悦

基于Unet的遥感图像语义分割项目
2023.03-2023.06 个人完成
• 识别北京全域的城中村分布。分析并拆解问题，制作数据集，调优Unet训练，得到城中村分布
• 使用ArcGIS Pro处理tiff文件、标注，转化为合适格式，切分为合适的分块输入基于pytorch的代码训练，结果拼接回原尺寸并在GIS中可视化处理
• 使用ArcGIS结合POI数据分析结果，聚类分析、对比分析并可视化

北京某公司 计算机视觉实习生
2022.08 – 2022.12
• 视频实时目标检测任务，识别车间环境下的各类维修工具。针对存在小目标和遮挡情况选 择yolo-v5模型。使用copy-paste的方法提高小目标比重，保持样本均衡。
• 基于yolo内置算法和Albumentations库试验多种数据增强方式。试验视频抽帧和静态拍照等 数据采集方式。试验yolo-v5s和yolo-v5m的性能差异。辅助开发同事用C++部署模型，使用 cvmart开源代码，推理速度达到200+FPS
• 其他适合该业务场景的领域调研：视频动作识别、时序动作定位的核心论文阅读、算法调研，撰写相关文档

华为多模态大模型项目
2022.03 - 2022.06 与另一位大三同学合作，编程语言：python
• 项目基于校企合作课程，学习算法原理，复现大模型预训练过程，完成两个预设的下游任 务：图像到文本生成、VQA
• 理解大模型源码，理解图像、文本、语音三类数据的处理过程。通过加入新数据集提升图 像到文本生成子任务性能。

智慧城市专业创新实践课程
2021.09 - 2021.12 选修课程，与一名大三同学合作完成，编程语言：python
• 创新实践课程，进行基于多源数据的暴雨情景下人群时空行为模式研究
• 完成问卷数据、监控视频数据、知乎网页端文本数据的采集与分析，综合提出对城市设计 的建议
• 运用spss对问卷数据进行统计分析。运用基于yolo-v5的目标检测模型，对视频数据进行处 理。用微词云工具进行词频统计和词云生成。借助python数据分析进行进一步处理和数据 可视化。