赵凯的个人简历
更新日期：2024-03-25 学历：硕士 工作经验：无经验 浏览：6次
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赵凯的个人简历更新日期：2024-03-25 学历：硕士 工作经验：无经验 浏览：6次
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| 基本信息 | ||||
| 真实姓名： | 赵凯 | 性别： | 男 | |
| 年龄： | 23 岁 | 身高： | 182CM | |
| 婚姻状况： | 未婚 | 户籍所在： | 河北省沧州市 | |
| 最高学历： | 硕士 | 现有职称： | ||
| 联系地址： | 北京市朝阳区北京工业大学中蓝公寓 | 工作经验： | 无经验 | |
| 刷新时间： | 2024-03-25 | 有效期至： | 2023-12-16 | |
| 求职意向 | |||||
| 期望工作地点： | 北京 天津 河北 | 期望岗位性质： | 全职 | 期望月薪： | 1万以上元/月 |
| 期望从事的岗位： | 语音视频开发工程师 | ||||
| 期望从事的行业： | 院校/高等教育 学术科研/院所 计算机软件/硬件 航天/航空 政府部门/事业单位 | ||||
| 教育经历 | |||||
| 最高学历： | 硕士 | 毕业学校： | 北京工业大学 | 所学专业： | 机械工程-机器视觉方向 |
| 教育背景： | 2021-2024 北京工业大学 机械工程-机器视觉方向（硕士） 2017-2021 河北科技大学 机械设计制造及自动化（本科） 2021.06 “河北省优秀毕业生” 2019.09 国家励志奖学金 2019.09 全国大学生机器人比赛 RoboMaster（担任无人机研发代表，获得国家二等奖）； 2019.09 “三好学生”； 2020.09 “模范学生干部” 2020.09 全国大学生机械创新比赛（河北省一等奖） 2020.09 三维数字创新设计大赛（河北省一等奖） |
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| 技能特长与工作经验 | |||||
| 外语语种： | 英语 | 语种水平： | 一般 | 电脑水平： | 熟练 |
| 技能描述： | 编程语言：Python、掌握深度学习框架 PyTorch 以及相关的 Detectron2 框架；了解 Linux 常用操作指令； 深度学习：熟悉目标检测算法：Faster R-CNN、Yolo-V3、Yolo-V5 等；熟悉分割算法：Mask R-CNN、SparseInst 等； 熟悉视频分类网络：Afformer、Demo2Vec 等； 机器视觉：熟悉常用的机器视觉图像处理算法；熟悉常 |
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| 工作经历： | 2022.09-2024.06 中国科学院自动化研究所（计算机视觉算法实习生） 1）面向服务机器人的物体可供性研究-功能可供性检测（图像分割任务） 项目负责人（独立完成） 通过对 SparseInst 的 Encoder 与 Decoder 进行改进，在 UMD 数据集上的测试结果相对于原算法提升了 2%。 在原算法的基础上增加物体类别检测分支，利用类别检测结果以通道注意力形式监督可供性检测分支中 Mask 的生成。 针对测试过程中遇到的对小目标不敏感等问题，通过扩大特征图尺寸、引入 Aspp 模块、添加注意力机制等方法提升对小目标的检测精度。 2）面向服务机器人的物体可供性研究-行为可供性检测（视频理解任务） 项目负责人（独立完成） 利用视频数据实现动作的分类与操作区域的检测，目前已复现 Afformer、Interaction-Hotspots 等相关算法。 利用分割大模型 Segment Anything 完成数据标注。利用旋转、裁剪、添加椒盐噪声等进行数据增强。 利用自注意力机制与交叉注意力机制实现视频特征向图像特征的映射。实现行为可供性像素级别的分割检测（相关领域其他方法的检测结果以热图为主）。 |
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| 自我评价 |
| 擅长阅读英文文献，复现相关代码，并在论文中寻找创新点。对新算法、新技术有较强的求知欲望（例如分割领域的大模型 Segment Anything，并打算学习迁移技术，解决下游任务）。善于依托项目学习相关专业技能，并能很好的结合具体项目进行优化改进。有创新意识，有较强的学习能力、适应能力。具有较好的抗压能力。 |
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