C++
深度学习
图像处理
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研发工程师
北京全职 · 500/日 · 10875/月信用正常
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个人介绍
三年算法相关研发经验 熟悉Darknet，Deepstream等训练推理框架 熟练使用Tensorflow,Pytroch等深度学习框架 熟悉Linux下的Python，C/C++，CUDA编程 熟悉TensorRT以及相应的插件开发 熟悉目标检测的相关算法 熟悉模型剪枝，量化等优化方法 熟悉深度学习神经网络常见算子的实现 了解TVM深度学习编译器和Paddle-Lite推理框架 有Docker,Nginx等使用经验
工作经历
2022-03-01 -2022-05-31上海欧菲智能车联科技有限公司开发人员
自动驾驶算法数据后处理 参与自动驾驶的数据集构建和熟悉自动驾驶相关算法的适配细节
2021-11-01 -2022-01-31百度昆仑芯片研发部研发人员
Paddle-lite后端代码维护 参与昆仑芯片在Paddle-Lite上的适配和优化。实现相应的pass重构。
2021-06-15 -2021-10-31瀚博半导体（上海）有限公司研发工程师
Paddle-lite后端架构扩充 参与重构TVM Relay IR的构图接口，将TVM接入Paddle-Lite推理框架，验证相关模型的推理结果。
2019-07-15 -2021-06-15光子算数科技有限责任公司研发工程师
基于DeepStream架构的视频流推理系统，稳定支持30路1080P视频流的实时推理，FPS达到750 帧/秒，同时目标检测算法的mAP在0.89。 重构DeepStream的推理Pipeline。支持每一路视频输入推理不同的算法模型，同时支持运行中动 态增加和删除数据源。 开发基于DeepStream的自定义插件。实现视频流抽帧，以及抽取对应视频帧的检测结果。
教育经历
2014-09-01 - 2018-07-20安徽工业大学网络工程专科
技能
作品
四年算法相关研发经验 熟悉Darknet，Deepstream等训练推理框架 熟练使用Tensorflow,Pytroch等深度学习框架 熟悉Linux下的Python，C/C++，CUDA编程 熟悉TensorRT以及相应的插件开发 熟悉目标检测的相关算法 熟悉模型剪枝，量化等优化方法 熟悉深度学习神经网络常见算子的实现 了解TVM深度学习编译器和Paddle-Lite推理框架 有Docker,Nginx等使用经验
02023-07-08 02:28
四年算法相关研发经验 熟悉Darknet，Deepstream等训练推理框架 熟练使用Tensorflow,Pytroch等深度学习框架 熟悉Linux下的Python，C/C++，CUDA编程 熟悉TensorRT以及相应的插件开发 熟悉目标检测的相关算法 熟悉模型剪枝，量化等优化方法 熟悉深度学习神经网络常见算子的实现 了解TVM深度学习编译器和Paddle-Lite推理框架 有Docker,Nginx等使用经验
02023-07-08 02:27
四年算法相关研发经验 熟悉Darknet，Deepstream等训练推理框架 熟练使用Tensorflow,Pytroch等深度学习框架 熟悉Linux下的Python，C/C++，CUDA编程 熟悉TensorRT以及相应的插件开发 熟悉目标检测的相关算法 熟悉模型剪枝，量化等优化方法 熟悉深度学习神经网络常见算子的实现 了解TVM深度学习编译器和Paddle-Lite推理框架 有Docker,Nginx等使用经验
02023-07-08 02:27
