1、熟悉 Python、C++;
2、熟悉 Pytorch 深度学习框架;
3、熟悉操作系统;
4、熟悉经典的迁移学习算法;
4、了解 HTTP、TCP/IP 等计算机网络相关内容;
5、了解 MySQL 数据库;
第一个项目:2022.05-2023.03 零样本军事目标识别
应用技术:Python、深度神经网络模型、GUI
项目描述:通过 Python 网络爬虫技术构建军事目标数据库,设计深度神经网络结构和算法,对军事目标进行
训练和识别,确保模型在有限的训练集下能够准确识别目标,并将测试结果可视化。
主要工作:
1、借助 Python 网络爬虫技术构建数据库;
2、针对项目需求,查阅资料,构建模型结构,设计零样本识别算法;
3、使用 Pytorch 深度学习框架编写代码,训练和测试模型;
4、使用 C++设计 GUI 页面,用于展示测试结果。
第二个项目:2022.06-2022.11 多角度军事航天目标数据库构建
应用技术:Python、深度神经网络模型
项目描述:针对航天目标样本数量溃泛、角度单一、多样性少的问题,搭建基于生成对抗网络的多样性、多角
度军事目标生成模型,为航天军事目标识别技术提供高置信度的数据库。
主要工作:
1、设计生成对抗网络模型,编码目标的位置角度信息,生成多角度的目标;
2、在预训练的分类器上对构建的数据库进行测试,较高的准确率表明了生成目标的质量良好。
角色 | 职位 |
负责人 | 后端开发工程师、算法工程师 |
队员 | 后端工程师 |
担任角色:算法设计与开发 编程语言:python、c++ 主要工作: (1)负责根据项目需求设计零样本学习算法,设计相应的网络结构 (2)编写代码,并在多个标准数据集上预训练网络模型 (3)在目标数据集上进行微调训练,测试结果 (4)使用c++来搭建系统页面,进行算法
2022.06-2022.11 多角度军事航天目标数据库构建 应用技术:Python、深度神经网络模型 项目描述:针对航天目标样本数量溃泛、角度单一、多样性少的问题,搭建基于生成对抗网络的多样性、多角 度军事目标生成模型,为航天军事目标识别技术提供高置信度的数据库。 主要