专业知识:有良好的模式识别和机器学习基础,熟悉keras、pytorch、sklearn等机器学习框架与模型库。
写作和英语技能:优秀的中英文论文及文档读写能力;博客地址:https://blog.csdn.net/zhenyu_an; GitHub地址:https://github.com/azy1988/ML-CV
交通标识图文检测、识别与理解项目: 1、研究交通场景图像中感兴趣区域的数学本质。2、指导团队实现交通灯检测的系统,支撑军事交通学院无人车参加第3、4届“中国智能车未来挑战赛”,分获第2、第1名。
sar图像识别:研究sar图像目标特点,搭建基于resnet50和se-resnet50网络的微调识别系统,设计高维卷积层全输出网络,在10类地面目标基准测试中,将公开的99.1%准确率提高至99.8%;针对数据特点采用多视角处理方法进一步提高至99.92%。