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专业技能
精通Python开发及C++开发（C++开发经验较浅，需较多时间进行复杂逻辑实现），熟练使用PyTorch框架进行深度学习模型开发，熟悉Linux系统开发环境及Windows平台调试。掌握目标检测、图像分割等计算机视觉算法，具备深度学习模型部署经验。熟悉Detectron2、Darknet等开源框架，具备模型量化、跨框架迁移等技术能力。
工作履历（脱敏处理）
专注于AI视觉算法研发与模型优化，主导完成多个计算机视觉项目的技术实现与性能提升。基于Detectron2框架实现maskrcnn分割算法，通过改进特征提取模块使mAP指标提升12%；开发fasterrcnn检测模型，优化ROI池化层实现推理速度提升30%。基于Darknet框架完成yolo检测模型开发，通过多尺度特征融合技术提升小目标检测准确率。复现Caffe超分网络并完成NCNN框架迁移，实现模型推理速度提升40%。持续进行深度学习框架调研，制定模型量化方案，降低部署成本。具备良好的技术文档编写能力，能独立完成算法方案设计与实施。
项目经验（脱敏处理）
1. 基于Detectron2框架实现maskrcnn分割算法，通过改进特征提取模块和优化损失函数设计，使mAP指标提升12%。解决多尺度特征融合中的梯度消失问题，采用残差连接结构提升模型稳定性。2. 开发fasterrcnn检测模型，针对复杂背景下的目标遮挡问题，设计多尺度ROI池化层，实现推理速度提升30%。3. 基于Darknet框架完成yolo检测模型开发，通过引入注意力机制提升小目标检测准确率，解决多尺度特征对齐问题。4. 复现Caffe超分网络并完成NCNN框架迁移，采用模型量化技术将推理速度提升40%，完成模型压缩与部署优化。5. 实现darknet19分类模型开发，通过改进网络结构提升Top-5准确率，解决类别不平衡问题。
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