小柚

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个人总结

计算机视觉方向硕士应届生,深耕深度学习与自动驾驶感知算法。熟练掌握PyTorch框架及C++工程化部署,在目标检测、多传感器融合领域有扎实的项目落地经验。曾在头部车企实习,参与量产项目数据闭环建设,具备从算法原型到车端部署的全流程能力,期望在汽车科技领域持续深耕。

工作经历

自动驾驶感知算法实习生

蔚来汽车

2025-06 - 2025-12
  • 负责基于BEV(鸟瞰图)架构的3D目标检测算法优化,针对雨天和夜间低光照场景进行数据增强,使模型在恶劣天气下的召回率提升了约12%。
  • 参与车端C++推理引擎的性能调优,通过算子融合与内存管理优化,将单帧处理耗时从45ms降低至32ms,满足了实车部署的实时性要求。
  • 协助构建自动化数据闭环流程,编写Python脚本清洗并标注了超过5万帧路测数据,有效支撑了后续模型的迭代训练。

计算机视觉算法助理研究员

星辰科技

2023-06 - 2023-08
  • 参与工业缺陷检测项目的预研工作,负责复现并改进经典分割网络UNet,解决了样本极度不平衡导致的漏检问题。
  • 协助团队搭建分布式训练环境,配置Docker容器与Kubernetes集群,将大规模模型训练任务的资源利用率提高了20%。

项目经历

复杂城市场景下的多模态融合感知系统

智能驾驶实验室

2024-09 - 2025-05
  • 设计并实现了一套融合激光雷达点云与摄像头图像的深度学习网络,利用Transformer架构解决多传感器时空对齐难题,在nuScenes数据集上mAP达到68.5%。
  • 主导模型轻量化工作,采用知识蒸馏与剪枝技术,在保持精度损失小于1%的前提下,将模型参数量压缩了40%,显著降低了显存占用。
  • 独立负责后端服务搭建,使用Flask封装算法接口,支持并发请求处理,成功在实验室演示环境中实现了毫秒级响应。

基于YOLOv8的交通标志实时检测系统

个人独立项目

2024-03 - 2024-08
  • 针对交通标志小目标检测难的问题,改进YOLOv8的Head结构,引入注意力机制,使得小目标检测精度(mAP@small)提升了8个百分点。
  • 完成从模型训练到嵌入式设备(Jetson Xavier)部署的全流程,利用TensorRT进行加速,最终实现30FPS的实时检测速度。
  • 收集并整理包含1.2万张图像的自有数据集,设计了半自动标注工具,将数据预处理效率提升了3倍。

教育背景

南京邮电大学

硕士 · 计算机科学与技术

2023-09 - 2026-06

南京邮电大学

学士 · 软件工程

2019-09 - 2023-06

技能专长

编程语言

Python · C++ · Shell · SQL

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · TensorRT · ONNX

核心算法

计算机视觉 · 目标检测 · 语义分割 · 多传感器融合 · Transformer

工具与平台

Linux · Docker · Git · CUDA · OpenCV

技术研发进阶2026/5/14

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