面试官：解释卷积神经网络（CNN）中的池化层（Pooling Layer）对车辆目标检测的影响和作用？

7. 面试官：如何利用迁移学习（Transfer Learning）技术加速车辆目标检测模型的训练过程？

8. 面试官：探讨车辆目标检测中的数据增强（Data Augmentation）技术如何帮助提高模型的泛化能力？

9. 面试官：请解释对象检测中的 anchor box 在车辆目标检测中的作用及优化方法？

10. 面试官：探讨车辆目标检测与跟踪系统中的多目标跟踪算法，并说明其在复杂场景下的应用挑战和解决方案？