目前是研二的学生,跟着导师做过项目,自己的领域就是深度学习,机器学习,图像处理。通俗的讲就是目标检测这一块,做识别的,了解并掌握opencv,深度学习的各种神经网络,python和c语言都可以,自己平常做的就是图像识别,检测,处理,学习各种神经网络框架,也在跑一些数据集。
导师给了一个关于行人检测的数据集,自己去实现它,已经用代码跑出来了。采用的是深度学习的神经网络,自己也调了很多参数,加了几个神经网络框架,不停的改数据,加网络层。
第一个作品做的事迷彩服分类,采用的事yolov4的算法做的分类识别,backbone采用CSPdraknet53做的,Neck采用的是PAN和SPP结构处理的
采用卷积神经网络做的交通标志识别,增强了数据集,采用了亮度、对比度、旋转、高斯噪声等方式增加数据集,通过训练得到权重再进行预测,准确率到达了百分之99.