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专业技能
精通C++/Python编程语言，掌握深度学习框架（TensorFlow/PyTorch），具备机器学习算法开发能力。熟悉计算机视觉核心技术：图像分割（U-Net）、图像分类（ResNet）、目标检测（YOLOv5）。熟练使用OpenCV进行图像处理，具备网络爬虫技术开发经验。掌握Qt框架开发GUI应用，熟悉前端技术（HTML5/CSS3/JavaScript）。具备Docker容器化部署能力，熟悉数据标注工具链。
工作履历（脱敏处理）
专注于计算机视觉算法研发，主导深度学习模型开发与优化工作。完成图像分类、目标检测等核心算法的实现与性能调优，提升模型推理速度30%。开发数据标注工具链，提升标注效率40%。主导基于YOLOv5的目标检测系统开发，实现95%+的检测准确率。完成图像分割模型的训练与部署，支持医疗影像分析场景。具备完整的算法研发到系统落地的工程化经验。
项目经验（脱敏处理）
基于深度学习的产后妇女形体评估系统（2021.08-至今）
项目描述：开发医疗影像分析系统，通过计算机视觉技术实现产后妇女形体特征的自动化评估。采用深度学习框架构建多任务模型，融合图像分类、目标检测与图像分割技术，实现形体特征的精准识别与量化分析。
技术挑战：医疗影像数据存在光照不均、姿态不一等复杂情况，传统算法难以准确识别。模型训练过程中面临数据量不足、标注成本高等问题。
解决方案：设计数据增强方案提升模型泛化能力，采用迁移学习技术解决数据不足问题。构建自动化标注工具链，结合半监督学习提升标注效率。优化模型结构，采用轻量化设计满足部署需求。最终实现95%+的检测准确率，支持多维度形体特征分析，系统已投入实际应用。
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