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崗位職責(zé)： 1. 復(fù)雜場景下的目標(biāo)檢測與識別 - 研發(fā)高精度多目標(biāo)檢測算法（小目標(biāo)、遮擋、低光照場景），在COCO/PASCAL VOC等數(shù)據(jù)集上達(dá)到SOTA性能（mAP≥85%） - 設(shè)計(jì)自適應(yīng)特征提取網(wǎng)絡(luò)，解決跨域泛化問題（如可見光→紅外遷移學(xué)習(xí)） - 優(yōu)化旋轉(zhuǎn)目標(biāo)檢測（如DOTA數(shù)據(jù)集場景），開發(fā)基于關(guān)鍵點(diǎn)的旋轉(zhuǎn)框回歸方法 2. 實(shí)時(shí)多目標(biāo)跟蹤（MOT）系統(tǒng)開發(fā) - 實(shí)現(xiàn)100FPS+的多目標(biāo)跟蹤算法（DeepSORT/ByteTrack優(yōu)化），ID Switch率≤1% - 開發(fā)多模態(tài)融合跟蹤（RGB+Thermal/LiDAR），解決目標(biāo)遮擋與形變問題 - 構(gòu)建長時(shí)重識別（ReID）模塊，支持目標(biāo)離場后二次識別 3. 嵌入式端算法極致優(yōu)化 - 在RK3588/NVIDIA Jetson平臺部署YOLOv7/PP-YOLOE等模型，實(shí)現(xiàn)4K@30FPS實(shí)時(shí)檢測 - 開發(fā)NPU專用算子（如RKNN自定義OP），加速注意力機(jī)制/Transformer層 - 設(shè)計(jì)多級流水線架構(gòu)，平衡檢測→跟蹤→識別任務(wù)的資源分配 4. J工/航天級算法開發(fā) - 開發(fā)抗干擾目標(biāo)識別算法（應(yīng)對電子戰(zhàn)環(huán)境下的圖像干擾） - 實(shí)現(xiàn)星載平臺的輕量化跟蹤算法（內(nèi)存<100MB，功耗<5W） 任職要求： 1. 硬性門檻 - 博士學(xué)歷（碩士需5年以上經(jīng)驗(yàn)），計(jì)算機(jī)視覺/模式識別專業(yè) - 以第一作者發(fā)表過CVPR/ICCV/ECCV論文，或相關(guān)領(lǐng)域?qū)＠?項(xiàng)以上 - 主導(dǎo)過至少1個10萬張以上標(biāo)注數(shù)據(jù)的工業(yè)級視覺項(xiàng)目 2. 核心算法能力 - 深度學(xué)習(xí)架構(gòu)設(shè)計(jì) - 精通DETR系列（如Deformable DETR）或YOLO系列模型改進(jìn) - 掌握視覺Transformer的輕量化技術(shù)（如MobileViT, EdgeNeXt） - 有自監(jiān)督/半監(jiān)督學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)（SimCLR, MoCo等） - 多目標(biāo)跟蹤專精 - 熟悉關(guān)聯(lián)算法（匈牙利算法/JDE范式）與運(yùn)動模型（Kalman/粒子濾波） - 開發(fā)過跨相機(jī)全局跟蹤系統(tǒng)（支持拓?fù)涞貓D構(gòu)建） - 傳統(tǒng)CV融合能力 - 精通特征工程（SIFT/SURF/ORB）與幾何視覺（PnP/EPnP） - 掌握OpenCL/CUDA加速的經(jīng)典算法（如光流法LK優(yōu)化） 3. 嵌入式部署硬核技能 - 在ARM平臺實(shí)現(xiàn)過INT8量化后精度損失<2%的模型壓縮 - 開發(fā)多線程異構(gòu)調(diào)度框架（CPU+NPU+GPU任務(wù)分配） - 熟悉TensortRT的plugin開發(fā)與ONNX算子自定義 4. 特殊場景經(jīng)驗(yàn)（加分項(xiàng)） - J事領(lǐng)域：SAR圖像目標(biāo)識別/紅外弱小目標(biāo)檢測 - G業(yè)領(lǐng)域：高速運(yùn)動目標(biāo)跟蹤（如子彈彈道分析） - Y療領(lǐng)域：顯微鏡細(xì)胞追蹤/內(nèi)窺鏡病灶定位