1. 面试官：请分析并比较YOLO和Faster R-CNN目标检测算法的优缺点，以及在不同场景下的适用性。

2. 面试官：如何优化YOLO算法以提高目标检测的精度和速度？请列举具体的方法和技巧。

3. 面试官：的作用，并说明在目标检测中的重要性。

4. 面试官：为什么在目标检测任务中使用非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）技术？请详细描述NMS的原理和应用场景。

5. 面试官：是如何相互关联的。

6. 面试官：如何解决目标检测中的类别不平衡问题？请列举常用的方法和算法，并谈论它们的优缺点。

7. 面试官：请探讨目标检测算法在夜间或恶劣天气条件下的挑战，以及针对这些挑战的解决方案。

8. 面试官：请说明目标检测算法在处理遮挡目标（occluded objects）时可能遇到的问题，并提出相应的解决方案。

9. 面试官：在车辆目标检测与跟踪中，如何结合雷达和摄像头数据来提高检测性能？请详细描述数据融合的方法和优势。

10. 面试官：探讨目标检测算法在复杂场景下的鲁棒性问题，包括光照变化、背景干扰等情况，提出有效的解决方案。