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专业技能
精通C/C++与Python开发，具备汽车级编程规范经验；深度掌握PyTorch/TensorFlow框架，熟练运用OpenCV进行图像处理；擅长目标检测、人脸检测、目标跟踪及人体姿态识别算法研发；精通YOLOv5模型优化与部署，具备TensorRT加速、ONNX模型转换、模型剪枝等完整算法工程化能力；熟悉CUDA并行计算及多平台部署方案
工作履历（脱敏处理）
长期从事计算机视觉算法研发工作，主导多个深度学习项目从算法设计到工程部署。具备完整的算法开发流程经验，包括数据标注、模型训练、性能优化及跨平台部署。擅长处理复杂场景下的算法调优，成功实现多类车牌识别系统，精度达95.7%。精通模型压缩技术，可完成YOLOv5系列模型的轻量化改造与TensorRT加速。熟悉CUDA并行计算，能够实现算法在Jetson等嵌入式平台的高效部署。
项目经验（脱敏处理）
1. 面向多类型车牌的智能识别系统开发：基于YOLOv5改进注意力机制，优化loss函数，采用ShuffleNetV2等轻量化网络结构，仅使用5000张图像训练集即达到95.7%识别精度，支持蓝牌、黄牌、新能源车牌等6类车型识别。
2. 深度学习模型部署方案设计：完成YOLOv5 Python/C++版本的TensorRT加速部署，支持Linux/Windows/PC/Jetson多平台运行，包含环境配置、模型转换、接口封装等完整流程，实现推理速度提升3倍以上。
3. 计算机视觉算法工程化实践：主导YOLOv5系列模型的模型压缩实战，涵盖剪枝、量化等技术，完成从PyTorch到ONNX再到TensorRT的全流程转换，实现模型体积缩小40%同时保持98%以上精度。
驻场外包优势
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8年项目实战经验
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