AI · 算法工程
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基于 FastAI 和 PyTorch 的模型压缩工具，提供剪枝、蒸馏和量化，帮你在边缘设备上跑更小更快的神经网络。
基于 ViTPose 的 2D 人体与动物多姿态估计工具，支持 ONNX、TensorRT 加速，可实时输出多种骨架格式。
Ultralytics 官方 YOLO 教程合集，提供可直接在 Colab、Kaggle、SageMaker 上运行的 Notebook，覆盖训练、推理、导出及检测、分割、姿态估计等视觉任务。
一套从入门到进阶的计算机视觉实战项目合集，用 OpenCV 和 Python 覆盖目标检测、识别与跟踪等常见任务，适合边做边学。
OpenS2V-Nexus 是面向主体到视频生成（S2V）的评测基准与百万级数据集，提供评估工具包，用来衡量模型在保持指定主体一致性上的生成效果。
用 LoRA/QLoRA 微调大模型，并借助思维链数据生成与蒸馏提升推理准确率，适合低成本定制模型。
微软 Florence-2 视觉语言模型的非官方实战笔记本合集，覆盖推理、自动标注和微调，方便快速上手做目标检测、OCR 等视觉任务。
监控机器学习模型上线后的数据漂移，并通过数据校验保障部署安全，自动生成 HTML 报告帮助定位特征分布变化。
提出统一的神经场公式 Factor Fields 和字典分解方法 Dictionary Fields，用更紧凑的表示提升三维场景重建与神经渲染效果。
面向视觉语言模型的 INT4 量化部署方案，通过量化感知蒸馏把大模型压缩到 4bit，在保持多模态能力的同时大幅降低显存占用。
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提供真实场景下 360 度环视的 RGB-D 汽车数据集，配套 3D 重建与高斯泼溅工具，用于车辆三维建模研究和评测。