senior-computer-vision
计算机视觉模型：目标检测、分割、训练自定义模型，以及优化或部署推理（YOLO、DETR、SAM、ONNX、TensorRT）。适用于用户想要检测图像或视频中的对象、使用自己标注的图像进行训练，或加速缓慢的视觉模型。
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Computer vision models: object detection, segmentation, training a custom model, and optimizing or deploying inference (YOLO, DETR, SAM, ONNX, TensorRT). Use whenever the user wants to detect objects in images or video, train on their own labeled images, or speed up a slow vision model.
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原文涵盖的主题
- Senior Computer Vision Engineer
- Table of Contents
- Quick Start
- Core Expertise
- Tech Stack
- Workflow 1: Object Detection Pipeline
- Step 1: Define Detection Requirements
- Step 2: Select Detection Architecture
Production computer vision engineering skill for object detection, image segmentation, and visual AI system deployment. Quick Start Core Expertise Tech Stack Workflow 1: Object Detection Pipeline Workflow 2: Model Optimization and Deployment Workflow 3: Custom Dataset Preparation Architecture Selection Guide Reference Documentation This skill provides guidance on: Object Detection: YOLO family (v5-v11), Faster R-CNN, DETR, RT-DETR Instance Segmentation: Mask R-CNN, YOLACT, SOLOv2 Semantic Segmentation: DeepLabV3+, SegFormer, SAM (Segment Anything) Image Classification: ResNet, EfficientNet, Vision Transformers (ViT, DeiT) Video Analysis: Object tracking (ByteTrack, SORT), action recognition 3D Vision: Depth estimation, point cloud processing, NeRF Production Deployment: ONNX, TensorRT, OpenVINO, CoreML | Category | Technologies | |----------|--------------| | Frameworks | PyTorch, torchvision, timm | | Detection | Ultralytics (YOLO), Detectron2, MMDetection | | Segmentation | segment-anything, mmsegmentation | | Optimization | ONNX, TensorRT, OpenVINO, torch.compile | | Image Processing | OpenCV, Pillow, albumentations | | Annotation | CVAT, Label Studio, Roboflow | | Experiment Tr
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