毕业去向

中国银行上海市分行

实习经历：

华为有限公司| Huawei， 算法开发实习生， 2021.9-2021.12 远程

1. 实现将Pytorch版YOLOV3迁移至昇腾平台NPU，并保持性能不变，加速推理。
2. 打通pth到ONNX到OM模型相互转化的过程。

深圳市商汤科技有限公司| SenseTime， 算法开发实习生， 2022.3-2022.8 远程

乐歌人体工学科技股份有限公司| LOCTEK， 实习生， 2021.05-2021.12

主要负责智能仓储的集装箱号识别项目，该项目要求通过仓库门口安装的摄像头，识别出经过的集装箱号码。我们所设计 的系统流程和工作内容如下：工业超分辨率缺陷检测齐。辑。辑。用文本图片生成工具生成集装箱背景的文字图片。

1. 超分辨率工业缺陷检测，将超分辨率检测任务转化成低分辨率分类任务。
2. 实现标注数据，划分数据集和训练一体化。

华为有限公司| Huawei， 算法开发实习生， 2022.9-今 远程

1. 多模态掩码建模用于视频异常检测。
2. 提出大规模监控数据集，设计多尺度预训练网络。

科研经历：

视频异常检测

● 提出了基于重构与解构的方法。利用交叉注意力捕捉时空信息，解构潜在异常库中的伪异常，引入辅助打分器提高了无监督异常检测模型的性能。

相关论文 Feature Reconstruction with Disruption for Unsupervised Video Anomaly Detection 已发表于 IEEE Transactions on Multimedia (TMM). 论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/10539327， 代码地址：https://github.com/tcc-power/FRD-unsupervised-video-anomaly-detection

● 提出了事件提示学习用于可疑异常检测的方法。构建文本事件字典，通过伪异常学习挖掘易混淆实例，多提示学习来微调视频之间合成特征的分布，从而提升弱监督视频异常检测的性能。

相关论文Learning Suspected Anomalies from Event Prompts for Video Anomaly Detection 已投稿至ACM Multimedia 2024(CCF-A)，并处于rebuttal阶段 代码地址：https://arxiv.org/abs/2403.01169