图像处理算法研究工程师简历模板

• 负责手机影像夜景降噪与HDR融合算法研发，量产机型暗光信噪比提升约3dB。
• 主导检测模型INT8量化与TensorRT部署，端侧推理耗时由45ms降至18ms。
• 搭建图像数据标注与自动评测流水线，算法迭代周期由3周缩短至10天。

• 参与工业表面缺陷检测系统研发，缺陷召回率由88%提升至96.5%。
• 设计多尺度特征融合分割网络，在自建数据集mIoU提升4.2个百分点。
• 负责算法模块工程化封装与现场调优，支撑5条产线稳定上线运行。

• 设计基于对齐融合的多帧降噪方案，暗光场景PSNR提升2.8dB。
• 完成模型剪枝与量化，端侧内存占用降低40%，已落地2款量产机型。

• 构建小样本缺陷检测训练框架，标注数据需求减少60%。
• 系统上线后单线人工复检工作量下降约70%，年节约成本超80万元。

• 提出融合通道注意力的增强网络，在公开数据集上PSNR优于对比方法1.5dB。
• 研究成果发表于EI会议论文1篇，并申请发明专利1项。

• 研究知识蒸馏与通道剪枝联合压缩策略，模型参数量减少约65%。
• 在保持精度损失小于1%的前提下，推理速度提升约2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。

相关课程：信号与系统、数字信号处理、C语言程序设计。