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Education 教育经历

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  1. 数据挖掘与量化功能分级任务 在医院康复科的数据来源下,我参与了一个数据挖掘项目,完成康复患者的量化功能分级任务。我的主要职责是实验部分,包括数据收集、数据清理以及机器学习/深度学习模型的建模。通过使用 Pandas 库进行数据收集和清理, NumPy 进行数据预处理,并借助 Matplotlib 进行初步的数据可视化,有效地分析了数据的分布和趋势。最终,我基于 sklearn和PyTorch 框架分别构建了机器学习,深度学习模型,用于量化评估康复患者的功能水平。
  2. 商标图像检索挑战赛 我参与了2022年的“云图搜”商标图像检索挑战赛,该比赛旨在开发一个高效的商标图像检索模型,并以F1-score分数衡量参赛队伍算法模型性能。我基于 PyTorch 框架进行数据处理,并自主编写了训练脚本,完成了模型的训练和验证。通过优化模型架构和训练策略,最终地提高了商标图像检索的准确性和效率。
  3. 图像分类与模型对比分析 我在图像分类领域开展了一系列项目,涵盖了多个数据集,包括CIFAR-10、CIFAR-100、Imagenette和Imagewoof,以及大型数据集 IP102 农业害虫数据集。我在项目中负责数据预处理、模型搭建和改进,并与多个先进模型进行了对比分析。在过程中,掌握了pytorch lighting的训练框架,wandb进行实验记录。通过实践,我不仅熟练掌握了数据增强和模型调优的技巧,还深入了解了现有模型的优缺点和适用场景。
  4. 目标检测与农业虫情监测系统 在 IP102 害虫数据集中,我基于 mmdetection 框架开展了目标检测任务。利用数据集中部分有标注信息的图像,我训练了一个目标检测模型,成功地实现了农业虫情的监测和识别。在此过程中,学习掌握了分布式训练,单机多卡的训练能加速我的训练过程。此外,我还参与了“挑战杯”, “互联网+”,等比赛项目,我与团队合作开发了基于深度学习和物联网的农业虫情监测系统,为农业生产提供了智能化解决方案。

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