本科,硕士均毕业于纽约州立大学计算机科学专业,具有扎实的计算机科学理论知 识,熟悉数据挖掘,机器学习,深度学习相关算法。能独立构建并且部署模型,熟练使用 tensorflow,keras,pytorch 深度学习框架和Tensorrt, Libtorch等,对数据敏感,较强的逻辑思维能力,具有独立分 析和解决实际计算机视觉业务问题的能力, 英语流利。
基于产线垃圾,对产线垃圾进行标注后的数据清洗,模型训练,修改模型架构反复训练,最终相较于Baseline模型在新架构目标检测模型下准确度提升3个百分点,并且成功利用C++ 转成tensorrt engine,将目标检测模块打包成dll文件和软件工程师对接。
负责目标检测模型的整体优化部署工作,带领团队完成从数据采集,数据标注,数据清洗,模型训练测试,新模型架构设计,新模型重复训练,优化模型,最后C++端成功转出tensorrt模型,以及dll目标检测模块的编写。此外负责计算机视觉三篇发明专利编写。
根据目标检测模型给出的画面中目标出现的位置,进行该目标跟踪任务直到走出相机视野范围,完成同时对画面中二十多种目标物的准确跟踪,平均帧数为50 FPS。 负责设计目标跟踪模块,提出计算时间少准确度高的目标跟踪方式,以及完成对该目标跟踪方式的C++端的编写和打包。
基于产线垃圾,对产线垃圾进行标注后的数据清洗,模型训练,修改模型架构反复训练,最终相较于Baseline模型在新架构目标检测模型下准确度提升3个百分点,并且成功利用C++ 转成tensorrt engine,将目标检测模块打包成dll文件和软件工程师对接。 负责目标检测模型的整