段旭
高级研发工程师-算法
百度 · 3年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
北京 海淀
时间：
下班后周六周日
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
计算机视觉与深度学习方向，具备6年以上图像视觉方向技术经验
熟悉图像处理、机器学习与深度学习理论和算法;自动驾驶视觉算法产品化经验丰富
熟悉目标检测、识别、语义分割及关键点定位等相关算法，擅长算法选择、设计和改进优化
熟悉图像处理、机器学习与深度学习理论和算法;自动驾驶视觉算法产品化经验丰富
熟悉目标检测、识别、语义分割及关键点定位等相关算法，擅长算法选择、设计和改进优化
项目经验
1.自动驾驶-交通标牌要素提取
图像算法负责人
方法简介:研发并改进基于深度学习的多尺度交通标牌检测，识别算法；
2.自动驾驶-多要素精细定位
图像算法负责人
方法简介:设计多要素并行定位策略，研发基于实例分割+深度级联回归网络的关键点定位算法。
3.基于深度学习的人脸识别
算法负责人
方法简介：基于one-stage和two-stage的目标检测实现人脸检测-定位-识别全流程，并利用ohem及loss优化等方式优化识别效果。
图像算法负责人
方法简介:研发并改进基于深度学习的多尺度交通标牌检测，识别算法；
2.自动驾驶-多要素精细定位
图像算法负责人
方法简介:设计多要素并行定位策略，研发基于实例分割+深度级联回归网络的关键点定位算法。
3.基于深度学习的人脸识别
算法负责人
方法简介：基于one-stage和two-stage的目标检测实现人脸检测-定位-识别全流程，并利用ohem及loss优化等方式优化识别效果。
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段旭
高级研发工程师-算法 · 3年经验 · 百度
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技术能力
计算机视觉与深度学习方向，具备6年以上图像视觉方向技术经验
熟悉图像处理、机器学习与深度学习理论和算法;自动驾驶视觉算法产品化经验丰富
熟悉目标检测、识别、语义分割及关键点定位等相关算法，擅长算法选择、设计和改进优化
熟悉图像处理、机器学习与深度学习理论和算法;自动驾驶视觉算法产品化经验丰富
熟悉目标检测、识别、语义分割及关键点定位等相关算法，擅长算法选择、设计和改进优化
项目经验
1.自动驾驶-交通标牌要素提取
图像算法负责人
方法简介:研发并改进基于深度学习的多尺度交通标牌检测，识别算法；
2.自动驾驶-多要素精细定位
图像算法负责人
方法简介:设计多要素并行定位策略，研发基于实例分割+深度级联回归网络的关键点定位算法。
3.基于深度学习的人脸识别
算法负责人
方法简介：基于one-stage和two-stage的目标检测实现人脸检测-定位-识别全流程，并利用ohem及loss优化等方式优化识别效果。
图像算法负责人
方法简介:研发并改进基于深度学习的多尺度交通标牌检测，识别算法；
2.自动驾驶-多要素精细定位
图像算法负责人
方法简介:设计多要素并行定位策略，研发基于实例分割+深度级联回归网络的关键点定位算法。
3.基于深度学习的人脸识别
算法负责人
方法简介：基于one-stage和two-stage的目标检测实现人脸检测-定位-识别全流程，并利用ohem及loss优化等方式优化识别效果。
案例展示
基于深度学习的交通标志牌要素提取
作为图像算法负责人，研发并改进基于Faster RCNN的多尺度交通标志牌提取算法，利用构建数据闭环与数据扩充方式解决数据收集困难且类别不均衡问题，加入多尺度训练策略，改进anchor机制并依靠多帧结果信息弥补小目标检测及属性识别问题；在多传感器结果融合环节，与点云结果融合聚类，
基于深度学习的人脸识别与认证
作为算法负责人，研发基于身份证的图像修复算法，利用Encode-Decoder结构设计网纹检测网络和图像修复网络，利用多监督学习和不同层级特征融合方法以丰富图像特征表达，减少误检；改进卷积层为dilation conv，使得密集预测更加丰富的信息被运用；采用Perceptual
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