負(fù)責(zé)目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、圖像識(shí)別、視頻分析等計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā),對(duì)已有的計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法進(jìn)行優(yōu)化,提升算法的準(zhǔn)確性、效率和魯棒性。
職位要求:
熟練掌握 Python、C++ 等編程語(yǔ)言;
熟悉PyTorch、TensorFlow、keras等深度學(xué)習(xí)框架中的一種或多種;
熟悉 OpenCV、OpenGL 等開(kāi)源庫(kù);
深入理解計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法,包括目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、特征提取、分類算法等;
熟悉常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)模型,如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)、Transformer 等,掌握模型的原理和應(yīng)用場(chǎng)景;
?了解模型輕量化技術(shù),如剪枝、量化、知識(shí)蒸餾等;熟悉模型部署工具,如
TensorRT、ONNX、RKNN、NNIE 等,能夠?qū)⒂?xùn)練好的模型高效部署到不同的硬件平臺(tái)上。