985计算机本硕,
模式识别,计算机视觉方向
python 4年,c 6年。主要用python,pytorch,opencv
主要做图像处理与分析,图像分割,图像分类,机器学习,数据挖掘相关。自然语言处理在竞赛中有所涉及,熟悉部分模型。
熟悉主流深度学习模型,可根据任务设计合适的模型结构与参数。
在google旗下全球性数据挖掘比赛平台kaggle上部分比赛排名top2%。主要为图像分类,结构化比赛等。
2020腾讯广告算法赛前20。运用transformer对工业数据进行处理预测。
将u-net改进后做医疗图像分割,已申请发明型专利。
对天空中的云进行分类,预测未来天气。主要用图像增强与svm模型
根据ct图像特点,对u-net网络结构做了改进,实现了对不同切面ct图像更快,更准确的分割结果。该方案正在申请发明型专利。 独立完成人
使用海康威视摄像头,对手机上的划痕进行自动化检测,同时分辨手机屏幕上的是划痕还是头发,在原图上标记并计算划痕长度。 主要使用图像增强以及自适应分割技术,对划痕以及头发进行标记,根据二者特征的不同做区分。 独立完成人。
完成的速度很快的