xuwanliang
机器视觉工程师
TCL通讯 · 13年经验
日薪：
￥1000/8h
地点：
深圳 罗湖
时间：
下班后周六周日可工作日远程
信用行为
0
接单数
0
评价数
1
收藏数
技术能力
熟练使用opencv，pytorch等进行机器视觉相关开发，包括模型训练以及部署到pc、移动设备anroid/IOS。
熟练使用tensort、MNN、tnn等部署模型。
熟练使用obs\ffmpeg进行二次开发。
熟练使用opengl/vulkan/metal/cuda在pc和手机上进行算法加速。
使用较多的语言，c/c++/python
熟练使用tensort、MNN、tnn等部署模型。
熟练使用obs\ffmpeg进行二次开发。
熟练使用opengl/vulkan/metal/cuda在pc和手机上进行算法加速。
使用较多的语言，c/c++/python
项目经验
1、裸眼3D屏幕的缺陷检查
2、带眼球追踪裸眼3D显示算法开发，以及人眼、屏幕、3D视点的自动标定算法开发。使用opencv，ios/android原生开发。
3、基于ffmpeg的3D视频播放器开发。使用opengl\glsl进行3D加速渲染。
4、2D视频转3D视频，设计训练单目深度估计模型，方案一: 点云渲染/空洞填补。方案二：深度模型，生成新的立体视图。
5、2d视频转全息视频。 2d视频转40个视点的视频， 空洞部分通过搜索前后帧图像获取，完成补洞。
6、开发obs插件，拉直播流，实时转成3D图像，同时推流到服务器。实时将直播流转成3D直播流(1080p)，直播延时3s。
2、带眼球追踪裸眼3D显示算法开发，以及人眼、屏幕、3D视点的自动标定算法开发。使用opencv，ios/android原生开发。
3、基于ffmpeg的3D视频播放器开发。使用opengl\glsl进行3D加速渲染。
4、2D视频转3D视频，设计训练单目深度估计模型，方案一: 点云渲染/空洞填补。方案二：深度模型，生成新的立体视图。
5、2d视频转全息视频。 2d视频转40个视点的视频， 空洞部分通过搜索前后帧图像获取，完成补洞。
6、开发obs插件，拉直播流，实时转成3D图像，同时推流到服务器。实时将直播流转成3D直播流(1080p)，直播延时3s。
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xuwanliang
机器视觉工程师 · 13年经验 · TCL通讯
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技术能力
熟练使用opencv，pytorch等进行机器视觉相关开发，包括模型训练以及部署到pc、移动设备anroid/IOS。
熟练使用tensort、MNN、tnn等部署模型。
熟练使用obs\ffmpeg进行二次开发。
熟练使用opengl/vulkan/metal/cuda在pc和手机上进行算法加速。
使用较多的语言，c/c++/python
熟练使用tensort、MNN、tnn等部署模型。
熟练使用obs\ffmpeg进行二次开发。
熟练使用opengl/vulkan/metal/cuda在pc和手机上进行算法加速。
使用较多的语言，c/c++/python
项目经验
1、裸眼3D屏幕的缺陷检查
2、带眼球追踪裸眼3D显示算法开发，以及人眼、屏幕、3D视点的自动标定算法开发。使用opencv，ios/android原生开发。
3、基于ffmpeg的3D视频播放器开发。使用opengl\glsl进行3D加速渲染。
4、2D视频转3D视频，设计训练单目深度估计模型，方案一: 点云渲染/空洞填补。方案二：深度模型，生成新的立体视图。
5、2d视频转全息视频。 2d视频转40个视点的视频， 空洞部分通过搜索前后帧图像获取，完成补洞。
6、开发obs插件，拉直播流，实时转成3D图像，同时推流到服务器。实时将直播流转成3D直播流(1080p)，直播延时3s。
2、带眼球追踪裸眼3D显示算法开发，以及人眼、屏幕、3D视点的自动标定算法开发。使用opencv，ios/android原生开发。
3、基于ffmpeg的3D视频播放器开发。使用opengl\glsl进行3D加速渲染。
4、2D视频转3D视频，设计训练单目深度估计模型，方案一: 点云渲染/空洞填补。方案二：深度模型，生成新的立体视图。
5、2d视频转全息视频。 2d视频转40个视点的视频， 空洞部分通过搜索前后帧图像获取，完成补洞。
6、开发obs插件，拉直播流，实时转成3D图像，同时推流到服务器。实时将直播流转成3D直播流(1080p)，直播延时3s。
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