1.根據(jù)實(shí)際項(xiàng)目需要,制定2D視覺(jué)數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)范,并在后續(xù)根據(jù)需要對(duì)標(biāo)注規(guī)范進(jìn)行更新和優(yōu)化;
2.根據(jù)實(shí)際項(xiàng)目需要進(jìn)行視覺(jué)通用2D障礙物檢測(cè)算法的研發(fā)或基于已有框架進(jìn)行定制化開發(fā),使最終的評(píng)價(jià)指標(biāo)達(dá)到項(xiàng)目要求
3.根據(jù)實(shí)際項(xiàng)目需求進(jìn)行視覺(jué)2D紅綠燈檢測(cè)算法的研發(fā)或基于已有框架進(jìn)行定制化開發(fā),使最終的評(píng)價(jià)指標(biāo)達(dá)到項(xiàng)目要求;
4.根據(jù)實(shí)際項(xiàng)目需求進(jìn)行視覺(jué)2D車道線檢測(cè)算法的研發(fā)或基于已有框架進(jìn)行定制化開發(fā),使最終的評(píng)價(jià)指標(biāo)達(dá)到項(xiàng)目要求
5.根據(jù)實(shí)際項(xiàng)目需要,對(duì)相機(jī)內(nèi)外參進(jìn)行標(biāo)定,并使標(biāo)定結(jié)果滿足實(shí)際使用;
6、模型本身算法調(diào)優(yōu)(可復(fù)現(xiàn)的系統(tǒng)分析文檔:包括算法設(shè)計(jì)原理算法設(shè)計(jì)原因、算法設(shè)計(jì)整體架構(gòu));
7、算法設(shè)計(jì)優(yōu)化(算子改寫和優(yōu)化,設(shè)計(jì)符合項(xiàng)目需求的算子用于解決模型性能提優(yōu));算法框架編寫和優(yōu)化(25年10月份之前做完)
1.熟練掌握PyTorch深度學(xué)習(xí)框架和人工智能的數(shù)學(xué)基本原理,
2.熟練掌握Python3基礎(chǔ)語(yǔ)法,熟練掌握Python3
編程,使用Python3和PyTorch獨(dú)立開發(fā)過(guò)深度學(xué)習(xí)框架或基于開源框架做過(guò)定制開發(fā);
3.熟練掌握YOLO系列 (不低于YoLOv5的版本)或RT-DETR系列或ResNET系列算法的基本原理,能基于YOLO系列或RT-DETR系列或ResNET系列算法進(jìn)行定制化開發(fā)以滿足我們的實(shí)際項(xiàng)目需要;
4.掌握視覺(jué)2D通用障礙物檢測(cè)的基本原理,并能根據(jù)實(shí)際項(xiàng)目需要制定數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)范,能結(jié)合算法檢測(cè)結(jié)果對(duì)數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)范進(jìn)行分析和優(yōu)化;5.掌握相機(jī)內(nèi)外參標(biāo)定法和標(biāo)定的基本原理,能根據(jù)實(shí)際的項(xiàng)目需要,進(jìn)行相機(jī)的內(nèi)外參標(biāo)定,并使標(biāo)定結(jié)果能滿足實(shí)際項(xiàng)目需要