fpga图像处理
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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图像分割课题。
相关课程:数字图像处理、模式识别、线性代数、C++程序设计。
5年计算机视觉算法研发经验,专注图像检测、分割与轻量化部署,主导过工业质检与移动端视觉落地项目。熟练使用PyTorch、TensorRT与OpenCV,具备从数据标注、模型训练到端侧推理优化的完整闭环能力。累计交付模型使产线漏检率下降60%,授权发明专利2项。
主导质检算法迭代,将漏检率从8%降至3.2%,成果推广至3条产线。
通过TensorRT量化与算子优化,推理耗时降低约73%,满足实时产线要求。
累计申请发明专利2项,其中1项已授权。
证明人工智能算法与工程实践能力。
证明计算机与网络基础能力。
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人工智能图像处理算法工程师
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