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专业技能
精通计算机视觉领域深度学习算法，熟悉目标检测、图像分类及模型优化技术。掌握Cascade R-CNN目标检测框架与Swin Transformer分类模型架构，具备小样本学习场景下的数据增强策略设计能力。熟练运用图像处理算法（如柏松融合、像素平均）提升合成数据真实性，精通模型感受野与输入尺度的配比优化方法。熟悉深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）及模型部署技术。
工作履历（脱敏处理）
专注于计算机视觉算法研发，擅长深度学习模型优化与数据增强技术。主导小样本学习场景下的算法研究，设计创新性数据增强策略，提升合成数据真实性。通过优化模型感受野与输入尺度配比，提升检测精度。参与算法竞赛并取得优异成绩，具备扎实的算法研究能力和工程实现经验。
项目经验（脱敏处理）
ICME-2022安全AI挑战者计划第九期：小样本商标检测挑战赛（排名12/2135）。采用Cascade R-CNN作为目标检测器，Swin Transformer作为分类器进行后处理。针对禁止外部数据限制，设计离线数据增强方案：通过裁剪真实框并随机粘贴至无目标区域，结合柏松融合、像素平均等技术提升合成图像真实性。优化模型感受野与输入尺度配比，通过加深网络结构提升特征提取能力，最终实现检测精度提升。
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