小柚

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个人总结

计算机科学与技术专业应届生,专注于深度学习与计算机视觉领域。熟悉PyTorch框架,具备扎实的算法落地能力。曾在互联网大厂实习,参与过医疗影像辅助诊断及游戏场景生成项目,致力于用技术解决实际问题,期待在AI算法岗位上持续深耕。

工作经历

AI算法实习生

字节跳动

2025-07 - 2025-10
  • 参与短视频内容理解项目,基于ResNet50改进骨干网络,针对低光照场景优化特征提取模块,使特定场景下的分类准确率提升4.5%。
  • 协助团队进行模型蒸馏实验,将教师模型的知识迁移至轻量级学生模型,在保持精度损失小于1%的前提下,推理速度提升30%,成功部署至移动端。
  • 负责清洗和标注约5万条视频帧数据,设计自动化脚本剔除模糊及重复样本,将数据预处理效率提升约2倍。

项目经历

基于深度学习的肺部结节检测系统

校级科研项目

2024-09 - 2025-01
  • 针对医疗影像中微小结节漏检率高的问题,构建基于U-Net的分割网络,引入注意力机制增强病灶区域特征,在LUNA16数据集上敏感度达到92%。
  • 设计多尺度融合策略解决结节大小差异大的难题,通过硬例挖掘(Hard Mining)技术,将假阳性率降低15%。
  • 独立完成后端算法封装与API接口开发,支持医生上传CT影像并在3秒内返回检测结果,项目获校级挑战杯金奖。

游戏场景风格迁移与生成工具

个人独立项目

2025-02 - 2025-06
  • 利用CycleGAN实现游戏素材的跨风格转换,解决传统美术资源复用成本高的问题,训练集包含2000+张不同风格的游戏原画。
  • 优化生成对抗网络的损失函数,加入感知损失项以保留纹理细节,用户主观评估满意度评分从3.5提升至4.2(满分5分)。
  • 将该工具集成至Unity编辑器插件中,供策划人员实时预览效果,单次生成耗时控制在200ms以内。

教育背景

南京邮电大学

本科 · 计算机科学与技术

2022-09 - 2026-06

技能专长

编程语言

Python · C++ · SQL

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · Keras

计算机视觉

OpenCV · 目标检测 · 图像分割 · GANs

工具与平台

Linux · Git · Docker · CUDA

技术/研发进阶2026/4/2

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