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个人介绍
2.自己拥有扎实的数学功底,良好的数学素养。大学期间,培养了我分析问题,通过数学建模解决问题的能力,然后通过MATLAB或c++编程实现。我在2010年获得全国大学生数学建模大赛国家二等奖,毕业论文获学校优秀毕业论文,发表在学校学报上。
3.自己对数学算法很喜欢,基本的数据挖掘算法都掌握良好,k-mean聚类,朴素贝叶斯分类,支持向量机分类,以及逻辑回归、EM算法都能掌握应用。
4.熟练掌握TensorFlow,caffe深度学习框架,及用python脚本训练检测模型、分类模型。
5.工程生产方面,熟练掌握OpenCV开发,积累了大量的OpenCV开发经验,提供调用机器学习模型的c++的windows及linux动态库,支持业务生产需要。
6.使用过OpenVINO的inference engine推理框架推理加速。在win,linux系统上推理加速。在VCAC卡上多线程,多batchsize的推理加速。
7.使用过腾讯ncnn推理框架,结合OpenCV做推理加速。
8.使用交叉编译工具编译海思nnie芯片的库,搞清楚了nnie双核做多线程的加速推理。
工作经历
2016-09-01 -至今南京绛门算法
在机器视觉领域,从事机器学习,深度学习方面的算法研究和开发。典型的是车牌识别,人脸识别,挖掘机检测……。算法方面,做相关的机器学习,深度学习的研究,基于caffe,tensorflow,pytorch训练模型。在应用方面,用c++基于opencv做linux,win,arm封库。
教育经历
2008-09-01 - 2012-06-01长春理工大学信息与计算科学本科
成绩前茅,获得了5次奖学金。全国大学生数学建模竞赛国家二等奖。
技能
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作为智能盯防系统,对工地的工作车辆进行监控检测。 1.采用darknet框架训练yolov3,yolov3-tiny的工程车辆检测器。 2.基于opencv库,做c++的移植,封装win,linux系统的检测库。
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针对智慧社区和公园,为城市管理提供监控和报警服务。 (1)采用vibe算法进行运动检测,采用long term和short term的方式对遗留物检测。 (2)c++移植封装,提供使用。
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
对马路上摩托车进行检测。 (1)训练caffe和tensorflow的,vgg-ssd,mobilenet-ssd目标检测模型,识别视频流中摩托车。 (2)开发任务:采用OpenCV库,进行封装编库。完成c++开发出win,linux库,测试,优化,支持后端开发。 (3)系统模型优化:(a)更改输入图片为260x260大小,6层输出改成5层输出;(b)采用yolo的思想,对训练数据进行kmeans聚类分析,修改anchor_size大小,修改ration_aspect;(c)所有卷积层后添加BN;(d)Flip,Clip设为false,true的组合;(e)caffe源码加入focal_loss的代码,重新编译,将SoftmaxWithLoss改成MultiBoxFocalLoss;(f)增加卷积网络,加深网络;
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