Gallifrey
AI算法工程师
海康威视 · 1年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
北京 海淀
时间：
下班后周六周日可工作日远程
信用行为
0
接单数
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评价数
1
收藏数
技术能力
1. 熟悉深度学习/机器学习经典算法，熟悉图像处理/计算机学习领域关键算法，熟悉图像生成、了解目标检测、图像分割，3D重建等。
2. 熟悉Pytorch/Tensorflow等深度学习框架，能够快速进行论文复现和工程实现。
3. 熟悉C++、Python等编程语言，熟悉Linux环境
5. 具备良好的英文阅读/写作能力，能够快速针对特定领域进行文献调研。
2. 熟悉Pytorch/Tensorflow等深度学习框架，能够快速进行论文复现和工程实现。
3. 熟悉C++、Python等编程语言，熟悉Linux环境
5. 具备良好的英文阅读/写作能力，能够快速针对特定领域进行文献调研。
项目经验
1. 基于生成对抗网络的多样性黑白自动图像上色
提出了一种基于GAN的多样性图像上色模型，首先引入隐码三元组归一化约束生成的多样性上色结果的相似性， 提高了图像上色的多样性；其次，利用初始上色网络提取深度颜色先验，用以动态地调制多样性上色的生成过程，减少色彩 复原后的伪影，提高生成图像质量。相关成果已发表至CCF B类会议ICME2022，本人为第一作者。
2. 黑白自动图像上色
针对图像上色的色彩不一致问题，提出一种局部金字塔注意力模块，该模块利用多尺度特征在较低的参数量下对 像素的长程依赖进行建模，提高色彩复原的连贯性；其次，利用语义信息作为先验知识，以空间自适应的方式来调整颜色通 道的预测，鼓励更真实、饱和的颜色预测。相关成果已发表至CCF BigData2021会议，本人为第一作者。
3. 基于神经辐射场的视线估计数据合成
职责：视线估计数据处理、视线数据生成模型的建模与优化，视线估计任务有效性验证，文献调研，论文撰写。
针对视线估计任务在数据采集上的困难、视线估计模型在跨域性能不佳的问题，提出了一种基于神经辐射场(NeRF) 的视线数据 生成模型。该模型通过视线特征解耦实现了头部姿态和视线方向的控制；同时在NeRF的场景隐式函数中嵌入人脸的面部属性，实现身份、 面部光照的操纵。实验证明所提出的模型在视线估计域泛化(domain generalization）和域适应（domain adaption)上的有效性。
提出了一种基于GAN的多样性图像上色模型，首先引入隐码三元组归一化约束生成的多样性上色结果的相似性， 提高了图像上色的多样性；其次，利用初始上色网络提取深度颜色先验，用以动态地调制多样性上色的生成过程，减少色彩 复原后的伪影，提高生成图像质量。相关成果已发表至CCF B类会议ICME2022，本人为第一作者。
2. 黑白自动图像上色
针对图像上色的色彩不一致问题，提出一种局部金字塔注意力模块，该模块利用多尺度特征在较低的参数量下对 像素的长程依赖进行建模，提高色彩复原的连贯性；其次，利用语义信息作为先验知识，以空间自适应的方式来调整颜色通 道的预测，鼓励更真实、饱和的颜色预测。相关成果已发表至CCF BigData2021会议，本人为第一作者。
3. 基于神经辐射场的视线估计数据合成
职责：视线估计数据处理、视线数据生成模型的建模与优化，视线估计任务有效性验证，文献调研，论文撰写。
针对视线估计任务在数据采集上的困难、视线估计模型在跨域性能不佳的问题，提出了一种基于神经辐射场(NeRF) 的视线数据 生成模型。该模型通过视线特征解耦实现了头部姿态和视线方向的控制；同时在NeRF的场景隐式函数中嵌入人脸的面部属性，实现身份、 面部光照的操纵。实验证明所提出的模型在视线估计域泛化(domain generalization）和域适应（domain adaption)上的有效性。
Gallifrey
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1. 熟悉深度学习/机器学习经典算法，熟悉图像处理/计算机学习领域关键算法，熟悉图像生成、了解目标检测、图像分割，3D重建等。
2. 熟悉Pytorch/Tensorflow等深度学习框架，能够快速进行论文复现和工程实现。
3. 熟悉C++、Python等编程语言，熟悉Linux环境
5. 具备良好的英文阅读/写作能力，能够快速针对特定领域进行文献调研。
2. 熟悉Pytorch/Tensorflow等深度学习框架，能够快速进行论文复现和工程实现。
3. 熟悉C++、Python等编程语言，熟悉Linux环境
5. 具备良好的英文阅读/写作能力，能够快速针对特定领域进行文献调研。
项目经验
1. 基于生成对抗网络的多样性黑白自动图像上色
提出了一种基于GAN的多样性图像上色模型，首先引入隐码三元组归一化约束生成的多样性上色结果的相似性， 提高了图像上色的多样性；其次，利用初始上色网络提取深度颜色先验，用以动态地调制多样性上色的生成过程，减少色彩 复原后的伪影，提高生成图像质量。相关成果已发表至CCF B类会议ICME2022，本人为第一作者。
2. 黑白自动图像上色
针对图像上色的色彩不一致问题，提出一种局部金字塔注意力模块，该模块利用多尺度特征在较低的参数量下对 像素的长程依赖进行建模，提高色彩复原的连贯性；其次，利用语义信息作为先验知识，以空间自适应的方式来调整颜色通 道的预测，鼓励更真实、饱和的颜色预测。相关成果已发表至CCF BigData2021会议，本人为第一作者。
3. 基于神经辐射场的视线估计数据合成
职责：视线估计数据处理、视线数据生成模型的建模与优化，视线估计任务有效性验证，文献调研，论文撰写。
针对视线估计任务在数据采集上的困难、视线估计模型在跨域性能不佳的问题，提出了一种基于神经辐射场(NeRF) 的视线数据 生成模型。该模型通过视线特征解耦实现了头部姿态和视线方向的控制；同时在NeRF的场景隐式函数中嵌入人脸的面部属性，实现身份、 面部光照的操纵。实验证明所提出的模型在视线估计域泛化(domain generalization）和域适应（domain adaption)上的有效性。
提出了一种基于GAN的多样性图像上色模型，首先引入隐码三元组归一化约束生成的多样性上色结果的相似性， 提高了图像上色的多样性；其次，利用初始上色网络提取深度颜色先验，用以动态地调制多样性上色的生成过程，减少色彩 复原后的伪影，提高生成图像质量。相关成果已发表至CCF B类会议ICME2022，本人为第一作者。
2. 黑白自动图像上色
针对图像上色的色彩不一致问题，提出一种局部金字塔注意力模块，该模块利用多尺度特征在较低的参数量下对 像素的长程依赖进行建模，提高色彩复原的连贯性；其次，利用语义信息作为先验知识，以空间自适应的方式来调整颜色通 道的预测，鼓励更真实、饱和的颜色预测。相关成果已发表至CCF BigData2021会议，本人为第一作者。
3. 基于神经辐射场的视线估计数据合成
职责：视线估计数据处理、视线数据生成模型的建模与优化，视线估计任务有效性验证，文献调研，论文撰写。
针对视线估计任务在数据采集上的困难、视线估计模型在跨域性能不佳的问题，提出了一种基于神经辐射场(NeRF) 的视线数据 生成模型。该模型通过视线特征解耦实现了头部姿态和视线方向的控制；同时在NeRF的场景隐式函数中嵌入人脸的面部属性，实现身份、 面部光照的操纵。实验证明所提出的模型在视线估计域泛化(domain generalization）和域适应（domain adaption)上的有效性。
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