图像分割算法工程师简历模板

在硕士期间，深入学习了计算机视觉、机器学习等相关课程，成绩优异。参与了多个科研项目，锻炼了算法设计与实现能力。

• 负责公司图像分割算法的研发工作，针对医学影像领域，优化了语义分割算法，使分割准确率提高了15%，在实际临床应用中，帮助医生更精准地诊断疾病，该算法已在公司三款医疗影像产品中上线，服务了超过50家医院。
• 带领3人团队，完成了工业零件缺陷检测图像分割算法的开发，通过改进模型结构和数据增强策略，将缺陷检测的召回率从70%提升至90%，为企业减少了因零件缺陷导致的损失，每年节约成本约200万元。

• 主导了自动驾驶场景下的图像分割算法研发，针对复杂路况和多样目标，提出了一种多尺度特征融合的分割模型，在公开数据集上的mIoU达到了85%，为自动驾驶系统的环境感知提供了关键技术支持，目前该算法已在公司的自动驾驶测试车辆上进行了10000公里的路测，性能稳定。
• 与高校合作开展科研项目，将最新的深度学习理论应用于图像分割算法中，发表了2篇SCI论文，提升了公司在行业内的技术影响力。

该项目是为某电商平台开发商品图像分割算法。通过分析电商商品图像特点，采用深度学习中的U-Net模型为基础架构。在数据处理阶段，对商品图像进行了精细化标注，构建了包含10万张商品图像的数据集。通过数据增强（旋转、缩放、裁剪等）扩充数据量。在模型训练过程中，调整了网络参数，引入注意力机制，使分割精度大幅提升。最终在电商平台的商品展示、搜索等功能中应用，提高了用户体验，商品点击率提升了8%。

此项目是针对安防监控领域的行人图像分割。考虑到监控场景的复杂性（光照变化、遮挡等），选用了改进的DeepLabv3+模型。建立了包含不同场景、不同时间段的5万张行人监控图像数据集。在模型优化上，结合了迁移学习，利用在大型图像数据集上预训练的模型参数初始化。通过多轮训练和调优，使行人分割的准确率达到92%。该算法应用于安防监控系统后，提高了异常行为检测的准确性，误报率降低了30%。