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上海其它兼职程序员

ID：297776

小二（王振国）身份已认证

图像算法工程师

公司信息：
拼多多

工作经验：
5年

兼职日薪：
1000元/8小时

兼职时间：
下班后
周六
周日

所在区域：
上海
长宁

技术能力

1，熟练掌握Python\C++\c#三种语言，均有过项目开发经历；也用java开发过后端处理程序。
2，对计算机视觉分类、检测、分割等相关深度学习算法有较深入了解，熟悉Tensorflow\Pytorch相关深度学习框架。
3，对基于opencv的传统视觉算法也有较深入了解。
4，有着丰富的上位机软件开发经验，熟悉上位机对各种外设包括工业相机、PLC等的通讯；
6，熟练使用Git版本管理工具，代码风格良好；

项目经验

项目1：拼多多APP图像拍照购物功能中目标检测部分
项目1中主要负责内容：
a) 图像标注标准的制定、标注图像的收集、图像标注流程管理跟踪、标注后的数据预处理入库，最终形成一个300多页的标注标准文档、200多万张图、1200多万个标注框的数据集，包括52个二级类目、12个一级类目；
b)目标检测模型的训练，基于tensorflow训练faster-rcnn/ssd模型，随着数据集标注进度，对参数进行调试，迭代训练；
c)主体选择模型的数据收集（通过点击行为来收集）、特征的构建（包括图片类目预测特征、目标检测框相关信息等）、决策树模型的训练、模型部署相关的java服务端代码编写。

项目2：多科X光机异物检测算法开发、上位机软件迭代更新。
项目2中主要负责内容：
a) 开发基于区域生长的异物检测算法并加入梯度修正减少误检（c++开发）；
b) 实现TEXEMS异常检测算法（无监督方式，利用高斯混合模型，通过EM算法进行训练，c++开发），与区域生长算法一起构成新的异物检测算法库，大大提高了X光机异物检测能力；
c) 通过数据生成+标注的数据构造方式，开发基于Yolov5+paddleseg相结合的屠宰线断针检测算法，yolov5来检测断针、paddleseg来进行塑料筐分割，很好的解决了行业痛点，最终有4台的销量（python+c#开发）。
d) 重新开发x光机软件（利用c#），界面美观程度、操作简洁程度都得到了极大提升，并加入了自动学习、自动训管等新功能。

案例展示

像拍照购物功能中目标检测部分

详细功能：用户通过对想购买的物体拍照，拼多多app自动去商品库中检索与用户拍摄图片相同或类似的产品，并按照价格、匹配度等因素进行排序，结果返回给用户。由于用户拍摄的照片内可能包含多个商品，所以算法必须对一张图片中多个商品进行判断，先确认出用户想购买的商品目标，然后再去
多科X光机软件与算法系统

作品介绍： X光机用来对食品中可能出现的金属、玻璃、陶瓷等高密度的异物进行检测的设备；是利用X射线的对物体的穿透作用，通过X射线穿透物体时能量的衰减信息进行成像；由于金属陶瓷等异物密度大，其能量的衰减通常大于食品本身，根据这个能量衰减的差判断是否有异物。X光机软件作用为控制传送