宇
高级计算机视觉工程师
多益网络 · 4年经验
日薪：
￥1000/8h
地点：
北京 海淀
时间：
下班后周六周日
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
1. 熟练掌握Python、C++等编程语言，对OpenCV、PyTorch等计算机视觉与深度学习框架有深入应用
2. 熟悉图像预处理、特征提取、目标检测、图像分类、语义分割等多种计算机视觉任务
3. 4年计算机视觉工作经验，在人像美颜，人脸重建、多模态领域等有过深入研究
4. 具备跨平台SDK开发经验，包括不限于移动端模型转换、压缩(onnx、ncnn、mnn)，模型融合，通用源码框架适配；服务端接口(Docker +Flask/Django)封装；国产化芯片适配等。
5. 良好的团队合作精神和项目管理能力，可快速适应新技术和业务需求变化
6. 紧跟计算机视觉领域的最新动态，定期阅读国内外知名期刊和会议上的最新论文，了解领域内的前沿技术和研究趋势(AICG)
7. 注重经验的总结和积累，将开发经验、技术难点及解决方案等整理成文档或博客(CSDN)
2. 熟悉图像预处理、特征提取、目标检测、图像分类、语义分割等多种计算机视觉任务
3. 4年计算机视觉工作经验，在人像美颜，人脸重建、多模态领域等有过深入研究
4. 具备跨平台SDK开发经验，包括不限于移动端模型转换、压缩(onnx、ncnn、mnn)，模型融合，通用源码框架适配；服务端接口(Docker +Flask/Django)封装；国产化芯片适配等。
5. 良好的团队合作精神和项目管理能力，可快速适应新技术和业务需求变化
6. 紧跟计算机视觉领域的最新动态，定期阅读国内外知名期刊和会议上的最新论文，了解领域内的前沿技术和研究趋势(AICG)
7. 注重经验的总结和积累，将开发经验、技术难点及解决方案等整理成文档或博客(CSDN)
项目经验
基于人像美颜美妆的需求，我们构建了一个检测精度高、点位密集(275点)、高性能的人脸关键点检测SDK，可广泛应用于人脸识别，活体检测、表情分析，人脸重建等领域
功能特点：
1. 支持嘴唇密集点位检测及眼球瞳孔跟踪
2. 支持大幅度人脸旋转与极端姿态
3. 对遮挡及光照不佳等条件鲁棒
4. 毫秒级推理(4~5ms单人脸)，支持跨平台
技术实现：
1. 模型设计上使用轻量级Backbone；Loss额外使用人脸姿态进行惩罚项；同时加入辅助网络估计人脸姿态(欧拉角)；数据增强使用随机旋转+遮挡+色彩扰动增强模型鲁棒性
2. 使用人脸对齐方式增强模型对极端姿态鲁棒性
3. 落地方面使用Torch-->Onnx-->Ncnn，使用C++封装可移植至移动端
4. SDK已应用至活体检测及人像美颜等项目
功能特点：
1. 支持嘴唇密集点位检测及眼球瞳孔跟踪
2. 支持大幅度人脸旋转与极端姿态
3. 对遮挡及光照不佳等条件鲁棒
4. 毫秒级推理(4~5ms单人脸)，支持跨平台
技术实现：
1. 模型设计上使用轻量级Backbone；Loss额外使用人脸姿态进行惩罚项；同时加入辅助网络估计人脸姿态(欧拉角)；数据增强使用随机旋转+遮挡+色彩扰动增强模型鲁棒性
2. 使用人脸对齐方式增强模型对极端姿态鲁棒性
3. 落地方面使用Torch-->Onnx-->Ncnn，使用C++封装可移植至移动端
4. SDK已应用至活体检测及人像美颜等项目
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宇
高级计算机视觉工程师 · 4年经验 · 多益网络
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技术能力
1. 熟练掌握Python、C++等编程语言，对OpenCV、PyTorch等计算机视觉与深度学习框架有深入应用
2. 熟悉图像预处理、特征提取、目标检测、图像分类、语义分割等多种计算机视觉任务
3. 4年计算机视觉工作经验，在人像美颜，人脸重建、多模态领域等有过深入研究
4. 具备跨平台SDK开发经验，包括不限于移动端模型转换、压缩(onnx、ncnn、mnn)，模型融合，通用源码框架适配；服务端接口(Docker +Flask/Django)封装；国产化芯片适配等。
5. 良好的团队合作精神和项目管理能力，可快速适应新技术和业务需求变化
6. 紧跟计算机视觉领域的最新动态，定期阅读国内外知名期刊和会议上的最新论文，了解领域内的前沿技术和研究趋势(AICG)
7. 注重经验的总结和积累，将开发经验、技术难点及解决方案等整理成文档或博客(CSDN)
2. 熟悉图像预处理、特征提取、目标检测、图像分类、语义分割等多种计算机视觉任务
3. 4年计算机视觉工作经验，在人像美颜，人脸重建、多模态领域等有过深入研究
4. 具备跨平台SDK开发经验，包括不限于移动端模型转换、压缩(onnx、ncnn、mnn)，模型融合，通用源码框架适配；服务端接口(Docker +Flask/Django)封装；国产化芯片适配等。
5. 良好的团队合作精神和项目管理能力，可快速适应新技术和业务需求变化
6. 紧跟计算机视觉领域的最新动态，定期阅读国内外知名期刊和会议上的最新论文，了解领域内的前沿技术和研究趋势(AICG)
7. 注重经验的总结和积累，将开发经验、技术难点及解决方案等整理成文档或博客(CSDN)
项目经验
基于人像美颜美妆的需求，我们构建了一个检测精度高、点位密集(275点)、高性能的人脸关键点检测SDK，可广泛应用于人脸识别，活体检测、表情分析，人脸重建等领域
功能特点：
1. 支持嘴唇密集点位检测及眼球瞳孔跟踪
2. 支持大幅度人脸旋转与极端姿态
3. 对遮挡及光照不佳等条件鲁棒
4. 毫秒级推理(4~5ms单人脸)，支持跨平台
技术实现：
1. 模型设计上使用轻量级Backbone；Loss额外使用人脸姿态进行惩罚项；同时加入辅助网络估计人脸姿态(欧拉角)；数据增强使用随机旋转+遮挡+色彩扰动增强模型鲁棒性
2. 使用人脸对齐方式增强模型对极端姿态鲁棒性
3. 落地方面使用Torch-->Onnx-->Ncnn，使用C++封装可移植至移动端
4. SDK已应用至活体检测及人像美颜等项目
功能特点：
1. 支持嘴唇密集点位检测及眼球瞳孔跟踪
2. 支持大幅度人脸旋转与极端姿态
3. 对遮挡及光照不佳等条件鲁棒
4. 毫秒级推理(4~5ms单人脸)，支持跨平台
技术实现：
1. 模型设计上使用轻量级Backbone；Loss额外使用人脸姿态进行惩罚项；同时加入辅助网络估计人脸姿态(欧拉角)；数据增强使用随机旋转+遮挡+色彩扰动增强模型鲁棒性
2. 使用人脸对齐方式增强模型对极端姿态鲁棒性
3. 落地方面使用Torch-->Onnx-->Ncnn，使用C++封装可移植至移动端
4. SDK已应用至活体检测及人像美颜等项目
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