7年工作经历,主要从事行业有芯片半导体,智能驾驶与智能工业
相关研究方向为,图像处理,图像识别,分类,匹配,Qt软件设计
熟悉C++,QT,pcl,opencv,halcon,python,jave,linux,docker,cmake,git,tensorflow,C++&Matlab mex混合编程
可使用QT独立设计UI软件,有较好面向对象的程序设计思维,代码编写规范,注释详尽
有一定论文算法复现能力
乐于学习善于学习,可以有效与同事进行沟通,降低时间成本
主要开发模式为远程,可接受短时间驻场
2022-04-11-至今 上海某公司软件开发高级工程师
主要从事业务软件功能开发
2021-04-01 -2022-04-11苏州某公司视觉算法工程师
主要从事半导体芯片的检测与分类工作, 工作期间主要贡献有预研及设计分类算法的框架,并在公司推广使用,主要设计单分类异常检测(主要dsvdd与ae),二分类,与多分类, 加密savedmodel模型,并修改tf-serving使其可以正常加载加密后的模型 使用docker进行镜像安装与打包 使用基础框架有tensorflow与pytorch, 熟悉Google-detection与mmdetection开源工具 可阅读并修改google官方源码tfdataset及tfmodel 可熟练使用git,docker 可熟练使用图像学算法进行具体项目的落地
2019-04-01 -2021-04-01上海某公司车内感知算法工程师
车内感知组,主要负责驾驶员行为分析的开发,包括瞌睡,吸烟,打电话,戴墨镜,东张西望等 主要工作为训练及修改模型,编写软件逻辑与UI 主要使用语言及工具为C++,qt,python,git,cmake,docker
对savedmodel模型进行加密,可自动搜索文件结构,并对所有文件进行加密 解密为上述步骤的反向,搜索全部文件并进行解密,
使用ae进行异常检测,通过对比冲过图片与原图可以得到残差图 并对残差图进行可视化着色,并可以输出评估曲线 使用框架为tensorflow
使用主要框架为tensorflow,keras,支持 单分类 二分类 多分类 可替换模型 保存模型格式为savedmodel