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上級
On
4〜6年
6〜10年
10〜15年
15年以上
Software engineer
Avatar of Patrick Hsu.
Avatar of Patrick Hsu.
Algorithm Research & Development @適着三維科技股份有限公司 TG3D Studio Inc.
2021 ~ 現在
Software Engineer
1ヶ月以内
Patrick Hsu AI Research & Development As a seasoned AI engineer with six years of experience, I specialize in computer vision, 3D body model reconstruction, generative AI, and possessing some knowledge in natural language processing (NLP). | New Taipei City, [email protected] Work Experience (6 years) Algorithm Research & Design• TG3D Studio MayPresent A skilled engineer specialized in computer vision and generative AI with experience in developing and training AI models for digital fashion applications. Body AI: Virtual Try On Integrated cutting-edge technologies such as Stable Diffusion, ControlNet, and Prompt Engineering to create a sophisticated system for
Python
AI & Machine Learning
Image Processing
就職中
面接の用意ができています
フルタイム / リモートワークに興味あり
4〜6年
國立台灣大學
生物產業機電工程所

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検索のコツ
1
Search a precise keyword combination
senior backend php
If the number of the search result is not enough, you can remove the less important keywords
2
Use quotes to search for an exact phrase
"business development"
3
Use the minus sign to eliminate results containing certain words
UI designer -UX
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Definition of Reputation Credits

Technical Skills
Specialized knowledge and expertise within the profession (e.g. familiar with SEO and use of related tools).
Problem-Solving
Ability to identify, analyze, and prepare solutions to problems.
Adaptability
Ability to navigate unexpected situations; and keep up with shifting priorities, projects, clients, and technology.
Communication
Ability to convey information effectively and is willing to give and receive feedback.
Time Management
Ability to prioritize tasks based on importance; and have them completed within the assigned timeline.
Teamwork
Ability to work cooperatively, communicate effectively, and anticipate each other's demands, resulting in coordinated collective action.
Leadership
Ability to coach, guide, and inspire a team to achieve a shared goal or outcome effectively.
1年以内
台灣桃園
Professional Background
現在の状況
無職
求人検索の進捗
Professions
Research / R&D
Fields of Employment
ソフトウェア, Hardware, Automatic Control
職務経験
1〜2年
Management
なし
スキル
C
C#
言語
English
中級者
Chinese
ネイティブまたはバイリンガル
Job search preferences
希望のポジション
Software engineer
求人タイプ
フルタイム
希望の勤務地
台灣台北, 台灣高雄
リモートワーク
リモートワークに興味あり
Freelance
はい、私はアマチュアのフリーランスです。
学歴
学校
臺北大學
専攻
資訊工程系
印刷
Ikvvzhaogmmz95gfopfx

游竣宇

您好,我是游竣宇,畢業於淡江大學資訊工程學系

後於臺北大學就讀資工所,在碩士期間主要負責為影像處理以及人工智慧

本人樂於分享、熱愛學習


Software engineer
Taoyuan City,TW
[email protected]

技能簡介


程式語言工具

Python : Tensorflow, pytorch

C#:UI設計

C++ :Opencv影像處理


類神經網路

-熟悉物件偵測網路架構:YOLO、Deep Snake、Yolact等

-熟悉Tensorflow, Pytorch等



基礎程式能力

版本控制:Git

網頁設計:Codeigniter、Django 

資料庫設計:MySQL

環境設置:CMake、pip、Anaconda

接案經驗

CASE 1:網頁撰寫(寂天雲端學習)

使用Codeigniter做為後端工具,主要為bug修復以及新功能的實現。

Experiences 00 00@2x

CASE 2:大貨車櫃號判別

該影像無法一次性包含此類大型車輛,因此利用切割法將貨車切分為車頭、貨櫃以及櫃號,不包含這三類的其餘車輛作為負樣本進行訓練,以frame數計算可成功判別的時序可到85%上下。

Experiences 00 00@2x

CASE 3:路口影像車輛追蹤

使用Multi-target Tracker的技術對路口進行多車輛追蹤,並對於每個車輛個體標上專屬編號,後續可利用車牌辨識技術將該編號替換成車牌號碼,以達到路口監視的功能。

Experiences 00 01@2x

CASE 4:魚眼影像分析車流量

透過路口全景攝影機影像,首先使用YOLOv3&YOLOv4作為物件偵測的網路架構,並將偵測物件進行後續追蹤,計數出以線段為主in/out方向車輛數量,實現路口車況擁塞情形與分析。

Experiences 00 02@2x

CASE 5:路口影像異常車流或是異常事件發生

以Deep Snake&Yolact的網路架構作為物件偵測的網路架構,其中運用校正法使車輛投射至俯視圖時可以較接近實際車輛位置,並對於校正後車輛進行追蹤,後續再將追蹤後車輛軌跡線以LSTM的網路架構預測其軌跡線,以此作為基準判斷有無異常情形發生。

Experiences 00 03@2x

CASE 6:醫學BCG&ECG信號處理

利用訊號處理的方式把可能的的波峰值標記,並過濾掉錯誤波峰值,後續可利用發生波峰值的時間序列判斷目前病人的生理狀況。

Experiences 00 03@2x
Resume
プロフィール
Ikvvzhaogmmz95gfopfx

游竣宇

您好,我是游竣宇,畢業於淡江大學資訊工程學系

後於臺北大學就讀資工所,在碩士期間主要負責為影像處理以及人工智慧

本人樂於分享、熱愛學習


Software engineer
Taoyuan City,TW
[email protected]

技能簡介


程式語言工具

Python : Tensorflow, pytorch

C#:UI設計

C++ :Opencv影像處理


類神經網路

-熟悉物件偵測網路架構:YOLO、Deep Snake、Yolact等

-熟悉Tensorflow, Pytorch等



基礎程式能力

版本控制:Git

網頁設計:Codeigniter、Django 

資料庫設計:MySQL

環境設置:CMake、pip、Anaconda

接案經驗

CASE 1:網頁撰寫(寂天雲端學習)

使用Codeigniter做為後端工具,主要為bug修復以及新功能的實現。

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CASE 2:大貨車櫃號判別

該影像無法一次性包含此類大型車輛,因此利用切割法將貨車切分為車頭、貨櫃以及櫃號,不包含這三類的其餘車輛作為負樣本進行訓練,以frame數計算可成功判別的時序可到85%上下。

Experiences 00 00@2x

CASE 3:路口影像車輛追蹤

使用Multi-target Tracker的技術對路口進行多車輛追蹤,並對於每個車輛個體標上專屬編號,後續可利用車牌辨識技術將該編號替換成車牌號碼,以達到路口監視的功能。

Experiences 00 01@2x

CASE 4:魚眼影像分析車流量

透過路口全景攝影機影像,首先使用YOLOv3&YOLOv4作為物件偵測的網路架構,並將偵測物件進行後續追蹤,計數出以線段為主in/out方向車輛數量,實現路口車況擁塞情形與分析。

Experiences 00 02@2x

CASE 5:路口影像異常車流或是異常事件發生

以Deep Snake&Yolact的網路架構作為物件偵測的網路架構,其中運用校正法使車輛投射至俯視圖時可以較接近實際車輛位置,並對於校正後車輛進行追蹤,後續再將追蹤後車輛軌跡線以LSTM的網路架構預測其軌跡線,以此作為基準判斷有無異常情形發生。

Experiences 00 03@2x

CASE 6:醫學BCG&ECG信號處理

利用訊號處理的方式把可能的的波峰值標記,並過濾掉錯誤波峰值,後續可利用發生波峰值的時間序列判斷目前病人的生理狀況。

Experiences 00 03@2x