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对深度学习技术充满热情,享受从数据到模型的完整探索过程,习惯用代码验证想法。做事严谨细致,对数据质量有较高要求,认为可靠的输入是模型效果的基础。扎实掌握 PyTorch/TensorFlow 框架,熟悉 CNN、Transformer 等主流架构,能快速复现论文并在实际场景中落地。在校期间积极参与科研实践,对 CV/NLP 方向都有涉猎,具备独立排查训练问题和优化模型性能的能力。希望加入 AI 团队,在真实业务场景中持续提升算法工程化能力。
以第一作者撰写论文《基于注意力机制的工业缺陷检测方法》,投稿至人工智能相关会议。
提出多尺度特征融合策略,在公开缺陷数据集上验证,使小目标检测 recall 提升 5%。
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