深度学习
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1月前来过
（智能驾驶）感知算法实习生全职 · 300/日 · 6525/月信用正常
工作时间: 工作日09:00-18:00、周末09:00-18:00工作地点:
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个人介绍
1. 熟悉Python、C++等编程语言；熟悉Linux环境，熟练掌握PyTorch 、OpenCV、ROS、OpenPCDet等工具；
2. 熟悉机器学习、深度学习，熟悉聚类、分割、检测、生成对抗等算法，包括YOLO系列、Transformer系列、U-Net系列、PointNet系列、Pix2Pix系列、PointPillar、LSTM、K-Means、PCA等算法；
3. 熟悉算法优化，包括结构重参数化、注意力机制、特征金字塔、空洞卷积等；熟悉3D立体视觉相关算法，包括SFM、MVS、NeRF等，熟悉矩阵运算；了解TensorRT加速与部署；了解CUDA编程等；
4. 代码能力、代码风格较好，善于代码封装；Github（https://github.com/Monlter）已经开源多个项目。扎实Debug能力和工程能力。较强的学习能力，强烈的探知精神。
工作经历
2022-06-01 -2022-09-02湖南大学无锡智能控制研究院（智能驾驶）感知算法实习生
参与道路和矿山区域的自动驾驶项目： 1. 完成数据采集、清洗和标注任务；使用K-Means聚类3D anchor。 2. 训练PointPillar模型，使用结构重参数化增强模型性能；使用ROS操作数据，实现数据与模型的通信；重写Cuda算子，对数据流转进行优化；使用核函数实现Cuda多线程并行编程。 3. 在Nvidia Xavier上部署深度学习模型，使用TensorRT实现加速。
2020-06-03 -2020-09-02绵阳森林鹿文化科技有限公司（文创）算法实习生
参与艺术风格智能算法的研发项目： 1. 使用U-Net算法对目标进行有效分割；使用HSV颜色分离算法，实现颜色图层剥离；使用神经风格迁移实现图像剪纸风格化； 2. 采用GAN算法实现图像外画（outpainting）操作，对云层图像进行生成与外扩。采用Pix2PixHD对高像素云层图像实现水墨化风格的迁移。
教育经历
2020-09-01 - 重庆理工大学计算机技术硕士
研究领域：医学图像处理与三维重建。 成果：两项国家发明专利，一篇SCI-二区论文 项目：主持两项省级创新项目，承担一项省级自然科学基金项目 证书：泰迪杯数据挖掘比赛——国家三等奖，AI创新大赛——校级一等奖 荣誉：优秀研究生，优秀党员，重庆理工大学二等奖学金
2016-09-01 - 2020-06-10西南科技大学电子信息工程本科
在校期间进入“物联网创新实践班”进行学习，对C、C++语言，Html，CSS前端语言进行了学习，熟悉Vue.js***的编写，熟悉Three.js等语言的3D模型编程。
技能
作品
使用Pointpillar完成对矿区无人驾驶的导航 使用ROS操作数据，实现数据与模型的通信；重写Cuda算子，对数据流转进行优化；使用核函数实现Cuda多线程并行编程。 在Nvidia Xavier上部署深度学习模型，使用TensorRT实现加速。
02023-04-05 23:26
Baseline: Unet++和Tversky loss（交并比：83.12%） 通过Unet++网络建立起分割网络，使用Tversky loss来指导权重调整。 优化1：SE模块增强模型感知病变的能力（交并比：86.31%） 在Unet++中每个卷积块中增加SE-Block模块，减少噪声，放大有用信息。 优化2：ASPP模块细化分割的边缘（交并比：87.38%） 在Unet++降采样最后一个模块后加入ASPP模块，多尺度感知高层特征，细化分割边缘。
02023-04-05 23:28
