1、算法研究與開發(fā):深入研究計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的最新算法和技術(shù)，如深度學(xué)習(xí)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、姿態(tài)估計(jì)、視頻處理等，并應(yīng)用于實(shí)際項(xiàng)目中。
2、系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn):參與計(jì)算機(jī)視覺相關(guān)模塊的架構(gòu)設(shè)計(jì)，包括算法模塊的設(shè)計(jì)、開發(fā)、測(cè)試與優(yōu)化，確保系統(tǒng)的有效性、穩(wěn)定性和可擴(kuò)展性。
3、數(shù)據(jù)處理與分析:處理大規(guī)模圖像和視頻數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注、特征提取等預(yù)處理工作，為模型訓(xùn)練提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集。
4、模型訓(xùn)練與優(yōu)化:使用TensorFlow、PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架訓(xùn)練模型，對(duì)模型進(jìn)行調(diào)優(yōu)，提升識(shí)別準(zhǔn)確率、處理速度和魯棒性。