fate_extra
计算机视觉工程师
美图秀秀 · 7年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
厦门 全区
时间：
周六周日
信用行为
0
接单数
0
评价数
1
收藏数
技术能力
编程语言：C/C++、Python、Matlab、Cuda、NEON/SSE；
工程能力：Git、Cmake（跨平台）、会JNI供Android调用C++、会一点OC用供iOS调用C++；
算法能力：传统图像处理（滤波/滤镜/形变等）、机器学习算法（HOG特征描述/决策树/Boosting等）、DeepLearning（分类、检测、分割、强化学习）
工程能力：Git、Cmake（跨平台）、会JNI供Android调用C++、会一点OC用供iOS调用C++；
算法能力：传统图像处理（滤波/滤镜/形变等）、机器学习算法（HOG特征描述/决策树/Boosting等）、DeepLearning（分类、检测、分割、强化学习）
项目经验
人脸检测算法：fddb上的MT-FACE v1为本人一人完成（http://vis-www.cs.umass.edu/fddb/results.html）
人脸对齐及跟踪算法：可以稳定的识别出人脸的40多个特征点，2015年的中端Android机可以跑到15ms以内（进行了算法和代码级别优化）；在公司内部的数据集上以两眼瞳距做归一化的距离误差在3.4%左右（初始版本在5.4%左右）；
人脸皮肤问题识别算法：面部皱纹的分割（iou-0.40+）/分级（10级MAE1.0左右）、黑眼圈的分级（ACC-88）；
DQN：参考DeepMind的论文和OpenAI开源的baseline实现DQN算法；算法对于SpaceInvaders场景可以跑到14000分（单1080Ti GPU 6天）；
人脸对齐及跟踪算法：可以稳定的识别出人脸的40多个特征点，2015年的中端Android机可以跑到15ms以内（进行了算法和代码级别优化）；在公司内部的数据集上以两眼瞳距做归一化的距离误差在3.4%左右（初始版本在5.4%左右）；
人脸皮肤问题识别算法：面部皱纹的分割（iou-0.40+）/分级（10级MAE1.0左右）、黑眼圈的分级（ACC-88）；
DQN：参考DeepMind的论文和OpenAI开源的baseline实现DQN算法；算法对于SpaceInvaders场景可以跑到14000分（单1080Ti GPU 6天）；
ID:213515
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技术能力
编程语言：C/C++、Python、Matlab、Cuda、NEON/SSE；
工程能力：Git、Cmake（跨平台）、会JNI供Android调用C++、会一点OC用供iOS调用C++；
算法能力：传统图像处理（滤波/滤镜/形变等）、机器学习算法（HOG特征描述/决策树/Boosting等）、DeepLearning（分类、检测、分割、强化学习）
工程能力：Git、Cmake（跨平台）、会JNI供Android调用C++、会一点OC用供iOS调用C++；
算法能力：传统图像处理（滤波/滤镜/形变等）、机器学习算法（HOG特征描述/决策树/Boosting等）、DeepLearning（分类、检测、分割、强化学习）
项目经验
人脸检测算法：fddb上的MT-FACE v1为本人一人完成（http://vis-www.cs.umass.edu/fddb/results.html）
人脸对齐及跟踪算法：可以稳定的识别出人脸的40多个特征点，2015年的中端Android机可以跑到15ms以内（进行了算法和代码级别优化）；在公司内部的数据集上以两眼瞳距做归一化的距离误差在3.4%左右（初始版本在5.4%左右）；
人脸皮肤问题识别算法：面部皱纹的分割（iou-0.40+）/分级（10级MAE1.0左右）、黑眼圈的分级（ACC-88）；
DQN：参考DeepMind的论文和OpenAI开源的baseline实现DQN算法；算法对于SpaceInvaders场景可以跑到14000分（单1080Ti GPU 6天）；
人脸对齐及跟踪算法：可以稳定的识别出人脸的40多个特征点，2015年的中端Android机可以跑到15ms以内（进行了算法和代码级别优化）；在公司内部的数据集上以两眼瞳距做归一化的距离误差在3.4%左右（初始版本在5.4%左右）；
人脸皮肤问题识别算法：面部皱纹的分割（iou-0.40+）/分级（10级MAE1.0左右）、黑眼圈的分级（ACC-88）；
DQN：参考DeepMind的论文和OpenAI开源的baseline实现DQN算法；算法对于SpaceInvaders场景可以跑到14000分（单1080Ti GPU 6天）；
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