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专业技能
精通Python编程语言，熟练掌握PyTorch/TensorFlow深度学习框架，熟悉Linux系统开发与调试。具备扎实的机器学习算法基础，精通目标检测、图像分类、图像生成等计算机视觉核心技术。熟悉多模态数据处理与融合技术，掌握图像处理算法优化方法。熟练使用Git进行版本控制，具备良好的代码规范与文档编写能力。
工作履历（脱敏处理）
参与完成4个计算机视觉相关科研项目，主导步态识别算法与智能小车的系统集成，实现多模块协同工作。开发微小元器件缺陷检测系统，达到工业级检测效率。构建基于PolarMask的肿瘤病灶检测模型，实现精度显著提升。研究生成对抗网络在图像去雨领域的应用，提出可学习滤波核预测方法。具备从算法设计到系统部署的完整开发能力，熟悉算法优化与工程化落地流程。
项目经验（脱敏处理）
步态识别智能巡航系统：基于树莓派实现步态识别算法与Raspblock AI小车的集成，设计模块化架构实现注册、识别、巡航功能，开发可视化操作界面。采用YOLOv5改进算法提升识别准确率，通过多传感器融合提升系统稳定性。
微小元器件缺陷检测系统：开发基于Faster R-CNN的缺陷检测模型，采用数据增强与迁移学习提升小样本识别效果。构建分布式处理框架，实现每秒30帧的实时检测，检测准确率提升至98.7%。
肿瘤病灶检测系统：基于PolarMask改进分割模型，引入注意力机制提升小目标识别能力。通过多尺度特征融合策略，将Dice系数提升至0.92，较基准模型提升15%。
图像去雨算法研究：设计可学习滤波核预测网络，采用全卷积架构实现像素级滤波。通过多尺度特征对齐策略，将去雨效果提升30%，在Rain1200数据集上达到SOTA水平。
驻场外包优势
服从性高
严格遵守甲方管理制度
技术扎实
1年项目实战经验
可长期驻场
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快速响应
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