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精通Python编程语言，熟练掌握C++开发；熟悉PyTorch深度学习框架，具备Detectron2、Darknet等开源框架应用经验；熟练使用Linux操作系统及Windows开发环境；熟悉OpenCV图像处理库，掌握TensorRT模型优化工具；熟悉Git版本控制，具备模型部署与性能调优能力

专注AI视觉算法研发，主导目标检测与图像分割算法开发，完成多类检测模型的框架选型与实现。深入研究深度学习模型优化技术，成功实现模型压缩与量化部署。具备完整的算法开发流程经验，包括需求分析、模型设计、训练调优、性能测试及部署落地。熟悉模型转换技术，成功将Caffe超分网络转换为NCNN部署方案，提升推理效率30%以上。

1. 基于Detectron2框架实现Mask R-CNN分割算法与Faster R-CNN检测算法开发，解决复杂场景下多目标识别难题，准确率提升至92.5%。2. 使用Darknet框架开发YOLO检测模型及Darknet19分类网络，优化模型推理速度，实现每秒15帧的实时检测能力。3. 复现Caffe超分网络并转换为NCNN部署方案，通过模型量化技术将推理速度提升30%，内存占用降低40%。4. 开发自定义图像增强模块，采用数据增强与迁移学习技术，提升小样本场景下的模型泛化能力。5. 设计分布式训练框架，利用多GPU并行训练，将模型训练时间缩短60%。