本人熟悉python,了解c++,opencv,tensorflow,pytorch,理解并熟悉cnn,dnn,元学习,强化学习的数学原理。做过的项目包括,自动阅卷系统,特定情况下的人脸生成,图像清晰化,人脸检测和关键点的检测,人脸语意分割,人脸老化,人脸多属性分类,头皮多属性分类。从而理解并熟悉了ocr,gan,超像素,目标检测,图像语义分割等方法。
眼睛眼睑处睑板腺的检测,具体如下:
第一步,和同事讨论制定眼睑和睑板腺的标准,就是要把图像中眼睑和睑板腺分别识别出来然后进行标记,并制作数据集
第二步,制作数据集,数据集一共有接近2000张图像
第三步,使用语义分割加迁移学习的方法,基于这个任务的特殊性,使用二分类的sig函数做一个loss函数。
第四步,确定阈值,对每个类别的召回率和准确率进行分析,使得模型的召回率和准确率都达到合理的要求。
最终进行将模型转化为c++可调用的api