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对像素级精度的追求近乎偏执,享受每一次从粗糙标注到丝滑轮廓的打磨过程,坚信好的分割算法是让机器“看懂”世界的基石。习惯在复杂噪声与边界模糊中保持冷静,善于将数学直觉转化为简洁高效的网络设计,并具备跨领域迁移的快速学习力。代码习惯严苛,注重可复现与工程健壮性,期待在充满挑战的视觉场景中持续突破。
在脑肿瘤分割模型部署中,采用通道剪枝与INT8量化,将模型体积缩减80%,在树莓派4B上实现12FPS推理,满足实时辅助诊断需求。
针对自动驾驶场景,利用知识蒸馏训练轻量学生网络,结合TensorRT加速,在Xavier平台上达到30FPS,分割精度仅下降0.5%,保障了行车安全。
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