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精通C/C++及Python开发，熟悉PyTorch/TensorFlow深度学习框架，具备OpenCV图像处理能力，掌握算法优化与模型压缩技术。熟悉Linux系统编程及嵌入式开发，具备TensorRT模型部署经验。擅长目标检测、人脸识别、图像分割等计算机视觉算法研发，精通YOLOv5/v7模型改进与轻量化设计，熟悉模型剪枝、量化等加速技术。

长期从事计算机视觉算法研发，主导深度学习模型优化与工程化部署。主导YOLOv5算法改进项目，通过注意力机制优化与loss函数调整，实现模型精度提升。完成多类车牌识别系统开发，基于少量数据集构建高精度检测模型。实现YOLOv5在TensorRT平台的跨平台部署，支持Linux/Windows/嵌入式设备。开发模型压缩方案，完成模型轻量化与加速优化。具备完整的算法开发流程经验，包括数据标注、模型训练、部署移植及性能调优。

1. 构建多目标检测系统：基于YOLOv5改进注意力机制，优化loss函数设计，实现模型精度提升。采用ShuffleNetV2等轻量化网络结构，完成模型压缩与加速优化，支持多类车牌识别（含新能源/警用车牌等）。2. 开发深度学习部署方案：完成YOLOv5在TensorRT平台的跨平台部署，支持Linux/Windows/嵌入式设备。构建完整的部署流程，包含环境配置、模型转换、接口封装及性能调优。3. 实现模型压缩技术：通过剪枝、量化等方法优化模型，完成YOLOv5/v3/v4系列模型的轻量化改造，提升推理速度并降低资源消耗。4. 开发算法工程模板：构建通用AI算法部署框架，支持VOC数据集标注及模型训练，完成算法SDK开发与工程化落地。