小柚

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个人总结

电子科技大学计算机科学与技术硕士应届生,专注深度学习与计算机视觉方向。熟练掌握PyTorch框架及模型部署优化,在目标检测与图像分割领域有扎实的项目落地经验。具备优秀的算法工程化能力,期待在互联网或半导体行业发挥技术价值。

工作经历

AI 算法实习生

大疆创新

2025-07 - 2025-10
  • 参与无人机避障系统的视觉感知模块优化,基于YOLOv8架构改进小目标检测头,在嵌入式端将推理耗时从45ms降低至28ms。
  • 负责构建难例挖掘流程,通过自动化脚本清洗并标注了约1.2万张特定场景图像,使模型在复杂光照下的召回率提升了8%。
  • 协助完成模型量化部署,使用TensorRT进行FP16精度转换,在保持精度损失小于1%的前提下,显存占用减少40%。

项目经历

基于多模态融合的工业缺陷检测系统

电子科技大学实验室

2024-09 - 2025-06
  • 针对半导体晶圆表面微小划痕检测难题,设计了一种结合CNN与Transformer的多模态融合网络,有效提取局部纹理与全局上下文特征。
  • 引入注意力机制优化特征金字塔结构,解决了传统方法在极小缺陷(<10像素)上漏检率高的问题,最终mAP达到94.5%。
  • 独立负责数据增强策略的制定,利用GAN生成合成缺陷样本,将训练数据集扩充3倍,显著提升了模型的泛化能力。

轻量化实时人脸关键点检测算法

个人研究项目

2024-03 - 2024-08
  • 复现并改进MobileNetV3 backbone,引入深度可分离卷积与通道剪枝技术,将模型参数量压缩至1.5M,适合移动端部署。
  • 设计自适应损失函数,平衡不同难度关键点的回归误差,在WFLW数据集上将NME指标从4.8%优化至4.2%。
  • 编写C++推理引擎接口,实现算法在Android端的实时运行,帧率稳定在35FPS以上,满足视频流处理需求。

教育背景

电子科技大学

硕士 · 计算机科学与技术

2023-09 - 2026-06

重庆邮电大学

本科 · 软件工程

2019-09 - 2023-06

技能专长

编程语言

Python · C++ · Shell

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · ONNX · TensorRT

算法领域

计算机视觉 · 目标检测 · 图像分割 · 模型量化

工具与平台

Linux · Git · Docker · CUDA

简历范文进阶2026/8/29

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