卡卡布奇诺
Research Engineering
NABLAS · 3年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
海外 全区
时间：
下班后周六可工作日远程
信用行为
0
接单数
0
评价数
1
收藏数
技术能力
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。
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。
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。
卡卡布奇诺
Research Engineering · 3年经验 · NABLAS
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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。
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。
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。
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