熟悉深度學(xué)習(xí)的基本原理，熟悉使用 TensorFlow 框架。熟練使用 CNN/GAN 模型，并應(yīng)用于識(shí)別、圖像生成等任務(wù)。
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杭州其它兼職程序員

ID：160165

十號(hào)

圖像算法工程師

公司信息：
蘑菇街

工作經(jīng)驗(yàn)：
2年

兼職日薪：
500元/8小時(shí)

兼職時(shí)間：
下班后
周六
周日
可工作日遠(yuǎn)程

所在區(qū)域：
杭州
西湖

技術(shù)能力

熟練掌握J(rèn)ava、Python開發(fā)，掌握MySQL、Oracle等數(shù)據(jù)庫SQL操作。
熟悉深度學(xué)習(xí)的基本原理，熟悉使用 TensorFlow 框架。熟練使用 CNN/GAN 模型，并應(yīng)用于識(shí)別、圖像生成等任務(wù)。
熟練使用 VGG/ResNet/Inception 等基礎(chǔ)模型進(jìn)行 Fine-tuning。
熟悉Linux操作系統(tǒng)及Shell編程；熟悉 Java Web 開發(fā)及常用的框架。

項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)

1.服裝尺碼識(shí)別(OCR)
服裝尺碼識(shí)別，這個(gè)項(xiàng)目是為了減少商家新增或更新商品時(shí)的操作，也可用于推薦決策。此項(xiàng)目基于商家上傳的服裝尺碼圖像進(jìn)行識(shí)別，識(shí)別效果正確率可達(dá) 99%。
2.中文字體風(fēng)格遷移
設(shè)計(jì)師設(shè)計(jì)一款字體需要花費(fèi)大量的時(shí)間和精力，何不利用人工智能來生成字體呢?在此之前，本人一直研究 GAN 的應(yīng)用，故嘗試用 GAN 來生成字體。工作包括:分析中文字體的結(jié)構(gòu)，使用聚類的方式獲得特征字，提供給設(shè)計(jì)師；構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；使用設(shè)計(jì)師提供的樣本進(jìn)行訓(xùn)練并調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及 loss；使用訓(xùn)練好的模型生成剩余的六千多字體圖片，設(shè)計(jì)師微調(diào)后，生成字體庫。
3.人臉圖像超分辨率重建
由于攝像頭的視場(chǎng)廣且離人臉遠(yuǎn)，所以檢測(cè)到的人臉往往很小，當(dāng)人臉像素小于 20x20 時(shí)，當(dāng)今高效率的人臉識(shí)別算法會(huì)迅速下降，大大限制了人臉識(shí)別的應(yīng)用范圍。此項(xiàng)目主要是為了對(duì)低分辨率 16x16 像素的圖像重建為 64x64 像素的高分辨率圖像。