ID:200859

雷虎杰

图像处理算法工程师

  • 公司信息:
  • 湖南自兴人工智能科技集团有限公司
  • 工作经验:
  • 3年
  • 兼职日薪:
  • 500元/8小时
  • 兼职时间:
  • 下班后
  • 周六
  • 周日
  • 所在区域:
  • 长沙
  • 全区

技术能力

1.精通人工智能项目开发流程
2.熟练使用pytorch、Caffe、Tensorflow等常用深度学习工具
3.熟悉计算机视觉和图像处理的常用方法(物体检测、跟踪、分割、分类识别等等)
4.有视觉系统开发、部署、运维经验
5.熟悉Python、JAVA

项目经验

项目一:像素级分割疾病诊断
对于疾病图像的精确解读,一直是医疗领域最为关注的领域之一,深度学习领域也对此进行了很多尝试,在医疗领域,U-NET
成为了其中的佼佼者。U-NET 可以将疾病图片进行像素级别的精确分割与解读,并且拥有超高成功率。我们将一起探索 U-NET 对于医疗图像像素及分割的强大作用。

项目二:无人驾驶中的车辆、标志及行人检测
无人驾驶中要面对的首要问题就是对车辆、行人、标志的识别。在深度学习目标检测领域,有很多出色的技术可以帮助我们
实现这一目标,YOLO 就是其中出类拔萃的一种。我们将通过 YOLO 来实现无人驾驶中对于车辆、行人及标志的检测。

案例展示

  • 像素级分割疾病诊断、无人驾驶检测

    像素级分割疾病诊断、无人驾驶检测

    项目一:像素级分割疾病诊断 对于疾病图像的精确解读,一直是医疗领域最为关注的领域之一,深度学习领域也对此进行了很多尝试,在医疗领域,U-NET 成为了其中的佼佼者。U-NET 可以将疾病图片进行像素级别的精确分割与解读,并且拥有超高成功率。我们将一起探索 U-NET 对于医疗

  • 无人驾驶中的车辆、标志及行人检测

    无人驾驶中的车辆、标志及行人检测

    项目二:无人驾驶中的车辆、标志及行人检测 无人驾驶中要面对的首要问题就是对车辆、行人、标志的识别。在深度学习目标检测领域,有很多出色的技术可以帮助我们 实现这一目标,YOLO 就是其中出类拔萃的一种。我们将通过 YOLO 来实现无人驾驶中对于车辆、行人及标志的检测。

查看案例列表(含更多 0 个案例)

信用行为

  • 接单
    0
  • 评价
    0
  • 收藏
    0

发布任务

企业点击发布任务,工程师会在任务下报名,招聘专员也会在1小时内与您联系,1小时内精准确定人才

微信接收人才推送

关注猿急送微信平台,接收实时人才推送

接收人才推送
联系需求方端客服
联系需求方端客服