小柚

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个人总结

计算机视觉方向硕士应届生,专注于3D重建与SLAM算法研究。熟练掌握NeRF、3DGS及多视图几何理论,具备扎实的PyTorch框架落地能力。曾在头部机器人公司实习,参与稠密建图模块优化,有从论文复现到工程部署的完整经验。期望在3D视觉领域持续深耕,解决复杂场景下的感知难题。

工作经历

3D视觉算法实习生

大疆创新

2025-07 - 2025-12
  • 基于3DGS技术重构室内场景重建流程,引入自适应密度控制策略,将新视角合成PSNR提升2.4dB,训练收敛速度加快30%。
  • 负责SLAM前端特征点匹配模块优化,利用多视图几何约束剔除误匹配,在低纹理环境下跟踪成功率从82%提升至91%。
  • 协助团队完成算法在嵌入式平台的量化部署,通过算子融合与显存优化,将推理延迟控制在18ms以内,满足实时性要求。

项目经历

基于NeRF的动态场景高保真重建系统

个人独立项目

2024-10 - 2025-04
  • 设计并实现了一种改进的动态NeRF架构,引入时间隐式编码处理非刚性形变,在自定义数据集上FID指标降低15%。
  • 构建包含多光源变化的采集环境,编写自动化标定脚本,将相机位姿估计误差控制在0.5度以内。
  • 项目代码开源至GitHub,累计获得200+ Star,并被相关领域技术博客收录推荐。

面向移动机器人的稠密语义建图

实验室科研项目

2024-03 - 2024-09
  • 融合RGB-D传感器数据与语义分割网络,构建带有类别信息的稠密点云地图,内存占用较传统体素地图减少40%。
  • 针对长走廊等退化场景,提出基于线特征的辅助定位方案,有效解决了纯视觉SLAM易丢失轨迹的问题。
  • 在真实办公环境中进行长达5公里的建图测试,绝对轨迹误差(ATE)均值为1.2cm,达到行业领先水平。

教育背景

广东工业大学

硕士 · 计算机科学与技术

2023-09 - 2026-06

深圳大学

本科 · 电子信息工程

2019-09 - 2023-06

技能专长

编程语言

Python · C++ · CUDA

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · OpenCV

核心算法

3DGS · NeRF · SLAM · 多视图几何 · SfM

工具与平台

Linux · Docker · Git · ROS/ROS2

校招简历进阶2026/7/6

3D视觉算法工程师简历范文(互联网/机器人校招)

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突出3DGS、NeRF、SLAM及多视图几何算法落地能力
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适用人群

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