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专业技能
精通Python编程语言，具备丰富的图像数据处理与文件系统操作经验。熟练掌握PyTorch深度学习框架，熟悉Detectron2、YOLO等目标检测算法实现。具备C++开发能力，熟悉Linux系统环境搭建与Windows平台开发。掌握Darknet框架及模型转换技术，熟悉NCNN推理引擎部署。具备完整的AI算法研发流程经验，包括需求分析、方案设计、环境配置、模型训练与部署。
工作履历（脱敏处理）
专注于AI视觉算法研发，主导多类目标检测算法的实现与优化。基于PyTorch框架完成Detectron2开源框架的定制化改造，实现maskrcnn分割和fasterrcnn检测算法的工程化部署。使用Darknet框架完成yolo检测算法和darknet19分类模型的开发，优化模型推理速度提升30%。成功复现Caffe版本的微信超分网络，完成模型架构转换至NCNN推理引擎，实现模型在嵌入式平台的部署。具备完整的算法研发流程经验，包括需求分析、方案设计、环境配置、模型训练与部署。
项目经验（脱敏处理）
1. 基于Detectron2框架实现maskrcnn分割算法，完成目标检测与实例分割任务，优化模型推理速度提升25%。解决多尺度特征融合时的梯度消失问题，采用特征金字塔网络结构提升小目标检测精度。2. 使用Darknet框架开发yolo检测算法，完成darknet19分类模型的训练与部署，通过数据增强策略提升模型泛化能力。3. 复现Caffe版本的微信超分网络，完成模型架构转换至NCNN推理引擎，优化模型内存占用降低40%，实现嵌入式平台的高效部署。4. 设计多线程数据加载方案，解决大规模图像数据集训练时的I/O瓶颈问题，训练效率提升60%。5. 开发自定义数据增强模块，实现图像旋转、翻转、色彩变换等操作，提升模型对复杂场景的适应能力。
驻场外包优势
服从性高
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技术扎实
1年项目实战经验
可长期驻场
接受异地项目外派
快速响应
24小时内可到岗
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