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福州后端兼职程序员

ID：317927

Leon

AI开发工程师

公司信息：
福建省亿鑫海信息技术有限公司

工作经验：
4年

兼职日薪：
500元/8小时

兼职时间：
下班后
周六

所在区域：
福州
全区

技术能力

熟练掌握 Linux，Python，Pytorch，Docker
熟悉 C/C++/CUDA, Deepstream，Opencv, Tensorrt，Django，Shell, Makefile
AI模型部署：使用opencv、onnxruntime、paddlepaddle、tensorrt等推理框架将AI模型（目标检测、分
割、分类）部署到x86/arm平台。
AI模型训练：使用pytorch训练yolov5目标检测模型，分类模型。
推理程序编写：视频硬解码、模型标签组合逻辑推理、目标跟踪等。

项目经验

目标检测AI模型web接口
django opencv onnx tensorrt onnxruntie paddlepaddle
将yolov4、yolov5模型转为onnx模型使用opencv、onnxruntime部署。
将onnx模型转换为tensorrt模型，使用tensorrt进行部署。
使用paddlepaddle部署百度模型。
使用cuda实现warpaffine对图像进行letterbox预处理，加快预处理速度。
使用cuda实现yolov5 nms后处理，加快后处理速度。
使用C++编写多线程推理程序，并使用pybind11封装成python可调用的so包
使用django编写web接口，gunicorn运行服务。
视频识别
openCV deepstream redis cuda
使用deepstream加载yolov4模型，修改deepstream提供的demo，提供识别rtsp/rtmp视频流。
使用nvcuvid+ffmpeg对视频进行解帧，采用opencv、tensorrt进行模型识别。开启线程池将模型识别结果通过
http接口传输。
Seetaface6人脸识别
OpenCV Seetaface6 Grpc
重新封装seetaface6的C++接口，采用python进行调用，使用django封装成web服务。
采用protobuf格式作为中间数据传输，减少传输的数据量，提高网络IO。
使用C++ 的grpc重新封装成服务端，使用python编写客户端，可提供grpc调用同步接口。
rknn、jetson边缘设备识别
opencv rknn onnx tensorrt
将pytorch模型转化为onnx模型，对onnx模型进行裁剪，删除模型中的后处理节点，在cpu中实现。并将模型运行
在rknn3568开发板上。
在jetson系列开发板上将模型转化为tensorrt模型，并将模型运行在jetson开发板上。

案例展示

onnxruntime模型推理

1. 使用onnxruntime-gpu推理onnx yolov5模型，同时将前处理和后处理都是用gpu处理。
实时视频识别

使用硬解码解码实时视频流，并使用yolov5进行推理。 1. 可以动态增加减少实时视频流数量 2. 自定义抽帧时间 3. 使用pybind11封装C++代码，python调用。并使用django封装