熟悉各类计算机视觉相关深度学习方法,熟悉各类互联网公司面试题。
+ 天池 ICME-2022 安全AI挑战者计划第九期:小样本商标检测挑战赛(排名12/ 2135)
模型架构:Cascade R-CNN作为目标检测器,并且利用额外的Swin Transformer作为分类器对预测进行后处理。
比赛禁止外部数据,故采用离线的数据增强,裁剪部分真实框并随机粘贴到其他样本的无目标区域。为了增加合成图像的真实性,对粘贴区域随机采用柏松融合与像素平均以及其他相关数据增强。
认识到图像的训练尺度与模型感受野大致需要成正比的关系,即增大图像尺度,需要扩大模型感受野,可以采用更深或者更宽的网络进行特征提取。
+ 天池 ICME-2022 安全AI挑战者计划第九期:小样本商标检测挑战赛(排名12/ 2135)
模型架构:Cascade R-CNN作为目标检测器,并且利用额外的Swin Transformer作为分类器对预测进行后处理。
比赛禁止外部数据,故采用离线的数据增强,裁剪部分真实框并随机粘贴到其他样本的无目标区域。为了增加合成图像的真实性,对粘贴区域随机采用柏松融合与像素平均以及其他相关数据增强。
认识到图像的训练尺度与模型感受野大致需要成正比的关系,即增大图像尺度,需要扩大模型感受野,可以采用更深或者更宽的网络进行特征提取。
ACM-ICPC 国际大学生程序设计竞赛亚洲区域赛(上海站)银奖
中国高校计算机团体程序设计天梯赛 一等奖