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专业技能
精通Python编程语言，具备丰富的图像处理与算法开发经验；熟练掌握OpenCV、PCL等计算机视觉开源库；具备GUI开发能力，熟悉Qt框架及软件交互设计；精通PyTorch、TensorFlow、Keras等深度学习框架，具备模型训练与部署经验；持续关注计算机视觉领域前沿技术，熟悉ResNet、YOLO等主流网络架构；具备扎实的传统图像处理算法基础，熟悉Canny边缘检测、Hough变换等经典算法；熟悉模型压缩与量化技术，具备嵌入式部署经验。
工作履历（脱敏处理）
主导医疗影像分析项目，设计基于YOLOv5的疾病检测系统，通过图像增强技术解决小样本数据问题，实现95%以上识别准确率。开发工业视觉检测方案，采用OpenCV进行图像预处理，结合深度学习模型提升缺陷识别效率30%。完成多平台算法移植，包括Android/iOS系统，优化模型推理速度至50ms以内。具备完整的算法开发流程经验，从需求分析、模型训练到部署落地，均能独立完成。
项目经验（脱敏处理）
医疗影像分析系统开发：1. 构建多模态数据集，采用旋转、裁剪、HSV色域变换等技术实现数据增强，解决儿童红眼等罕见病种样本不足问题；2. 选用YOLOv5作为主模型，通过改进骨干网络结构提升小目标检测能力，采用混合精度训练加速收敛；3. 部署云端推理服务，使用Tesla V100 GPU实现模型加速，推理延迟降低至50ms；4. 完成嵌入式部署，针对Android/iOS平台优化模型体积，实现端侧实时推理。工业质检系统开发：1. 设计基于OpenCV的图像预处理流程，完成噪声过滤、边缘检测等处理；2. 构建深度学习检测模型，通过迁移学习提升小样本场景识别效果；3. 实现模型量化压缩，将模型体积减少60%同时保持92%以上准确率。
驻场外包优势
服从性高
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技术扎实
3年项目实战经验
可长期驻场
接受异地项目外派
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