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北京其它兼职程序员

ID：355725

万物相连

高级工程师

公司信息：
华为

工作经验：
7年

兼职日薪：
1000元/8小时

兼职时间：
可工作日远程

所在区域：
北京
海淀

技术能力

视觉图像算法，跟踪算法kcf，目标检测yolo系列以及移植模型到ascend芯片和瑞芯微芯片，TensorFlow，C++，Python，PyTorch，导航算法，图像算法，深度学习，MVSnet三维重建，stable diffusion 算法

项目经验

1.sampleYOLOV5WithoutInceptionV3Thread样例开发，功能：使用yolov5l模型对输入数据进行预测推理，推理检测出图片/视频中所有可检测物体并裁剪缩放，使用inceptionv3模型对得到的所有裁剪图片进行分类推理，获取所有检测物体的分类结果，并将分类的推理结果以及检测到物体的框值坐标信息打印到输出上，是一个是基于多路、多线程方案实现的高性能案例，支持多种输入输出。值得注意的是此样例是将inceptionv3模型推理的整个过程放入yolov5l后处理线程中，并没有为inceptionv3模型推理开启新的线程。
样例输入：原始图片jpg文件/视频mp4文件/视频h26X文件/rtsp视频流。
样例输出：带推理结果的图片/带推理结果的视频文件/rtsp视频流展示/cv::imshow窗口展示/打屏显示。

2.sampleYolov7MultiInput样例开发：使用yolov7模型对输入数据进行预测推理，推理检测出图片/视频中所有可检测物体，并将推理结果打印到输出上，是一个是基于多路、多线程方案实现的高性能案例，通过多卡并行处理多路数的数据并输出，支持多种输入输出。
样例输入：原始图片jpg文件/视频mp4文件/视频h26X文件/rtsp视频流。
样例输出：带推理结果的图片/带推理结果的视频文件/rtsp视频流展示/cv::imshow窗口展示/打屏显示

3.sampleDeepSort样例开发：使用yolov7模型对输入数据进行预测推理，让后将图片的推理数据用REID提取图片的特征信息，使用kalman滤波进行预测并通过匈牙利算法进行匹配，实现跟踪，推理检测出图片/视频中所有可检测物体，并将推理结果打印到输出上，是一个是基于多路、多线程方案实现的高性能案例，通过多卡并行处理多路数的数据并输出，支持多种输入输出。
样例输入：原始图片jpg文件/视频mp4文件/视频h26X文件/rtsp视频流。
样例输出：带推理结果的图片/带推理结果的视频文件/rtsp视频流展示/cv::imshow窗口展示/打屏显示

4.sampleYOLOV7NMSAscendGraph样例开发，使用c++语言编写，用ascend Graph构建NMS网络，用到3个YoloPreDetection算子和YoloV5DetectionOutput算子联合构图，另外将yolov7.onnx用atc转换为om模型。取网络输出结点"Conv_404:0;Conv_374:0;Conv_344:0"，联合两个模型进行联合推理这样做可以提升模型的后处理性能，将模型推理结果标记在图片上保存。

5.sampleResnetRtsp样例开发，使用c++语言，用ffmpeg解码rstp为h264格式，然后使用ascendcl接口将图片解码为yuv格式，做剪切和缩放，最后将图片送入resnet分类网络，推理得到每张图片的分类结果。

6.sampleYOLOV7NMSONNX样例开发，使用python和c++语言编写，用onnx构建NMS网络onnx模型，利用atc将onnx模型转换为om模型，另外将yolov7.onnx用atc转换为om模型。取网络输出结点"Conv_404:0;Conv_374:0;Conv_344:0"，联合两个模型进行联合推理这样做可以提升模型的后处理性能，将模型推理结果标记在图片上保存。

7.sampleBatchMatMulV2DynamicOPExcute样例开发，使用c++语言编写，将单算子动态模型BatchMatMulV2的json文件用atc转成om当算子模型，使用ascend单算子调用接口，进行推理，输入半精度数据维度分别为(16,512,1536),(16,1536,512)推理结果与tensorflow当算子BatchMatMulV2推理结果做对比，结果一致,在Ascend710和Ascend910A分类测试推理时间分别为255ms和105ms。

8.sampleCrowdCount样例开发,使用python语言编写，使用ascendcl接口将图片解码为yuv格式，做剪切和缩放，最后将图片送入CrowdCount网络，j统计出每个位置的人物密度，并获取整个图片的人物总数统计结果，最总将整张图片的人物统计结果标注在图片上。

9.sampleCarColor样例开发，使用c++语言，以YOLOV7网络模型和颜色分类模型进行串接推理，先用YOLOV7模型进行目标检测，获取目标位置，并将目标剪切下来送入颜色分类模型进行分类，并得到颜色分类结果，最后将类别以及颜色信息标注在图片相应位置并保存。

10.导引头图像增