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专业技能
精通Python/C++编程语言，具备深度学习框架PyTorch/TensorFlow开发经验。掌握目标检测（YOLOv5/Mask R-CNN）、目标跟踪（DeepSORT）、实例分割（U-Net）、语义分割（FCN）等计算机视觉算法。熟练应用CUDA编程技术及TensorRT加速引擎实现模型性能优化。熟悉ORB-SLAM视觉SLAM算法，掌握三维重建中的多视角几何原理与点云处理技术。
工作履历（脱敏处理）
专注于计算机视觉算法研发与工程化实施，主导完成多个视觉识别系统开发。深度参与目标检测算法优化，通过改进YOLOv5网络结构提升小目标识别准确率15%。设计基于DeepSORT的多目标跟踪系统，实现复杂场景下跟踪稳定性提升30%。开发基于U-Net的医学图像分割工具，达到92%的Dice系数。主导TensorRT模型加速项目，使推理速度提升4倍。参与三维重建项目，采用多视角几何算法实现点云数据融合与场景重建。
项目经验（脱敏处理）
某大型运动会视觉系统开发项目：负责实时视频流处理系统的架构设计，采用共享内存技术实现前端数据高效传输。针对多线程同步问题，设计基于C++11标准的线程池调度方案，提升数据处理吞吐量。运用CUDA加速图像预处理模块，使帧率从25fps提升至60fps。开发基于TensorRT的模型部署方案，将推理延迟降低至50ms以内。通过优化ORB-SLAM算法参数配置，实现运动轨迹追踪精度提升20%。
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