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武汉后端兼职程序员

ID：318277

蔡宇身份已认证

AI算法开发工程师

公司信息：
联通软件研究院

工作经验：
4年

兼职日薪：
800元/8小时

兼职时间：
下班后
周六
周日
可工作日远程

所在区域：
武汉
全区

技术能力

本人最高学历985硕士，研究方向为深度学习，曾先后就职于世界五百强央企算法工程师，上市公司自动驾驶视觉算法工程师，现任职于某缺陷检测公司技术总监，负责AI视觉算法，为公司开发AI训练平台和部署代码，降低了AI算法使用门槛。另外个人和所在团队平时也外接很多项目，在深度学习视觉算法落地有丰富经验，成员均在AI算法独角兽公司任职。主要技术栈包括Python，C++，Java，opencv，pytroch，tensorrt，cuda，nivida技术链等，本人精通后端开发

项目经验

本平台主要功能是训练深度学习的缺陷检测算法模型，目前支持目标定位算法，图像分割算法以及图像分类算法。主要分为数据管理、工程管理、模型测试、任务管理和资源管理5个部分。
●数据管理：可以上传labelme标注完的数据，删除数据，查看数据基本信息，如图片数量和每个类别标注框的数量
●工程管理：上传完数据之后需要创建工程训练，工程管理模块可以创建训练工程，修改创建工程，删除创建工程，训练工程，模型转换，模型下载等
●模型测试：选择训练完的工程，并上传图片测试训练好的模型效果
●任务管理：查看正在训练的工程或者训练完成的工程的训练状态
●GPU资源管理：查看GPU的状态
智能硬件
基于 streamlit 框架和 yolov8 算法，搭建了支持图像分类，分割，目标检测等算法的 web 训练平台，支持用户数据隔离，数据上传，数据增强，参数调整，模型训练，测试，转换，加密，训练任务排队，训练指标展示，训练完成通知等功能，降低 AI 算法门槛，方便在外调试人员快速验证。基于 Tensorrt 框架，将视觉检测算法，封装成 DLL 提供给 QT 开发人员

案例展示

ai训练平台

本平台主要功能是训练深度学习的缺陷检测算法模型，目前支持目标定位算法，图像分割算法以及图像分类算法。主要分为数据管理、工程管理、模型测试、任务管理和资源管理5个部分。 ●数据管理：可以上传labelme标注完的数据，删除数据，查看数据基本信息，如图片数量和每个类别标注框的数量
表盘识别

借助巡检机器人自动识别表盘，采用yolov8的目标检测和图像分割算法对表盘和刻度指针进行识别，使用labelme进行标注数据，tensorrt推理部署，并采用flask进行服务部署，能通过传入图片地址返回读表结果