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专业技能
精通深度学习框架（TensorFlow/PyTorch/Caffe/NCNN），擅长目标检测（YOLO系列/Faster-RCNN/R-FCN）、图像分割（U-Net/FCN）、细粒度分类（B-CNN）等算法研发。熟悉边缘计算架构设计与模型移动端部署，具备多标签分类系统开发经验。精通C++/Python编程语言，熟练使用OpenCV/OpenGL图像处理库，掌握OCR算法与注意力机制模型优化技术。具备AI研发团队管理经验，擅长算法产品化落地与业务指标提升。
工作履历（脱敏处理）
主导开发城市道路车辆检测系统，通过MetaAnchor结构优化YOLO5模型，提升候选框预测准确率15%。设计多标签车辆属性识别模型，采用APN网络增强注意力机制，实现品牌/类型识别精度提升20%。重构目标跟踪系统，基于ECO-HC算法优化跟踪性能，降低误检率30%。主导边缘计算架构设计，实现深度学习模型在移动端的高效部署，支持实时视频分析。持续跟踪领域前沿技术，保持算法创新与业务价值转化。
项目经验（脱敏处理）
车辆检测与属性识别系统：基于YOLO5框架开发车辆检测算法，创新性引入MetaAnchor自生成先验框结构，降低对人工先验框的依赖，提升候选框坐标预测准确率。构建多标签车辆属性识别模型，集成品牌/颜色/类型/车门数/座位数五维特征，采用B-CNN架构结合APN网络增强注意力机制，实现细粒度分类精度提升25%。目标跟踪算法优化：重构系统架构采用Boost状态机框架，集成ECO-HC跟踪算法，通过代码重构提升跟踪稳定性，降低误检率30%。
驻场外包优势
服从性高
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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
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