爱学习的可乐
1月前来过
全职 · 790/日  ·  17182/月
工作时间: 工作日19:00-23:00、周末10:00-24:00工作地点: 远程
服务企业: 0家累计提交: 0工时
联系方式:
********
********
********
聊一聊

使用APP扫码聊一聊

个人介绍

我是程序员客栈的zgh,一名专注于计算机视觉与人工智能算法研发的工程师;

我硕士毕业于同济大学,拥有丰富的深度学习模型开发与跨平台部署经验,曾在多家大厂公司担任算法工程师,并负责过海外项目的AI解决方案落地;

参与并主导过【智能监控系统开发】、【移动机器人视觉感知】、【多模态行为识别】、【基于Nerf以及3DGS的三维重建】等多个国内外项目的研发与实施;

熟练掌握PyTorchTensorFlowOpenCVPythonC++,具备模型压缩、加速推理、知识蒸馏等AI工程化能力;

如果我能协助您推进项目,请点击“立即预约”或“发布需求”,让我们一起把创新想法落地实现!

工作经历

  • 2021-07-04 -至今江淮中心算法工程师

    专注于计算机视觉算法的创新研发与高效部署,包括深度学习模型的设计、训练、压缩、加速以及在实际系统中的工程化落地。

教育经历

  • 2018-09-01 - 2021-07-01同济大学控制科学与工程硕士

  • 2014-09-01 - 2017-07-01广东工业大学电子科学与技术本科

语言

英语
普通话
0
1
2
3
4
5
0
1
2
3
4
5

技能

Torch
0
1
2
3
4
5
0
1
2
3
4
5
作品
基于骨架的行为识别模型

面向智能监控与移动机器人对人类行为的实时感知与监测任务。 鉴于现有网络模型普遍存在较高的计算复杂度与参数量,本文提出一种基于图卷积网络(GCN)的骨架动作识别方法。 在PyTorch框架下构建了轻量化的时空图卷积模型,并引入知识蒸馏策略对网络进行高效训练。 在NTU RGB+D数据集上,该模型在保持较低参数量的同时实现了较高的识别精度,验证了其在资源受限场景下的有效性与优越性。

0
2025-07-14 15:27
更新于: 3小时前 浏览: 7