麦烤
视觉工程师
清华大学深圳研究生院 · 1年经验
日薪：
￥1000/8h
地点：
深圳 南山
时间：
下班后可工作日远程
信用行为
0
接单数
0
评价数
1
收藏数
技术能力
掌握多种计算机语言包括Python，Java，Javascript ；
熟悉基本的数据结构和算法 ；
熟悉各类机器学习和深度学习网络框架，常用的模型包括CNN，RNN网络模型，并有相关模型的复现，优化经验，擅长语音和计算机视觉领域
熟悉基本的数据结构和算法 ；
熟悉各类机器学习和深度学习网络框架，常用的模型包括CNN，RNN网络模型，并有相关模型的复现，优化经验，擅长语音和计算机视觉领域
项目经验
在校实习过程中，在所在实习公司，负责参与智能健身器材的算法研发，并配合产品落地；参与智能哑铃动作评价算法研发，利用传感器读取的加速度数据，基于PCA和SVM算法对所提取的特征进行降维分类，在15组哑铃动作上，取得平均86%的准确率，该算法已在app中上线；参与电视端跳操评价算法研发，利用采集的人体骨骼点数据，基于DTW算法评价用户跳操动作；开发桌面端数据特征提取与处理工具，方便后期非工程人员对算法进行调试
学术方面，实现基于人体骨骼点的动作分类模型，利用GCN网络，结合Channel-wise注意力机制和Dense连接，模型取得SOTA性能，并发表于ICPR会议
学术方面，实现基于人体骨骼点的动作分类模型，利用GCN网络，结合Channel-wise注意力机制和Dense连接，模型取得SOTA性能，并发表于ICPR会议
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麦烤
视觉工程师 · 1年经验 · 清华大学深圳研究生院
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信用行为
0
接单数
0
评价数
1
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技术能力
掌握多种计算机语言包括Python，Java，Javascript ；
熟悉基本的数据结构和算法 ；
熟悉各类机器学习和深度学习网络框架，常用的模型包括CNN，RNN网络模型，并有相关模型的复现，优化经验，擅长语音和计算机视觉领域
熟悉基本的数据结构和算法 ；
熟悉各类机器学习和深度学习网络框架，常用的模型包括CNN，RNN网络模型，并有相关模型的复现，优化经验，擅长语音和计算机视觉领域
项目经验
在校实习过程中，在所在实习公司，负责参与智能健身器材的算法研发，并配合产品落地；参与智能哑铃动作评价算法研发，利用传感器读取的加速度数据，基于PCA和SVM算法对所提取的特征进行降维分类，在15组哑铃动作上，取得平均86%的准确率，该算法已在app中上线；参与电视端跳操评价算法研发，利用采集的人体骨骼点数据，基于DTW算法评价用户跳操动作；开发桌面端数据特征提取与处理工具，方便后期非工程人员对算法进行调试
学术方面，实现基于人体骨骼点的动作分类模型，利用GCN网络，结合Channel-wise注意力机制和Dense连接，模型取得SOTA性能，并发表于ICPR会议
学术方面，实现基于人体骨骼点的动作分类模型，利用GCN网络，结合Channel-wise注意力机制和Dense连接，模型取得SOTA性能，并发表于ICPR会议
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