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猿急送>

海外其它兼職程序員

ID：345919

Vincent

科研助理

公司信息：
紐約大學

工作經驗：
1年

兼職日薪：
1200元/8小時

兼職時間：
可工作日遠程

所在區域：
海外
全區

技術能力

深度學習與計算機視覺：熟練掌握 PyTorch、TensorFlow 等深度學習框架，具備扎實的計算機視覺理論知識，包括圖像分割、點云配準、目標檢測等。

生成模型與圖像處理：熟悉 Diffusion Models、GANs 等生成模型，具備圖像處理、風格遷移、圖像壓縮等方面的實踐經驗。
模型優化與部署：具備模型量化、剪枝等優化技術經驗，熟悉 ONNX 模型轉換與部署，能夠在 Orin 等嵌入式平臺上進行模型優化。

算法設計與實現：具備較強的算法設計與實現能力，能夠針對特定問題提出創新解決方案，并將其轉化為高效的代碼實現。
科研能力：具備良好的科研素養，能夠閱讀和理解學術論文，并將其中的方法應用于實際項目中。
團隊協作與溝通：具備良好的團隊協作精神和溝通能力，能夠與團隊成員高效合作，共同完成項目目標。

項目經驗

個性化多主題文本到圖像生成：在 Dream Diffusers 項目中，我成功地將多個個性化概念融入到 Pixel-Art 中，并通過語義分割和概念保留損失函數等創新技術，提升了模型在多主題重構、藝術渲染和屬性修改等方面的表現。

低重疊點云配準：在 Masked Point Cloud Registration 項目中，我提出了一種將 MaskNet 與 Multi-Level DCP 相結合的新方法，顯著降低了 RTE 指標，并提高了配準精度。

自動泊車與車道線檢測：在 SenseTime 實習期間，我設計并實現了用于自動泊車感知的道路實例分割端到端建模流程，并提出了實時 ARD 車道線跟蹤和 3D 車道線檢測框架，取得了優于現有技術的性能。

用于有損壓縮的隱式神經表示：在中科院計算所實習期間，我通過集成低比特網絡量化，改進了 SIREN 模型，實現了更高的壓縮率、更低的精度損失和更高的 PSNR。

案例展示

基于視覺感知的自動泊車與車道線檢測系統

在 SenseTime 實習期間，我參與了自動駕駛感知系統的研發，主要負責自動泊車和車道線檢測模塊。自動泊車：設計并實現了用于自動泊車感知的道路實例分割端到端建模流程，通過準確分割道路區域，為車輛提供可靠的泊車引導。車道線檢測：提出了實時 ARD 車道線跟蹤框
個性化多主題文本生成圖像

Dream Diffusers 是一個基于擴散模型的文本到圖像生成項目，旨在實現個性化多主題圖像生成。作為項目負責人，我帶領團隊實現了以下創新：多主題融合：將多個個性化概念融入到 Pixel-Art 中，使得生成的圖像更具創意和表現力。語義分割與概念保留：開發了創