商汤感知算法实习生
实习兼职算法研究地点：上海状态：招聘
任职要求
1. 了解深度学习基本知识，优秀的 coding 能力，对图像处理常见任务有基本了解； 2. 能够基于pytorch，tensorflow复现…
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工作职责
1. 设计、开发和优化自动驾驶系统中的静态元素BEV感知算法（包括车道线检测、停止线、地面箭头、车位等元素）； 2. 参与大规模自动驾驶数据集的处理及管理，进行数据前处理或模型后处理工作； 3. 配合产线相关标注工艺工作，标注工具改进等工作事项。
包括英文材料
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
图像处理+
https://opencv.org/blog/computer-vision-and-image-processing/
This fascinating journey involves two key fields: Computer Vision and Image Processing.
https://www.geeksforgeeks.org/python/image-processing-in-python/
Image processing involves analyzing and modifying digital images using computer algorithms.
https://www.youtube.com/watch?v=kSqxn6zGE0c
In this Introduction to Image Processing with Python, kaggle grandmaster Rob Mulla shows how to work with image data in python!
PyTorch+
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。
https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA
Learn PyTorch for deep learning in this comprehensive course for beginners. PyTorch is a machine learning framework written in Python.
TensorFlow+
https://www.youtube.com/watch?v=tpCFfeUEGs8
Ready to learn the fundamentals of TensorFlow and deep learning with Python? Well, you’ve come to the right place.
https://www.youtube.com/watch?v=ZUKz4125WNI
This part continues right where part one left off so get that Google Colab window open and get ready to write plenty more TensorFlow code.
还有更多 •••
相关职位
实习
1. 机器人感知算法的数据处理，模型训练和优化； 2. 完善数据质量、模型性能评估体系，建立能够覆盖实际场景的评测系统； 3. 搭建自动化数据标注，数据生产闭环系统。
更新于 2025-07-01北京
实习
1. 负责自动驾驶业务场景下的感知算法研发，调研跟进前沿算法，辅助业务落地，包括但不限于： a）激光雷达3D多任务感知，如3D Object Detection，3D Semantic Segmentation， 3D Occupancy Flow Prediction, EndToEnd, World Model等； b）BEV视觉感知和前融合算法，如BEVDet，BEVFusion，Occupancy Network等； c）感知全链路研发，如跟踪，多传感器融合等； 2. 负责自动驾驶数据算法研发，助力数据自动化生产和4D真值构建，包括单不限于： a) SLAM/SFM算法研发； b) 基于Deep Learning的MonoDepth/Multi-View Stereo算法研发； c）NerF相关算法研发； d）大模型AIGC、LMM、NerF、3D Gaussian生成等技术研发； 3. 将相关结果总结沉淀，发表高水平论文 。
更新于 2025-05-07上海
