语言方面:python和c++
软件使用:pycharm和visiual studio
平台:Linux和Windows
深度学习框架:Pytorch
能力概括:1、python代码实现某个功能,尤其擅长图像数据处理相关内容和文件写入等。
2、AI方面技术调研,拿出可行方案并实现,落地能力强。
3、视觉方面内容,无论是python还是c++,深度学习还是传统cv都用的比较多,c++相对较弱,需要耗时一点。
4、AI方面的环境配置十分熟悉。
工作经历:1、使用Detectron2开源框架实现maskrcnn分割相关任务和fasterrcnn检测相关任务。
2、使用Darknet开源框架实现yolo检测相关任务和darknet19分类相关任务。
3、使用Pytorch复现Caffe版本的微信超分网络并转换到NCNN,最后使用C++进行推理代码书写。
4、AI图像数据的获取、增强(马赛克增强等等)、转换(voc/coco)、问题图片检测(模糊等)代码的python代码书写。
5、AI视觉方面专利的技术补全。
6、paperwithcode上顶级边缘检测模型pytorch实现并转到onnx推理。
7、PCL和Open3D开源库的使用,实现3D异常点检测。
8、修改Pytorch版本分类网络的损失函数,从而实现模型倾向性。
9、wsl环境配置和使用。
10、OCR任务的调研和初步代码实现。
11、mmlab系列和paddlepaddle系列相关网络的使用。
12、七牛数据存储。
13、Nginx做静态资源服务。
14、海康智能摄像头调试使用,跑AI网络。
15、网络蒸馏剪枝量化相关内容。
马赛克图像增强python代码书写,多张图的数据增强方法,我写了好几种,就是把不同尺寸的图片贴到一张固定大小的画板上
python实现的问题图片的检测,输入一张图,如果图片有逆光、模糊、偏色相关问题,就会检测出并提供解决方案