ID:262265

Pegasus

  • 公司信息:
  • 工作经验:
  • 1年
  • 兼职日薪:
  • 500元/8小时
  • 兼职时间:
  • 下班后
  • 所在区域:
  • 北京
  • 海淀

技术能力

人工智能专业本科,主攻方向:计算机视觉和生成对抗网络
具有深度学习模型的搭建开发,训练调优,预测部署能力,具备一定的paper复现能力
熟练使用的深度学习框架:pytorch,paddlepaddle等
掌握的生成对抗网络模型:
图像转换:CycleGAN、Pix2Pix
唇形生成:Wav2lip
图像生成:DCGAN、ProGAN、StyleGAN
实景动漫化:AnimeGAN V2
人脸动漫化:Photo2Cartoon
掌握的计算机视觉算法:
分类:VGG、GoogLeNet、ResNet系列、MobileNet系列
检测:SSD、Faster RCNN、YOLO系列
分割:U-Net、PSPNet、DeepLab系列(最近在做第十七届智能汽车竞赛的车道线分割模型)
对于自然语言处理方向也有一定了解:GRU、LSTM、Transformer等

项目经验

由于我是还在读本科,目前大三,并未做过企业项目,这里就展现一下做过的实验以及实训项目:
新海诚动漫风格迁移
面部唇形迁移
网红人脸生成
动漫人脸生成
熊猫头表情生成
cifar100图像分类
道路裂缝识别检测分割
中文新闻标题分类
问政留言文本分类
微博评论情绪识别
U-Net分割肺部医学影像
北京市空气质量预测
基于协同过滤算法电影推荐
目前在校读书,有实习意向

案例展示

  • 国画风格迁移LapStyle

    国画风格迁移LapStyle

    使用前沿风格迁移生成网络LapStyle,学习1000张中国名家国画风格,可实现对任意名川大山的风格迁移,可部署到小程序等移动端,可对视频进行实时风格迁移。

  • DCGAN生成MNIST手写数字集

    DCGAN生成MNIST手写数字集

    使用深度卷积生成对抗网络(DCGAN)生成经典手写数字集MNIST图像。采用飞桨(PaddlePaddle)内置MNIST数据集,采用CNN网络框架训练生成模型与判别模型,采用Matplotlib可视化训练过程与结果。

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信用行为

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