深度学习
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1月前来过
AI图像算法
北京全职 · 800/日 · 17400/月信用正常
工作时间: 工作日21:00-24:00、周末7:00-24:00工作地点:
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个人介绍
本人今年34岁，本科毕业于英国利物浦大学人工智能专业，研究生毕业于英国牛津大学计算机专业，对人工智能方向怀有强烈的兴趣，拥有扎实的数学理论基础和机器学习、深度学习理论基础，具有钻研精神，自学能力强，热爱编程和算法创新，熟悉Python、C++、Pytorch、Tensorflow，同时对于Docker、Tornado、k8s部署亦有相关经验。
之前做过的项目主要包括：人脸识别（检测、对齐、识别、属性）、手势识别（检测、识别）、激光SLAM、导航避障、运动控制
之前做过的项目主要包括：人脸识别（检测、对齐、识别、属性）、手势识别（检测、识别）、激光SLAM、导航避障、运动控制
工作经历
2019-03-01 -至今海尔AI图像算法
1. 工作内容：人脸识别（检测、对齐、识别、属性）算法的研发、优化、离线端移植优化，离线设备包括RK3288、RK3399、MTK8167 成就：采用超轻量化模型NanoDet训练正常及戴口罩人脸检测，并改进Distribution Focal Loss使得模型训练阶段收敛速度更快；属性模型采用全量数据训练主干网络Resnet50，在此基础上按照性别、种族、年龄段、是否戴眼镜、表情共分成5个分支，每个分支在冻结主干网络基础上，只调优分支FCN网络参数，使得每个分支分别迭代收敛；制定离线端视觉识别方法基础框架，基于armv8优化数据调用流程 2.工作内容：负责2D激光SLAM系统的开发及优化，包括传感器数据采集处理、前端里程计计算、回环检测、后端非线性轨迹优化 成果：实现激光雷达、轮式里程计、IMU数据融合算法的开发及优化；全局重定位匹配算法开发及优化；位姿推测算法开发及优化； 3.工作内容：负责2D导航避障算法的开发及优化 成果：局部导航避障规划算法的开发及优化； 4.工作内容：图像标准协议制定 成果：确定图像服务标准及接口形式（包括检测、识别、分割、OCR），整个服务调度流程，调度过
教育经历
2012-10-01 - 2014-07-01英国牛津大学计算机科学与技术硕士
研究生阶段全部为自主选课，选修课程包括机器学习、高级机器学习、深度学习、随机过程、并行计算等
2008-10-01 - 2012-07-01英国利物浦大学人工智能本科
本科在西交利物浦大学和英国利物浦大学完成2+2双学位，主要课程包括计算机原理、数据结构、数学分析、概率统计、人工智能
技能
作品
基于冰箱内摄像头，自动检测冰箱内食材种类，可识别食材共包括40类，由于在冰箱内摄像头摆放位置导致食材易产生较大形变，从测试结果来看，mAP能达到70%，推理时间在250ms
02024-03-27 23:04
该项目基于两轮差速的硬件底盘，通过预加载SLAM建好的2D栅格地图，首先通过全局路径规划算法，规划出任意两点的最优可达路径，然后在过程中，利用激光雷达的实时数据更新以机器人为原点可视范围内的局部动图，用来更新局部路径及避障，从而最终实现两点间的自主导航功能
02024-03-27 22:40
该项目基于两轮差速的硬件底盘，通过激光雷达、轮式里程计、IMU传感器融合算法估计底盘的运动位姿，通过回环检测算法及后端非线性优化，校正轨迹位姿，在工位场景下能够达到5cm定位精度
02024-03-27 22:31
