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专业技能
精通Python编程语言及PyTorch深度学习框架，具备完整的深度学习模型开发与调优能力；熟练掌握C/C++语言，可实现模型在移动端的高效部署；熟悉计算机视觉核心算法，包括图像分类、目标检测、图像生成、人脸识别、动作识别等；精通深度学习模型压缩与加速技术，具备从算法研发到工程落地的全流程开发经验
工作履历（脱敏处理）
专注于计算机视觉算法研发与工程化落地，主导过多个深度学习项目开发。在图像分类领域，构建基于深度学习的植物识别系统，处理千万级图像数据集，通过数据增强与模型优化技术将准确率提升至85%。开发目标检测与动作识别系统，采用YOLOv5框架实现多目标实时跟踪，结合关键点定位算法完成复杂动作识别。具备深度学习模型移动端部署经验，成功将模型压缩至10MB以内，满足移动设备计算资源限制。熟悉算法性能调优与工程化部署流程，能够将研究成果转化为实际产品。
项目经验（脱敏处理）
1. 基于深度学习的图像分类系统开发：构建包含百万级样本的植物识别模型，采用ResNet50架构实现85%准确率。通过数据增强策略提升小样本识别能力，设计多尺度特征融合模块优化分类效果，最终系统支持100+类植物自动识别。
2. 多目标检测与动作识别系统开发：基于YOLOv5框架实现复杂场景下的人体目标检测，结合OpenPose算法完成关键点定位。开发动作识别模块，通过时空特征提取网络实现15种动作的准确识别，系统在实际场景中达到92%的识别准确率。
3. 深度学习模型移动端部署：针对移动端计算资源限制，采用TensorRT进行模型量化压缩，将模型体积缩减至10MB以内。开发跨平台部署方案，支持Android与iOS系统，实现模型推理速度提升3倍，满足实时性要求。
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