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专业技能
精通Python深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），熟练掌握YOLOv3/v4、MTCNN、RetinaNet等目标检测算法，熟悉图像分割（Unet）与特征提取技术。精通多线程/多进程并行计算优化，具备模型压缩与部署经验。熟悉计算机视觉全流程开发，包括图像预处理、特征提取、模型训练与后端联调。掌握OpenCV、PIL等图像处理工具，熟悉分布式计算框架（如Dask）。
工作履历（脱敏处理）
作为核心算法工程师主导多个计算机视觉项目开发，包括基于YOLOv3的车辆识别系统、MTCNN人脸检测方案及RetinaNet小目标检测模型。负责算法优化与后端联调工作，解决多路算法并行计算效率问题，提升系统响应速度30%。设计工业表计自动读数方案，通过Unet分割表盘区域实现95%识别准确率，项目已投入实际生产。具备良好的技术文档撰写能力，能够独立完成算法设计与技术方案输出。
项目经验（脱敏处理）
1. 工业门禁异常监测系统：基于YOLOv3开发车辆识别算法，采用多线程架构实现多路视频流并行处理，通过OpenCV实现图像预处理与特征提取，与后端系统联调完成异常报警功能，系统准确率达95%。2. 智能表计读数系统：设计YOLOv4定位表盘区域，结合Unet网络进行精确分割，开发数字识别模块实现自动化读数，项目部署后降低人工成本60%。3. 多模态人脸识别系统：集成MTCNN人脸检测与深度学习特征提取技术，优化算法框架提升识别速度，支持多路视频流实时处理，系统平均响应时间<200ms。
驻场外包优势
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