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专业技能
精通Python、C++，熟悉TensorFlow、PyTorch、Caffe、NCNN等深度学习框架。掌握YOLO、Faster R-CNN、Unet等经典模型架构，具备边缘计算系统架构设计能力，熟悉模型移动端部署优化。熟悉图像识别、目标检测、图像分割等计算机视觉算法，具备多标签分类系统设计经验。熟悉OCR技术，掌握OpenCV图像处理技术，具备深度学习模型调优与工程化落地能力。
工作履历（脱敏处理）
专注于计算机视觉领域算法研发与工程化落地，主导多个复杂视觉识别系统设计。主导车辆检测属性识别系统开发，通过优化YOLO5先验框生成机制提升检测精度，设计多标签分类系统实现车辆品牌/类型细粒度识别。主导目标跟踪算法重构，采用ECO-HC跟踪算法提升跟踪稳定性。具备边缘计算系统架构设计经验，擅长深度学习模型移动端部署优化。持续跟踪领域前沿技术，具备算法研发团队管理经验，成功推动多个AI项目从研发到产品落地的全流程实施。
项目经验（脱敏处理）
车辆检测与属性识别系统：基于YOLO5优化先验框生成机制，通过MetaAnchor结构提升目标检测精度；设计多标签分类系统实现车辆品牌/类型细粒度识别，采用B-CNN架构结合APN网络提升分类准确率。目标跟踪算法重构：采用ECO-HC跟踪算法提升跟踪稳定性，重构状态机框架优化系统响应速度。边缘计算项目：设计分布式边缘计算架构，实现深度学习模型在移动端的高效部署，优化模型推理速度提升30%。
驻场外包优势
服从性高
严格遵守甲方管理制度
技术扎实
6年项目实战经验
可长期驻场
接受异地项目外派
快速响应
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