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专业技能
精通Python编程语言，熟练掌握PyTorch深度学习框架（含TensorFlow基础），具备计算机视觉核心算法开发能力。熟悉图像处理、目标检测、图像分割等技术，掌握OpenCV、NumPy等视觉处理工具。具备深度学习模型优化经验，熟悉模型压缩、迁移学习等技术。熟悉YOLO、Faster R-CNN等目标检测算法，具备多目标跟踪算法开发经验。
工作履历（脱敏处理）
在知名科技公司实习期间，主导换脸算法开发，完成人脸特征提取与图像生成模块设计，提升算法鲁棒性30%。参与街景文字识别项目，优化文字检测模型，实现97%的召回率。具备深度学习模型调优经验，成功将模型推理速度提升40%。独立完成多个算法开发任务，包括人体姿态估计、虫害检测等，具备从需求分析到部署的全流程开发能力。
项目经验（脱敏处理）
1. 高速路场景车辆跟踪（纵目杯智能驾驶大赛二等奖）：设计多目标跟踪算法，采用YOLOv5目标检测模型结合Kalman滤波进行轨迹预测，成功实现复杂路况下的车辆轨迹跟踪。2. 男变女换脸算法：基于GAN网络构建生成模型，优化特征对齐模块，提升换脸效果的自然度与鲁棒性。3. 自然街景文字检测：采用Faster R-CNN框架进行文字区域检测，结合OCR技术实现准确识别，召回率达97%。4. 人体姿态估计：基于AlphaPose算法框架，实现多人姿态关键点检测，支持复杂遮挡场景下的准确识别。5. 虫害检测系统：使用MMDetection框架构建目标检测模型，针对小目标检测优化特征提取网络，实现97%召回率的虫害识别。
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