我是劉彥維,畢業於國立陽明交通大學智慧綠能產學研究所,研究電腦視覺演算法。
目前於光寶科技股份有限公司擔任機器學習軟體工程師
專注於Low-level電腦視覺演算法設計與開發,涵蓋範圍包括Low-light Image Enhancement、Image Denoising、Image Signal Processing(ISP)、Image Deblurring、Video Denoising、Super Resolution、Object Detection、Face Anti-Spoofing。
曾任科技部專題計畫研究助理、五篇研討會論文發表、多益成績880分。
2020 NASA黑客松特別獎 / 2019年聯發科智在家鄉競賽特別獎
個人網站
電腦視覺相關之論文著作
Ma, C. W., & Liu, Y. (2023, July). DeepGD3: Unknown-Aware Deep Generative/Discriminative Hybrid Defect Detector for PCB Soldering Inspection. In Uncertainty in Artificial Intelligence (pp. 1326-1335). PMLR.
Liu, Y., & Ma, C. W. (2021, November). Improving tiny YOLO with fewer model parameters. In 2021 IEEE Seventh International Conference on Multimedia Big Data (BigMM) (pp. 61-64). IEEE.
參與Low-level電腦視覺演算法設計與開發,涵蓋範圍包括Low-light Image Enhancement、Image Denoising、Image Signal Processing(ISP)、Image Deblurring、Video Denoising、Super Resolution、Object Detection、Face Anti-Spoofing。
1. 設計輕量級Self-supervised RAW Image Denoising模型,結合Knowledge Distillation技術,提高降噪性能的同時,減少模型訓練時間達90%。
2. 實現一個re-parameter重參數化的輕量級Super Resolution模型,適用於RAW Super Resolution Dataset。
3. 通過整合Image SIgnal Processor (ISP)和Super Resolution,實現SOTA RAW Nighttime / Low-light Object Detection性能。
1. 提出A² YOLO架構,在COCO2017資料集上,該方法超越YOLOv4-tiny 3.3% [ [email protected] ],並且減少7.26%的模型參數量。
2. 電子元件焊接瑕疵檢測產學合作計畫。
3. 提出Hybrid Expert架構,改善電子元件焊接焊接瑕偵測性能。
- Python程式設計文章
- pandas, matplotlib, scikit-Learn, Keras, TensorFlow
- 使用HTML, CSS, JavaScript開發超過100個中小企業前端網站
- 第17屆學生議會議長(2018/08~2019/07)任職期間推動校區機車停車格設立
- 曾擔任科技部計畫研究助理,使用Python進行空氣數據品質分析,進行機器學習與統計研究(pandas, Matplotlib, seaborn, Scikit-Learn, OpenCV, Pillow, NLTK, jieba, Keras, TensorFlow)。
- 2019年聯發科智在家鄉競賽特別獎,於NVIDIA Jetson TX2上使用YOLOv3進行罕見水鳥物件偵測
- 畢業專題: 即時影像辨識物聯網雲端資料庫系統 (PiCamera+OpenCV+TensorFlow Lite+Firebase) on Jetson Nano
- 修課內容:計算機概論、程式設計、電工學、電子實驗、數位遊戲設計、資訊安全、機器學習、工程圖學、財務資訊系統、生產管理、管理學、教育心理學、教育社會學、訓練需求分析。
- 英文
多益880分,能參與全英文課程、學術論文撰寫與發表
民國105年3月22日
民國106年8月19日
民國108年2月15日
民國108年10月20日
團隊名稱:智慧龍
Smart Dragon Chasing Fire (S.D.C.F)
我們架設了一個GUI網頁介面,讓使用者可以透過蒐集之特徵數值變化,來進行火災判斷。本專案使用機器學習及資料視覺化技術,在網頁中呈現即時火災衛星影像系統。
題目「稚在高雄-以AI聲影辨識深化在地環境教育」,負責YOLOv3影像辨識
本提案嘗試運用AI 人工智慧的影像及聲音辨識技術,紀錄高雄在地濕地水雉的行為以及叫聲,並放置在APP 上進行生態教育。目前計畫已將聲源追蹤與聲影同步跟隨技術,應用在「以聲找雉」的服務功能,已完成的APP原型已可初步上線使用,踏出生態保育與教育重要的第一步。本次頒予特別獎,肯定其對生態教育與地方認同的努力。
我是劉彥維,畢業於國立陽明交通大學智慧綠能產學研究所,研究電腦視覺演算法。
目前於光寶科技股份有限公司擔任機器學習軟體工程師
專注於Low-level電腦視覺演算法設計與開發,涵蓋範圍包括Low-light Image Enhancement、Image Denoising、Image Signal Processing(ISP)、Image Deblurring、Video Denoising、Super Resolution、Object Detection、Face Anti-Spoofing。
曾任科技部專題計畫研究助理、五篇研討會論文發表、多益成績880分。
2020 NASA黑客松特別獎 / 2019年聯發科智在家鄉競賽特別獎
個人網站
電腦視覺相關之論文著作
Ma, C. W., & Liu, Y. (2023, July). DeepGD3: Unknown-Aware Deep Generative/Discriminative Hybrid Defect Detector for PCB Soldering Inspection. In Uncertainty in Artificial Intelligence (pp. 1326-1335). PMLR.
Liu, Y., & Ma, C. W. (2021, November). Improving tiny YOLO with fewer model parameters. In 2021 IEEE Seventh International Conference on Multimedia Big Data (BigMM) (pp. 61-64). IEEE.
參與Low-level電腦視覺演算法設計與開發,涵蓋範圍包括Low-light Image Enhancement、Image Denoising、Image Signal Processing(ISP)、Image Deblurring、Video Denoising、Super Resolution、Object Detection、Face Anti-Spoofing。
1. 設計輕量級Self-supervised RAW Image Denoising模型,結合Knowledge Distillation技術,提高降噪性能的同時,減少模型訓練時間達90%。
2. 實現一個re-parameter重參數化的輕量級Super Resolution模型,適用於RAW Super Resolution Dataset。
3. 通過整合Image SIgnal Processor (ISP)和Super Resolution,實現SOTA RAW Nighttime / Low-light Object Detection性能。
1. 提出A² YOLO架構,在COCO2017資料集上,該方法超越YOLOv4-tiny 3.3% [ [email protected] ],並且減少7.26%的模型參數量。
2. 電子元件焊接瑕疵檢測產學合作計畫。
3. 提出Hybrid Expert架構,改善電子元件焊接焊接瑕偵測性能。
- Python程式設計文章
- pandas, matplotlib, scikit-Learn, Keras, TensorFlow
- 使用HTML, CSS, JavaScript開發超過100個中小企業前端網站
- 第17屆學生議會議長(2018/08~2019/07)任職期間推動校區機車停車格設立
- 曾擔任科技部計畫研究助理,使用Python進行空氣數據品質分析,進行機器學習與統計研究(pandas, Matplotlib, seaborn, Scikit-Learn, OpenCV, Pillow, NLTK, jieba, Keras, TensorFlow)。
- 2019年聯發科智在家鄉競賽特別獎,於NVIDIA Jetson TX2上使用YOLOv3進行罕見水鳥物件偵測
- 畢業專題: 即時影像辨識物聯網雲端資料庫系統 (PiCamera+OpenCV+TensorFlow Lite+Firebase) on Jetson Nano
- 修課內容:計算機概論、程式設計、電工學、電子實驗、數位遊戲設計、資訊安全、機器學習、工程圖學、財務資訊系統、生產管理、管理學、教育心理學、教育社會學、訓練需求分析。
- 英文
多益880分,能參與全英文課程、學術論文撰寫與發表
民國105年3月22日
民國106年8月19日
民國108年2月15日
民國108年10月20日
團隊名稱:智慧龍
Smart Dragon Chasing Fire (S.D.C.F)
我們架設了一個GUI網頁介面,讓使用者可以透過蒐集之特徵數值變化,來進行火災判斷。本專案使用機器學習及資料視覺化技術,在網頁中呈現即時火災衛星影像系統。
題目「稚在高雄-以AI聲影辨識深化在地環境教育」,負責YOLOv3影像辨識
本提案嘗試運用AI 人工智慧的影像及聲音辨識技術,紀錄高雄在地濕地水雉的行為以及叫聲,並放置在APP 上進行生態教育。目前計畫已將聲源追蹤與聲影同步跟隨技術,應用在「以聲找雉」的服務功能,已完成的APP原型已可初步上線使用,踏出生態保育與教育重要的第一步。本次頒予特別獎,肯定其對生態教育與地方認同的努力。