ID：404054
卡卡布奇诺
Research Engineering
- 公司信息：
- NABLAS
- 工作经验：
- 3年
- 兼职日薪：
- 500元/8小时
- 兼职时间：
- 下班后
- 周六
- 可工作日远程
- 所在区域：
- 海外
- 全区
技术能力
Python：熟练掌握 Python 编程，能够高效进行数据处理、自动化脚本编写及系统开发。
PyTorch：具备模型训练与微调经验，熟悉 CNN、Transformer 等主流架构，并能够应用于 Diffusion Model 等前沿生成模型。
Computer Vision：掌握图像分类、目标检测、OCR 与视频分析等技术，具备完整的项目实践经验。
项目经验
1. 目标检测：使用 PyTorch对复杂场景图像进行目标检测，提升检测精度并优化推理速度。
2. 细胞分割：参与医学图像处理项目，基于 U-Net 及其变体实现细胞实例分割，显著提高分割精度，支持科研数据分析。
3. 图像生成与编辑：使用 Diffusion Model（如 Stable Diffusion, VACE）实现图像生成与局部编辑，探索 AIGC 在视觉创作中的应用。
4. 伪造视频检测：有效识别基于 Diffusion 的视频生成伪造，提升检测准确率与鲁棒性。
案例展示
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细胞分割
本研究提出 TC-Former，一种结合 Transformer 与 CNN 的高效病理图像细胞核分割模型。通过设计特征交换模块融合局部与全局特征，并引入多尺度池化结构提升泛化能力。在 MoNuSeg 数据集上的实验结果表明，TC-Former 在分割精度和鲁棒性上均优于现有方法
-
细胞实例分割
本研究提出一种基于 Transformer 的细胞核实例分割方法，设计了多尺度特征聚合模块（MSFAM）与特征混合交叉注意力模块（FMCAM），有效融合局部与全局信息。模型还引入水平与垂直距离图预测分支，提升了重叠细胞的分割效果。在 MoNuSeg 数据集上的实验表明，该方法在
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