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对机器人视觉领域充满热忱,享受通过算法让机器‘看懂’世界的成就感。具备严谨的工程化思维,习惯在模型部署前反复验证极端场景鲁棒性,坚持‘代码即文档’的开发原则。精通多模态视觉算法落地,熟悉从实验室原型到产线级系统的转化路径,擅长用最小可用模型快速验证技术可行性。持续跟踪CVPR/ICRA顶会论文,业余时间维护开源工具库,累计贡献PR超20次。期望加入重视技术深耕的团队,共同推动具身智能视觉技术发展。
在AI视觉大会发表《工业场景下的实时目标检测优化实践》主题演讲,现场演示自研轻量化模型部署方案
主导开发视觉标定工具包VCalib,获GitHub 2.3k Stars,支持多品牌相机自动标定,已被10+企业采用
维护技术博客《机器人视觉手札》,累计发布42篇深度解析文章,全平台阅读量破百万,聚焦模型工程化难点
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