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个人介绍

您好!我是上海电机学院电子信息在读硕士,专注于计算机视觉与目标检测方向,具备扎实的深度学习理论基础与丰富的项目实战经验。


【核心技术栈】

- 框架:PyTorch、MMDetection

- 算法:YOLO系列、多模态融合目标检测

- 工具:OpenCV、GDAL、ONNX、TensorRT


【擅长领域】

1. 单模态/多模态目标检测项目开发(含遥感、可见光场景)

2. 模型训练、精度优化、轻量化与部署

3. 数据预处理、标注与项目全流程交付


秉持严谨负责的态度,注重沟通与需求对齐,确保项目按时、高质量交付,欢迎咨询合作!

工作经历

  • 2025-05-01 -2026-11-01上海电机学院在读研究生

    负责多模态遥感目标检测模型的设计、训练与优化,基于PyTorch实现YOLO系列算法,完成数据预处理、模型调优与推理部署,解决复杂场景下目标检测的精度与效率问题。

教育经历

  • 2024-09-01 - 上海电机学院电子信息硕士

    在读电子信息硕士,研究方向为多模态/遥感目标检测,熟练掌握PyTorch、YOLO系列算法,具备模型训练、调优与部署经验,可承接相关AI项目开发与技术支持。

语言

中文母语水平
英语专业级流畅
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技能

Torch精通
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作品
单模态、遥感、多模态目标检测项目

项目包含五大核心功能模块:1.多源遥感数据预处理模块,支持不同分辨率、不同模态图像的配准、去噪与增强;2.多模态特征融合模块,实现可见光/红外数据的特征级互补,强化目标特征表达;3.目标检测核心模块,支持单模态/多模态检测模式切换,适配建筑物、车辆、灾害目标等多类目标;4.模型评估模块,提供mAP、

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2026-05-20 19:14
更新于: 19小时前 浏览: 2