1. 熟练掌握深度学习技术,掌握图像算法,模型训练,优化,部署,都能够熟练完成。
2. 显卡部署,安卓设备部署都做过
3. 掌握多种需要C++, python, java
4. 熟练运用当下流行的训练框架,pytorch, tensorflow
1. 房间整洁度评分算法,该算法使用分类和实际分割,计算桌面的整洁度,先试用分割模型找出桌面,再使用分类计算整洁度,该算法最终使用tensorrt部署在显卡端
2. 人脸相关算法,使用人脸检测,人脸关键点,人头姿态估计,实时跟踪计算人脸的状态,该算法部署在安卓设备
使用实例分割算法,将桌面区域找出来,然后将桌面区域裁剪出来,输入评分模型,得到整洁度评分。其中分割模型使用yolact,评分模型使用resnet18
该算法用到了人脸检测,人脸关键点检测,opencv的姿态估计,模型都使用极小的模型,平均大小只有2M不到,能够在安卓的cpu上运行