cv图像算法工程师简历模板

• 负责工业缺陷检测算法研发，主导YOLO系列模型改进，检测mAP由82%提升至88.6%。
• 完成模型剪枝与TensorRT量化部署，单帧推理耗时从45ms降至22ms，满足产线节拍要求。
• 搭建数据标注与自动增强流程，标注效率提升40%，支撑3条产品线算法迭代。

• 参与人脸识别与行人重识别项目，优化ReID特征提取网络，Rank-1准确率提升5.2个百分点。
• 负责训练数据清洗与难例挖掘，构建10万级数据集，模型误检率下降18%。

• 设计多尺度特征融合检测网络，小目标缺陷召回率由76%提升至89%。
• 完成ONNX导出与TensorRT INT8量化，在Jetson设备上实现30FPS实时推理。

• 引入注意力机制与度量学习损失，跨摄像头检索mAP提升7.4个百分点。
• 优化特征库检索流程，单次查询响应时间由300ms降至120ms。

研究方向为计算机视觉与深度学习，参与国家自然科学基金项目1项。

主修数据结构、机器学习、数字图像处理等课程。