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专业技能
精通Python编程语言及PyTorch深度学习框架，具备完整的实验设计、模型训练与验证能力；熟悉C/C++开发，具备模型在移动端的高效部署能力；精通图像分类、目标检测、人脸识别、动作识别等计算机视觉算法；熟练掌握ResNet、YOLO、OpenPose等经典模型架构；熟悉TensorFlow Lite/ONNX等模型部署工具链；具备大规模数据集处理经验，熟悉数据增强、迁移学习等技术
工作履历（脱敏处理）
专注于计算机视觉算法研发与工程化落地，主导完成多个工业级视觉识别系统开发。主导设计千万级图像分类系统，采用ResNet-50架构实现85%+准确率；开发多目标跟踪与关键点定位系统，融合YOLOv5与OpenPose实现复杂场景动作识别；设计移动端模型部署方案，通过TensorFlow Lite实现推理速度提升3倍。持续优化算法性能，通过数据增强与迁移学习技术提升小样本场景识别准确率。
项目经验（脱敏处理）
1. 多模态动作识别系统：基于YOLOv5实现目标检测与关键点定位，结合3D姿态估计算法完成复杂动作识别，准确率提升至92%；采用多模态融合技术提升恶劣环境下的识别鲁棒性。
2. 千万级图像分类系统：构建包含1200万张样本的植物分类数据集，设计自适应数据增强策略，采用ResNet-50+SE模块实现85%+准确率；通过知识蒸馏技术将模型体积压缩至原尺寸1/5。
3. 移动端模型部署：基于TensorFlow Lite开发轻量化部署方案，实现模型推理速度达12FPS；设计模型剪枝与量化方案，内存占用降低60%同时保持90%以上准确率。
驻场外包优势
服从性高
严格遵守甲方管理制度
技术扎实
4年项目实战经验
可长期驻场
接受异地项目外派
快速响应
24小时内可到岗
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