Folw
AI视觉算法研发工程师 · 1年经验 · 东声智能科技有限公司
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技术能力
语言方面：python和c++
软件使用：pycharm和visiual studio
平台：Linux和Windows
深度学习框架：Pytorch
能力概括：1、python代码实现某个功能，尤其擅长图像数据处理相关内容和文件写入等。
2、AI方面技术调研，拿出可行方案并实现，落地能力强。
3、视觉方面内容，无论是python还是c++，深度学习还是传统cv都用的比较多，c++相对较弱，需要耗时一点。
4、AI方面的环境配置十分熟悉。
软件使用：pycharm和visiual studio
平台：Linux和Windows
深度学习框架：Pytorch
能力概括：1、python代码实现某个功能，尤其擅长图像数据处理相关内容和文件写入等。
2、AI方面技术调研，拿出可行方案并实现，落地能力强。
3、视觉方面内容，无论是python还是c++，深度学习还是传统cv都用的比较多，c++相对较弱，需要耗时一点。
4、AI方面的环境配置十分熟悉。
项目经验
工作经历：1、使用Detectron2开源框架实现maskrcnn分割相关任务和fasterrcnn检测相关任务。
2、使用Darknet开源框架实现yolo检测相关任务和darknet19分类相关任务。
3、使用Pytorch复现Caffe版本的微信超分网络并转换到NCNN，最后使用C++进行推理代码书写。
4、AI图像数据的获取、增强（马赛克增强等等）、转换（voc/coco）、问题图片检测（模糊等）代码的python代码书写。
5、AI视觉方面专利的技术补全。
6、paperwithcode上顶级边缘检测模型pytorch实现并转到onnx推理。
7、PCL和Open3D开源库的使用，实现3D异常点检测。
8、修改Pytorch版本分类网络的损失函数，从而实现模型倾向性。
9、wsl环境配置和使用。
10、OCR任务的调研和初步代码实现。
11、mmlab系列和paddlepaddle系列相关网络的使用。
12、七牛数据存储。
13、Nginx做静态资源服务。
14、海康智能摄像头调试使用，跑AI网络。
15、网络蒸馏剪枝量化相关内容。
2、使用Darknet开源框架实现yolo检测相关任务和darknet19分类相关任务。
3、使用Pytorch复现Caffe版本的微信超分网络并转换到NCNN，最后使用C++进行推理代码书写。
4、AI图像数据的获取、增强（马赛克增强等等）、转换（voc/coco）、问题图片检测（模糊等）代码的python代码书写。
5、AI视觉方面专利的技术补全。
6、paperwithcode上顶级边缘检测模型pytorch实现并转到onnx推理。
7、PCL和Open3D开源库的使用，实现3D异常点检测。
8、修改Pytorch版本分类网络的损失函数，从而实现模型倾向性。
9、wsl环境配置和使用。
10、OCR任务的调研和初步代码实现。
11、mmlab系列和paddlepaddle系列相关网络的使用。
12、七牛数据存储。
13、Nginx做静态资源服务。
14、海康智能摄像头调试使用，跑AI网络。
15、网络蒸馏剪枝量化相关内容。
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