真锋
永远保持一颗学习和专注的心
嵌入式视觉
地平线实习总结

关于工作内容

来地平线实习差不多3个月了,在这边完成的工作内容,主要有以下几个方面:

  • 抽烟检测模型的输出,包括armgpuj2定点化mimic模型的输出及相关训练集及模型测试分析报告的撰写;
  • ARM 端抽烟检测工程代码的优化,主要是针对数据预处理、数据可视化、模型训练、模型评测、fp/fn定性分析等代码;
  • 针对不同平台的模型难以统一评测的问题,编写了统一的评测程序,配置相关 yaml 文件即可完成不同平台模型的评测并输出 pr曲线;
  • 通过对数据过采样的方式解决了 阴阳脸 误报严重的问题;
  • 还有一些其他工作:比如数据送标、训练集/测试集制作、日常标注答疑等。

关于工作内容上,自己做的抽烟检测问题,是属于多分类问题,在学术界多分类问题不是什么大问题,早已经有可行的解决方案了,但是在实际工业中发现,即使是三分类的这样简单的问题,在实际项目中也会碰到各种各样的问题,这让我认识到 AI 要想真正落地,是真的需要一批真心喜欢技术,又踏实的人去把 AI 技术落地,这中间也许会碰到一些 dirty work 吧,对于实习生的成长也可能是不利的,但是对于业务项目来说,这些工作可能又是必须做的。

关于工作环境

地平线是 to B 型公司,因此底层技术和业务项目显得尤为重要,需要每一个地平线研发人员扎实做底层技术和踏实做好业务产品。在这边整体工作环境还不错,虽然会加班,但是公司为每个员工配备了升降桌和电竞椅,以考虑员工的身体健康,每天也有零食来补充能量。身边的同事很友好,让我感动的在于有些同事虽然平时很忙,但是有问题找他的时候,他也会很耐心的帮你解决疑惑。最后,感谢周围每一个帮助过我的同事:轩爷、丽娜、方神、根利、辉哥、弈霖、翔哥、华哥等,还有一起实习的小伙伴:圣琦、家康、成武。

关于个人成长

有些遗憾,在这边实习个人成长方面没有达到自己的要求,虽然刚来第一个月自己成长很快,但是后期成长有限,自己的成长跟付出不成正比吧。这一点就不细说了,希望地平线以后能完善对于实习生的培养规范,不能只是一味的要求干活。值得让我注意的是,我发现光干活真的并不一定能让你得到很多成长,但是学习别人的优秀工程代码和学习新知识,然后再应用到实际项目中,那样不仅自己能得到成长,工作效率也能大大提升。自己后期就是稍微看了一个 aiot_face_dev 的项目代码,短时间内就让自己收获很多,可惜后期时间有限,留给自己学习的时间不多,否则自己的成长能更多些。

关于技术收获

虽然在公司很多事,但是自己回家后偶尔也会看会书,在公式有时间也会看些基础知识和新知识,总的来说技术收获还是有些:

  • 开发工具熟悉/了解:git/shell/tmux/cmake/hadoop命令
  • 抽烟工程代码优化及数据处理程序编写,熟练掌握 Python
  • 了解模型压缩知识(浅层网络设计/知识蒸馏等)及熟悉模型评测指标代码编写及分析
  • 熟悉 mxnet 框架

展望

实习近 3 个月的时间匆匆而过,这段时间虽然过得很累,但是实习是研究生必须经历的一个阶段,不管是找工作还是对于自己以后的人生职业规划都是有用的,而且越早实习越好!!!在研三接下来的一年时间里:

  • 我会先刷题,复习机器学习/深度学习/图像处理/C++/Python/的基础知识和项目细节,为找工作做准备,这几个月要为找工作而努力
  • 之后,做一些之前没做的事:复现论文,faster rcnn/mask rcnn/unet/yolo/ssd 等论文,一个就可以,尽力发一个还不错的论文
  • 掌握 C++,完整的写一个 C++ 项目
  • 继续学习目标检测/语义分割的知识,参加 Kaggle比赛,尽力拿一个金牌吧(很难,但是当作目标)
赞赏

发表评论

textsms
account_circle
email

嵌入式视觉

地平线实习总结
关于工作内容 来地平线实习差不多3个月了,在这边完成的工作内容,主要有以下几个方面: 抽烟检测模型的输出,包括arm、gpu、j2定点化、mimic模型的输出及相关训练集及模型测试分析…
扫描二维码继续阅读
2019-08-21
标签
2019年十一月
« 9月    
 123
45678910
11121314151617
18192021222324
252627282930