

全职 · 1000/日 · 21750/月信用正常
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聊一聊
个人介绍
我是程序员客栈的天行健,一名图像算法工作人员;
有八年工作经验;熟练掌握机器学习和深度学习的常用算法以及 Tensorflow,Pytorch,Caffe 等深度学习框架;精通目标检测、目标跟踪、图像分割等算法,掌握最新的视觉大模型算法;熟练掌握 Python、C++、Java 等编程语言;熟悉 OpenCV 以及常用的图像处理方法;熟练使用 Linux 常用的操作命令,掌握 Spark和 hadoop 体系架构;有带领团队的开发管理经验;有多模态大模型微调经验;
如果我能帮上您的忙,请点击“立即预约”或“发布需求”!
有八年工作经验;熟练掌握机器学习和深度学习的常用算法以及 Tensorflow,Pytorch,Caffe 等深度学习框架;精通目标检测、目标跟踪、图像分割等算法,掌握最新的视觉大模型算法;熟练掌握 Python、C++、Java 等编程语言;熟悉 OpenCV 以及常用的图像处理方法;熟练使用 Linux 常用的操作命令,掌握 Spark和 hadoop 体系架构;有带领团队的开发管理经验;有多模态大模型微调经验;
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工作经历
2023-04-05 -2024-11-01智行盒子图像算法工程师
智行盒子是一家人工智能物联网(AIoT)和大数据科技公司,打造全链路全场景智慧出行生态体系。针对城市公共出行进行专属定制车辆设计、大数据出行生态搭建等,服务出行全生态。
教育经历
2022-09-01 - 2024-07-01中国科学院大学工程管理硕士
信息系统方向,算法和人工智能相关课程,非全日制
语言
普通话母语水平
英语借工具书面交流
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技能
图像识别熟练
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作品

算法分为4个流程,首先用yolov5s模型从原图中识别出仪,接着用yolov8x-pose模型检测出仪表中的刻度线、指针的关键点,再用DBNetpp模型检测出数值框并用SATRN模型进行文本识别,最后后处理得到读数结果。

2025-02-16 17:00
下载次数:0
¥10000

1、随着大模型技术的不断发展,其在智能工程质检系统中的应用前景广阔。大模型不仅能有效解决传统质检方法中存在的效率低下、成本高昂等问题,还能克服小模型在数据标注和识别率方面的局限性。因此,构建基于大模型的智能工程质检系统成为提升工程质量检测水平的关键路径之一。这样的系统不仅可以提高质检工作的自动化程度和准确性,还能为企业节省大量的人力物力资源,促进工程建设行业的数字化转型和技术升级; 2、实时视频交互,大模型与小模型结合,完善整个质检流程,提升识别率;

2025-02-16 17:23
下载次数:0
¥10000