工作及科研项目背景
工作项目
目标检测模型训练、验证、测试:
项目: 矿岩缺陷检测
目的: 识别岩样图片中的孔隙 一期，孔洞标注，二期裂隙关键点标注
数据: 矿山原有岩样图片，大概9000张，通过数据增强（上下左右对称，旋转）得到图片。使用图像金字塔解决特征丢失太多，及孔隙的大小问题。
训练模型
使用Faster-R-CNN算法框架，结合AlexNet和VGG19模型进行了训练。训练中需要了极端层环境下的梯度弥散和收敛情况。尝试了不同模型下的tanh、sigmod、Relu激活函数对模型进行调整测试。学习率调整从0.001到0.0000001进行了测试。得到的最终结果是在Faster R-CNN中的Alexnet增加两层后的Bbox的准确率稍低，VGG情况下的准确率稍高，Relu的激活函数的阈值修改为2，不是原来定义的0。最终我选择的是faster R-CNN计算框架，卷积层是VGG15，全连接层用1*1的卷积代替。准确率为97%。
思考: 目前yolov3对细胞的检测效果不过，其检测效果类似，看是否可以使用。
其余参与项目:
人脸识别: 打标签，标签规范制定。图片中值滤波处理，数据增强。数据处理，未参与模型构建和调参数
国电硬件设备检测:
航天科工MES项目开发（Java方向） 项目负责人
参与方案研讨与设计，基于用友NC开发平台，设计MES流程；
进行核心功能的开发；
功能迭代升级

研究生培养办公室助理
2014-2016 一等研究生奖学金(两次)
2010-2014
2015 全国大学生采矿模型大赛一等奖
2010-2014 一等奖学金(三次)
2012 北京市数学竞赛三等奖
证书及个人技能
英语证书: CET-4 CET-6
计算机证书: 二级
专业技能: 操作系统: Windows&Linux