饭没了秀
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个人介绍

熟练掌握多个模型的混合使用及结合生产需求及特定场景进行定制化的处理

熟练使用tensorrt框架将onnx模型进行解析及部署,运用yolov5和deepsort跟踪算法进行c++化

熟练使用python、c++编程语言与pytorch深度学习框架

熟悉Numpy、PIL、Matplotlibd等科学计算库和图像视频处理库

熟练对模型进行设计,利用1*1卷积核在对模型不增加计算量同时加深模型层数,实现模型的通道融合并加深模型的抽象提取特征能力

利用残差结构并在残差的分支上加上一层卷积核,这样提升了信息的利用率,并防止梯度消失

熟练使用模型瓶颈结构设计网络,使模型在不增加参数量的同时加深网络,提高模型语义级别信息的理解及提取

熟练使用经典网络模型MobileNetV2、ShuffleNet等网络结构替换模型网络层,在不损失模型精度的同时提升模型的性能

熟练使用模型压缩中的剪枝及知识蒸馏方法对模型进行压缩

使用过MTCNN模型,yolo模型系列,unet模型、yolact++模型、ArcFace算法、CenterLoss算法、R-CNN系列,并用自己的数据集训练并测试,达到了一定的效果,对模型有一定的了解

精通MTCNN模型,YOLOv3模型,UNET模型,MobileNetV2模型

使用过yolox模型,并用自己的数据训练过yolox模型,对anchor-free机制有一定的了解

阅读MTCNN模型,YOLOV3模型,UNET模型论文文献并复现出模型结构训练自己的数据集,得到一定的效果

熟练使用opencv视觉处理库,通过opencv中的二值化、findContours等算子求取目标物体的宽度信息及角度信息

利用opencv中solvepnp算子提取相机标定中外参标定的旋转矩阵和平移矩阵

精通2D相机标定,500万像素的相机在宽0.9米,高1米的视野下标定精度为1mm

工作经历

  • 2022-03-01 -2023-09-01上海研视信息科技有限算法副总监

    本人在上海研视信息科技有限公司从去年3月1日到现在从事算法副总监的职位,主要负责算法的整体规划与开发,在这一年半中本人完成了多个项目的开发与攻坚,使研视算法提升了一个大的台阶。首先和欧冶合作一个钢铁表面缺陷AI智能识别及理赔模型的项目,运用神经网络目标侦测网络对目标缺陷锌浪、条纹、麻点、黑点等8个缺陷进行8分类,运用机器视觉非线性拟合模型SVM.SVR模型对吨钢理赔数据进行处理,理赔数据是缺陷名称、缺陷程度、理赔标识、理赔重量、重量(吨)、买方理赔金额、销售价格、吨钢理赔等十二个维度进行模型训练,本次运用docker容器和flask网址通讯进行八分类及理赔模型的部署,从而实时检测缺陷及预测理赔价格。第二个项目是带钢向前运动过程中,同时滚筒也在不停的转动,滚筒中间有个凹口软区,带钢在刚刚落在滚筒上时,要求带钢的带头刚刚落在滚筒的软区,避免在卷曲的过程中带钢形成台阶印,因此本次主要运用带头跟踪的方法识别带头的坐标,运用yolov5模型和deepsort对带头进行跟踪,并将yolov5训练的pt模型转成onnx,运用tensorrt部署框架对onnx模型进行解析及部署,同时将tensorrt

  • 2020-10-14 -2022-02-22中国天楹/上海智楹机器人科技有限公司算法工程师

    本人在上海智楹1年半中主要完成了三个项目,分别是垃圾分选机器人智能识别测试系统、垃圾分选机器人智能抓取产品、实例分割与机器人结合智能抓取系统,本人主要是从事相机标定、算法开发、模型部署等方面的工作。

  • 2019-07-01 -2020-02-10上海易清智觉自动化科技有限公司算法工程师

    本人在上海易清智觉自动化科技有限公司从事算法开发工作,在这一年期间完成3D相机对钢铁型材的视觉定位系统和砂石分类检测系统两个项目。3D相机对钢铁型材的视觉定位系统主要是3D相机扫描槽钢,工字钢,角钢,球扁钢4中钢铁型材并提取坐标位置发送给机器人,机器人根据位置坐标进行贴标和喷码,用c++进行开发。砂石分类检测系统主要是实现对大石头、小石头、瓜子片、粗沙、细沙、石粉6种不同颗粒大小砂石骨料进行分类并识别,用深度学习模型MobileNetV3+ATTENTION机制完成。

教育经历

  • 2016-09-01 - 2019-06-30福建理工大学机器视觉硕士

    本人在福建理工大学原福建工程学院就读研究生专攻机器视觉的方向

技能

C++
openCV
多线程
深度学习
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作品
欧冶平台钢卷表面缺陷AI识别检测

1、本项目主要分为两部分一个是钢卷表面8分类检测,二是吨钢理赔价格预测为理赔模型,钢卷表面缺陷检测主要是对辊印、黑点、麻点、划伤、条纹、锌浪、锈蚀、斑迹此8个缺陷种类进行分类。理赔模型主要从缺陷名称、缺陷程度、合同重量、理赔重量、质量等级、销售价格、货物现存地、品名、厚度、宽度十个维度进行模型的训练。 2、本项目我主要负责全部算法的开发及部署,首先运用yolov5模型对8个缺陷的图片进行模型训练,其次运用机器视觉中SVM.SVR非线性拟合模型进行理赔模型的训练,运用docker容器进行部署,flask进行网络通讯,本次由于麻点和黑点的十分相似,在图片量有限的情况下,用户对于8分类的识别准确率要求是90%以上,理赔模型的单价预测小于30元。 3、此图片的相似程度比较大,因此结合相应的业务人员进行每张图片的分类,将每张图片的缺陷部分找到,在进行标注,这样在图片量有限的情况下对图片进行有质量的标注,同时在用户端上传图片时对图片进行把关,对图片清晰度及反光度进行判定,训练清晰度模型和反光度模型对图片上传进行严格控制,因此从输入端进行控制,这样得到的效果达到了客户的要求。

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2023-09-08 11:35
带钢带头与滚筒软区对齐

1、本项目主要分为带钢带头跟踪检测及滚筒软区色块中心线的提取两个部分,目标是带头在前进的过程中到达某一点启动滚筒,当带头落在滚筒上时正好落在滚筒的软区色块上,色块是喷漆喷在软区的位置。 2、本项目我主要是运用目标侦测网络模型对带头进行检测,训练的pt模型转成onnx模型运用tensorrt框架进行部署,结合deepsort目标跟踪算法对带头进行跟踪,将带头传给前端,同时利用opencv算法对白色的色块进行中心线的检测,将中心线坐标传给前端。 3、本次的难点主要是deepsort和yolov5部署的结合上封装成dll动态库及在带头坐标和色块对齐上,本项目主要是对c++的功底要求比较高,同时在项目的调试上要根据滚筒的速度不断的调试,最终才得以实现功能。

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2023-09-08 11:33
208穿带卡钢检测识别

1、本项目主要是对生产线上穿带卡钢的检测及识别,运用多个摄像机拍摄不同的点位。 2、本项目主要是运用目标检测算法模型对卡钢进行目标侦测,运用tensorrt框架进行部署。 3、本项目技术难点主要是将多个相机采集的图片进行同时识别检测,主要是使用多线程对及异步线程同时处理多个相机。

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2023-09-08 11:30
更新于: 2023-09-06 浏览: 457