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北京前端兼职程序员

ID：279378

zzz

无

公司信息：
无

工作经验：
1年

兼职日薪：
500元/8小时

兼职时间：
下班后
周六
周日
可工作日远程
可工作日驻场（离职原因）

所在区域：
北京
海淀

技术能力

掌握C,C++,JAVA等相关语言，了解前端网页与SQL数据库和数据爬虫的相关知识，熟悉人工智能相关的机器学习和深度学习神经网络的相关领域，曾完成改进算法进行行人重识别和人脸识别的相关项目，也曾完成网络变换的前端构造，以及爬取物品出售数据并进行数据分析。

项目经验

参与行人跨境追踪，完成的工作为行人目标的检测及重识别工作，并自主拍摄的数据集上实现该任务，借此以分析各种算法、方法
的性能。采用经典分类网络resnet50作为 backbone，辅助多种训练方法(tricks）训练模型。采取 Market-1501数据集辅助网络的训练。设置第一组实验用以对比分析finetune对于模型性能的影响。考虑到实际场景没有行人的标注，又采用yolov3网络来完成行人的检测工作，进行测试实验。
参与网络转换功能的前端网页的构建，完成的工作为用户可以从前端网页传入相应的神经网络，并进行功能的选择，通过数据库的交互，可以实现分别在后台远端不同仪器上测速并将测速结果返回给用户，以及相应的json数据文件保存到数据库中，提供给用户下载。
参与数据分析任务，通过爬取得物上运动鞋的数据，并进行数据分析，完成报告。

案例展示

行人重识别

参与行人跨境追踪，完成的工作为行人目标的检测及重识别工作，并自主拍摄的数据集上实现该任务，借此以分析各种算法、方法的性能。采用经典分类网络resnet50作为 backbone，辅助多种训练方法(tricks）训练模型。采取 Market-1501数据集辅助网络的训练。设置第
表情识别

对于人脸表情识别的工作，主要分为人脸检测，数据增强和表情分类三个模块。在人脸检测模块，选择了Retina-face作为人脸检测器。在数据增强模块，选择使用CC-GAN网络，将数据集中的正脸图像转换为侧脸图像共同进行训练，以提高模型的鲁棒性，更符合在无约束条件下的人脸识别要求。在表