世锋
高级AI算法工程师
- 公司信息：
- 扩博智能
- 工作经验：
- 7年
- 兼职日薪：
- 1100元/8小时
- 兼职时间：
- 下班后
- 周六
- 周日
- 所在区域：
- 上海
- 杨浦
技术能力
有7年的深度学习方面的工作经验，主要工作内容包括移动端算法移植 (Paddle-Lite框架：移植了分割、检测和分类模型)，tensorRT模型优化加速，基于深度学习的目标检测和分割及字符识别算法，能够熟练运用PyTorch和Caffe深度学习框架，能快速上手其他深度学习框架。熟悉Linux平台，熟练运用docker和Anaconda等工具，熟悉Git、CMake编译等。
项目经验
1. tensorRT模型优化加速
主要工作：公司算法后台引擎中的检测和分类模型为主要耗时部分，为提升算法后台效率，用tensorRT优化加速分类模型，以降低算法后台整体耗时。研究tensorRT的int8精度优化加速。
主要职责：用tensorRT加速分类模型并部署到算法后台，测试稳定性。
结果：将tensorRT运用到算法后台加速中，提升算法后台处理效率。
收获：熟悉tensorRT的优化和部署，研究了tensorRT的int8精度优化加速。
2. Paddle-Lite移动端模型移植
主要工作：用Paddle-Lite框架将deeplab_v3分割模型、mobileNet_v2_ssd检测模型和场景分类模型成功移植至移动端。
主要职责：将PyTorch模型转换成onnx模型，再用x2paddle和opt工具将onnx模型转换为Paddle-Lite模型，最后将分割、检测和分类模型移植至移动端。
结果：在移动端能够成功运行分割、检测和分类模型。
收获：熟悉移动端移植过程，解决模型转换和移植过程中遇到的相关问题。
案例展示
-
tensorRT模型优化加速
算法后台引擎中的检测和分类模型为主要耗时部分，为提升算法后台效率，用tensorRT优化加速分类模型，以降低算法后台整体耗时。研究tensorRT的int8精度优化加速。
-
模型移植至移动端
用Paddle-Lite框架将deeplab_v3分割模型、mobileNet_v2_ssd检测模型和场景分类模型成功移植至移动端。
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