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专业技能
精通PyTorch/TensorFlow深度学习框架，熟练掌握Vision Transformer、BEiT、Diffusion Transformer等SOTA模型架构。具备图像分类、目标检测、语义分割、变化检测等计算机视觉技术开发能力，熟悉大规模预训练模型与数据集应用。掌握YOLOv7目标检测算法优化、Unet++图像分割模型改进、Transformer架构在遥感影像变化检测中的应用。熟悉无监督学习在地物分割中的建模方法，具备多模态数据处理与特征工程能力。
工作履历（脱敏处理）
专注于电力系统智能运维与遥感影像分析领域，主导电力设备缺陷目标检测系统开发，通过YOLOv7算法优化实现92%以上检测准确率；研发遥感影像新增建筑变化检测系统，采用Transformer架构提升复杂场景识别能力；完成松材线虫病变区域分割项目，基于Unet++改进模型实现亚像素级分割精度。擅长处理多源异构数据，具备从数据清洗、特征提取到模型部署的完整开发经验，能够针对实际业务需求进行算法创新与工程落地。
项目经验（脱敏处理）
电力缺陷目标检测系统：基于YOLOv7框架开发电力设备缺陷检测算法，通过改进特征金字塔结构提升小目标检测能力，实现92.3%的mAP指标。采用数据增强策略应对样本不平衡问题，部署后使运维效率提升40%。
遥感影像变化检测系统：构建基于Transformer的遥感影像变化检测模型，通过多尺度特征融合机制提升复杂场景识别能力。项目实现85%以上变化区域识别准确率，支持城市违章建筑自动发现，年均节省人工巡检成本超百万元。
地物分割与变化分析平台：研发基于Unet++的高精度地物分割系统，结合无监督学习方法处理未标注遥感数据。通过引入注意力机制提升边缘区域分割质量，实现0.92的Dice系数，支撑灾害评估与城市规划决策。
驻场外包优势
服从性高
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技术扎实
1年项目实战经验
可长期驻场
接受异地项目外派
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