YOLO算法工程师

一、岗位职责1.数据处理与模型训练调优收集、整理并标注健身房场景相关图像和视频数据，构建高质量训练数据集。对数据进行预处理，包括图像增强、数据平衡等，提升模型泛化能⼒。深⼊钻研YOLOV5或YOLOV8算法原理与架构，结合健⾝房实际需求改进创新算法，增强模型在复杂环境中的检测效果与鲁棒性。运用Python和深度学习框架（如PyTorch）进行模型训练，依据训练结果调整模型参数与超参数，优化模型性能。2.模型适配与场景定制优化把YOLOV5或YOLOV8⽬标检测模型适配到rk开发平台，确保模型稳定且高效运行。3.开发、测试与部署用Python等编程语言实现算法，完成从原型到可部署代码的转化。将训练好的模型部署到rk平台，并进行性能与代码优化。编写测试用例，对算法和模型进行全面测试，涵盖功能、性能、稳定性等方面。在健身房实际场景中验证和优化模型。4.技术支持与跨部门协作为产品及相关部门提供算法技术支持，解决健身房项目技术难题。与硬件、软件等团队密切合作，参与跨部门项目开发实施，确保算法与软硬件系统协同工作，满足健身房实际应用需求。5.文档撰写与技术分享撰写算法设计文档、技术报告和使用手册，记录开发过程、技术细节和实验结果。二、任职要求专业技能•算法基础：熟悉深度学习原理，对目标检测算法有深入理解，熟练掌握YOLOV5或YOLOV8算法的原理、架构和实现细节。有在复杂场景下进行目标检测模型训练和调优的经验。•编程语言：熟练掌握Python进行算法开发、数据处理和模型训练，能够将算法部署到rk平台。•深度学习框架：熟悉PyTorch或TensorFlow等深度学习框架，能够使用这些框架进行模型的搭建、训练和调优。•硬件平台：会RK88芯片，将YOLO移植到rk88的ubuntu系统。•图像处理：熟悉图像处理的基本算法和技术，如滤波、特征提取、图像增强等，能够运用这些技术对健身房场景的输入数据进行预处理和后处理。三、项目经验•有基于YOLOV5或YOLOV8进行目标检测项目开发的经验，能够独立完成模型的训练、评估和优化，特别是在健身房场景复杂环境下的项目经验优先。•有在嵌入式平台rk上进行深度学习模型部署和优化的项目经验者优先。
联系我时，请说是在58同城上看到的，谢谢！