图像处理算法简历模板

• 负责工业质检缺陷检测算法研发，基于YOLO系列改进小目标检测结构，产线漏检率由3.1%降至1.2%。
• 搭建数据标注与增强流水线，累计清洗标注图像12万张，模型mAP提升6.8个百分点。
• 完成模型TensorRT量化部署，单张推理耗时由85ms降至47ms，支持三条产线在线运行。

• 参与移动端图像增强项目，设计轻量化超分与降噪网络，PSNR提升1.9dB，包体仅增加2.3MB。
• 负责图像分割数据与训练流程，复现并优化SegFormer，人像边缘分割IoU由0.87提升至0.91。
• 编写C++推理接口并对接Android端，崩溃率低于0.1%，支撑日活30万的拍照功能上线。

• 针对划痕、凹坑等6类缺陷设计多尺度特征融合检测网络，平均精度mAP达到0.89。
• 引入难例挖掘与合成数据增强策略，小样本类别召回率由72%提升至88%。
• 完成模型服务化与产线联调，单线日均检测3万件，人工复检工作量减少约60%。

• 设计基于注意力机制的轻量降噪与HDR融合网络，夜景样张主观评分提升15%。
• 通过通道剪枝与INT8量化压缩模型，端侧推理速度提升2.4倍。

研究方向为计算机视觉与图像处理，相关课程：数字图像处理、模式识别、深度学习。

主修信号与系统、数字图像处理，CET-6。