小柚

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个人总结

计算机视觉方向应届生,专注于自动驾驶感知算法研究。熟练掌握PyTorch框架与OpenCV库,在目标检测与图像分割领域有扎实的项目落地经验。具备从数据清洗、模型训练到边缘端部署的全流程能力,渴望在自动驾驶一线团队中通过技术解决长尾场景难题。

工作经历

视觉算法实习生

蔚来汽车

2025-07 - 2025-10
  • 参与自动驾驶感知组的数据闭环建设,针对雨天和夜间场景编写脚本自动筛选难例,累计处理超过 5 万帧路测图像,将数据集的多样性提升了 15%。
  • 基于 YOLOv8 架构复现并优化了交通信号灯检测模型,通过引入注意力机制,在保持推理速度不变的前提下,将小目标检测的 mAP 从 78.5% 提升至 82.3%。
  • 协助工程师完成模型在 Orin 芯片上的量化部署,使用 TensorRT 进行加速,成功将单帧推理延迟从 45ms 降低至 28ms,满足了实时性要求。

项目经历

基于多任务学习的道路场景语义分割系统

个人独立项目

2025-03 - 2025-06
  • 设计并实现了一个端到端的道路场景理解网络,同时输出车道线、可行驶区域及障碍物掩码,解决了传统串行处理效率低的问题。
  • 利用 Cityscapes 和自建数据集进行混合训练,引入边界损失函数(Boundary Loss)优化分割边缘,使车道线预测的 IoU 指标提升了 4.2 个百分点。
  • 使用 OpenCV 对视频流进行后处理平滑,消除了模型预测的帧间抖动,最终在 RTX 3060 上实现了 45 FPS 的实时推理速度。

轻量化车辆与行人检测算法研究

校企合作实验室

2024-09 - 2025-01
  • 针对嵌入式设备算力受限痛点,对 Faster R-CNN 骨干网络进行剪枝操作,在几乎不损失精度的情况下,将模型参数量减少了 40%。
  • 构建了一套包含雾天、逆光等极端条件的测试集,验证了改进算法在恶劣环境下的鲁棒性,漏检率较基线模型降低了 12%。
  • 负责撰写技术报告并在实验室内部进行代码开源,该方案被后续两届本科生作为毕设参考基准。

教育背景

杭州电子科技大学

本科 · 计算机科学与技术

2022-09 - 2026-06

技能专长

编程语言

Python · C++ · Shell

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · ONNX

视觉算法库

OpenCV · PCL · CUDA

核心技能

目标检测 · 图像分割 · 模型量化 · 数据增强

技术研发进阶2026/3/30

视觉算法工程师简历范文(人工智能/自动驾驶校招)

视觉算法工程师 人工智能/自动驾驶 应届生

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突出OpenCV与PyTorch深度学习框架实战能力
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适用人群

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