1. 面试官：如何利用卷积神经网络（CNN）对车辆图像进行特征提取？

2. 面试官：探讨目前主流图像处理算法在车辆目标检测与跟踪中的局限性及解决方案。

3. 面试官：如何应用循环神经网络（RNN）在车辆目标跟踪中处理时序信息？

4. 面试官：使用图像分割技术实现车辆前景与背景的精准分离，讨论其挑战与解决方案。

5. 面试官：设计一个端到端的深度学习模型，实现车辆目标的实时检测与跟踪。

6. 面试官：比较传统特征提取方法和深度学习方法在车辆目标检测与跟踪中的优缺点。

7. 面试官：讨论半监督学习在车辆目标检测与跟踪中的应用场景和效果。

8. 面试官：解释如何利用数据增强技术提高车辆目标检测与跟踪的性能和泛化能力。

9. 面试官：探讨多目标跟踪算法中的匹配策略及其在车辆目标跟踪中的应用。

10. 面试官：如何结合雷达和摄像头数据进行车辆目标的多模态融合检测与跟踪？