1. 面试官：如何设计一种高效且精准的车辆目标标注工具？请详细描述其特点和优势。

2. 面试官：在构建车辆目标检测数据集时，如何解决数据不平衡的问题？提出至少三种方法并比较它们的优缺点。

3. 面试官：探讨目前常用的车辆目标检测数据增强策略，并分析其对模型性能的影响。

4. 面试官：介绍一种应用深度学习技术进行车辆目标检测的标注方法，以及其在实际场景中的应用案例。

5. 面试官：如何利用多传感器融合技术改善车辆目标跟踪的精度和鲁棒性？请结合具体算法和实验结果进行说明。

6. 面试官：讨论目前主流的车辆目标检测评估指标，包括AP、mAP等，以及它们在评估算法性能时的局限性。

7. 面试官：针对不同天气和光照条件下的车辆目标检测挑战，提出一种应对策略，并讨论其适用性和限制。

8. 面试官：描述一种基于无监督学习的车辆目标检测和跟踪方法，并分析其在无标注数据集上的表现。

9. 面试官：探讨车辆目标检测中的目标识别与姿态估计问题，提出一种结合深度学习和几何分析的综合解决方案。

10. 面试官：如何利用迁移学习和增量学习技术实现车辆目标检测模型的持续改进？给出具体的案例说明。