joy
算法工程师
同方威视 · 5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
1
接单数
1
评价数
3
收藏数
100%
五星率
技术能力
1 熟悉pytorch tensorflow等深度学习框架；
2 熟悉c++ python java等语言，使用python进行模型训练，然后使用c++封装模型，进行模型部署。
3 熟悉tensorrt 框架，使用tensorrt对模型进行加速，提高模型推理速度。
4 熟悉yolo目标检测网络，多目标跟踪算法。
5 熟悉遥感图像解译，能够进行webgis的开发。
2 熟悉c++ python java等语言，使用python进行模型训练，然后使用c++封装模型，进行模型部署。
3 熟悉tensorrt 框架，使用tensorrt对模型进行加速，提高模型推理速度。
4 熟悉yolo目标检测网络，多目标跟踪算法。
5 熟悉遥感图像解译，能够进行webgis的开发。
项目经验
1 行为识别算法开发，基于卷积神经网络对监控摄像头中出现的打架斗殴，快速奔跑，隔栏递物等行为进行检测和识别。
2 多人跟踪算法开发 对监控摄像头下出现的行人进行跟踪，使用tracking by detection 策略的跟踪算法，经测试跟踪精度可达98%以上。可以将跟踪算法部署到jetson nano 开发板上，速度可达10ps。
3 基于百度地图或高德地图的二次开发，调用百度或高德app进行webgis的开发。
4 熟悉arcgis软件的使用。
2 多人跟踪算法开发 对监控摄像头下出现的行人进行跟踪，使用tracking by detection 策略的跟踪算法，经测试跟踪精度可达98%以上。可以将跟踪算法部署到jetson nano 开发板上，速度可达10ps。
3 基于百度地图或高德地图的二次开发，调用百度或高德app进行webgis的开发。
4 熟悉arcgis软件的使用。
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★ 5星
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joy
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2 熟悉c++ python java等语言，使用python进行模型训练，然后使用c++封装模型，进行模型部署。
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4 熟悉yolo目标检测网络，多目标跟踪算法。
5 熟悉遥感图像解译，能够进行webgis的开发。
2 熟悉c++ python java等语言，使用python进行模型训练，然后使用c++封装模型，进行模型部署。
3 熟悉tensorrt 框架，使用tensorrt对模型进行加速，提高模型推理速度。
4 熟悉yolo目标检测网络，多目标跟踪算法。
5 熟悉遥感图像解译，能够进行webgis的开发。
项目经验
1 行为识别算法开发，基于卷积神经网络对监控摄像头中出现的打架斗殴，快速奔跑，隔栏递物等行为进行检测和识别。
2 多人跟踪算法开发 对监控摄像头下出现的行人进行跟踪，使用tracking by detection 策略的跟踪算法，经测试跟踪精度可达98%以上。可以将跟踪算法部署到jetson nano 开发板上，速度可达10ps。
3 基于百度地图或高德地图的二次开发，调用百度或高德app进行webgis的开发。
4 熟悉arcgis软件的使用。
2 多人跟踪算法开发 对监控摄像头下出现的行人进行跟踪，使用tracking by detection 策略的跟踪算法，经测试跟踪精度可达98%以上。可以将跟踪算法部署到jetson nano 开发板上，速度可达10ps。
3 基于百度地图或高德地图的二次开发，调用百度或高德app进行webgis的开发。
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