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畢業於國立臺北科技大學資工所,研究領域為深度學習、電腦視覺、及影像處理。在學期間致力於應用電腦視覺技術解決交通問題,擁有多項產學合作的專案開發經驗,亦在電腦視覺領域中發表過多篇學術論文,主要研究主題包含物件偵測,多物件追蹤。熱衷於探索新事物並與團隊合作解決技術難題,將想法落地為產品。
在台北市路口架設攝影機捕捉路況,透過偵測模型及追蹤模型捕捉各物件的序列影像,並使用特徵提取模型對該影像提取物件特徵,最終將資訊存於資料庫中。
大型車在轉彎時,前後輪會造成巨大內輪差,而該區域亦為視野盲區,因此需要警報系統提醒駕駛者。透過大客車的前後輪距離計算內輪差區域,並透過加裝鏡頭結合物件偵測技術實現此系統。
技術:YOLOv7
本團隊開發一款HomiLock智慧加裝裝置,只需將本產品固定於RFID電子鎖的感應區,就能實現手機開鎖的功能。可應用於使用RFID電子鎖的旅宿業者,以最低的成本升級成智慧鎖,實現智慧旅宿的願景。
技術:物聯網、Raspberry Pi、Python、SolidWorks
碩士畢業論文
將物件偵測與追蹤兩階段模型改為一多任務模型,並加強實例特徵學習方法,採用soft label的label assignment策略,選取盡可能多的有效正樣本當作實例特徵。同時改良實例特徵訓練損失函數,確保樣本最大化被訓練。
監控系統透過各式感測器測量溫室環境資訊,依據數據自動控制設備運作,也可由網頁與手機App觀察及控制溫室設備。害蟲影像辨識系統之硬體使用Raspberry pi4搭載Neural compute stick2。由於邊緣端硬體條件不佳,團隊使用OpenVINO將訓練完的辨識模型優化,加速邊緣端推論速度。
技術:物聯網、Tensorflow、OpenVINO
課程專案
應用爬蟲工具(Beautifulsoup)抓取金融新聞,將繁體文章標題與內文透過語言轉換工具(opencc)轉為簡體,最終使用情感分析工具(snownlp)進行股市漲跌分析。
side project
使用深度學習框架(Pytorch)自行搭建預測模型,以各式台灣景氣指標當作輸入,輸出未來經濟景氣趨勢階段。
技術:Pytorch、Pandas、Numpy、Sklearn
五月 2023 - 十月 2023
數據搜集及資料預處理:
• 開發爬蟲系統:使用者只需設定關鍵字即可自動爬取各大醫學論文網站當今的文章,爬取網站包含:PubMed、Google Patent、Internet Archive Scholar。
• 資料清理:將文章內容依照公司標準做整理,並新增數據至公司資料庫。
技術:Python、Beautiful Soup、Selenium、Prompt Engineering、MySQL
二月 2022 - 七月 2022
• 設計課程內容並提供同學作業及專案實作輔助。課程內容為實作網頁介面,並應用NVIDIA tx2嵌入式系統搭配感測器實際打造物聯網系統。
技術:物聯網、Linux、Nodejs、Qt
二月 2020 - 七月 2020
• 開發x光片器官辨識系統,透過分類模型判斷所拍攝的器官是否符合醫生要求,系統正確率高達96%。
技術:TensorFlow、Google Inception v3
九月 2018 - 七月 2020
• 協助修課同學培養程式設計邏輯,並實作C/C++及java基礎程式。
技術:C/C++、Java
三月 2019 - 七月 2019
• 開發Homie-lock智慧加裝裝置。
• 獲得創新創業教育計畫的 10 萬新台幣贊助。
• 參加 Acer 龍騰微笑智聯網在 800 多參賽隊伍中入選 12 強決賽。
技術:物聯網、Raspberry Pi、Linux、Python、SolidWorks
資訊工程 • 2016 - 2020
畢業專題:結合邊緣計算及害蟲影像識別之智慧溫室監控系統 (畢業專題競賽第三名)。
課外經驗:
機器學習
從數學統計角度學習機器學習背後的運作原理。內容包含:supervised learning、decision tree、optimization、back propagation、loss value、model estimation、dimension reduction...等數學推導。
技術:機率統計、線性代數
高等電腦視覺
使用C/C++手刻及使用OpenCV套件對影像進行處理,內容包含:Mathematical morphology、Image stitching、Stereo Correspondence、以及3D Reconstruction(SLAM)...等技術實作。
技術:C/C++、OpenCV、電腦視覺、影像處理
嵌入式智慧影像分析與實境介面
透過軌道競速和自動避障兩個專案實作,實際打造自走車。從搜集自走車影像,到資料清理與擴增,並以此訓練各式深度學習模型,最終將模型輕量化後放置邊緣端的NVIDIA JetBot自走車上。
技術:Linux、影像處理、物件偵測(YOLOv4-tiny)、Reinforcement Learning (DQN)、模型輕量化(TensorRT)
樣式導向軟體設計
從Design Pattern的角度實際開發系統,透過開發過程更深瞭解物件導向以及Pattern的使用方式。
技術:C/C++、單元測試(GoogleTest)、Design Pattern、TDD、OOP
軟體工程
搭建專案管理系統,透過網頁來串接Github、Sonarqube、Jenkins,Trello等輔助專案開發工具,並以Plan-driven及敏捷開發(Scrum)的方式去完成此專案。過程中,也透過撰寫PEP及SRS專案開發文件演練軟體工程師的團隊開發過程。
技術:JAVA、Angular、Node.js、MySQL
電腦動畫
搭建網頁,並在網頁上呈現建模後的虛擬人物。
技術:HTML、CSS、JavaScript、Unity
畢業於國立臺北科技大學資工所,研究領域為深度學習、電腦視覺、及影像處理。在學期間致力於應用電腦視覺技術解決交通問題,擁有多項產學合作的專案開發經驗,亦在電腦視覺領域中發表過多篇學術論文,主要研究主題包含物件偵測,多物件追蹤。熱衷於探索新事物並與團隊合作解決技術難題,將想法落地為產品。
在台北市路口架設攝影機捕捉路況,透過偵測模型及追蹤模型捕捉各物件的序列影像,並使用特徵提取模型對該影像提取物件特徵,最終將資訊存於資料庫中。
大型車在轉彎時,前後輪會造成巨大內輪差,而該區域亦為視野盲區,因此需要警報系統提醒駕駛者。透過大客車的前後輪距離計算內輪差區域,並透過加裝鏡頭結合物件偵測技術實現此系統。
技術:YOLOv7
本團隊開發一款HomiLock智慧加裝裝置,只需將本產品固定於RFID電子鎖的感應區,就能實現手機開鎖的功能。可應用於使用RFID電子鎖的旅宿業者,以最低的成本升級成智慧鎖,實現智慧旅宿的願景。
技術:物聯網、Raspberry Pi、Python、SolidWorks
碩士畢業論文
將物件偵測與追蹤兩階段模型改為一多任務模型,並加強實例特徵學習方法,採用soft label的label assignment策略,選取盡可能多的有效正樣本當作實例特徵。同時改良實例特徵訓練損失函數,確保樣本最大化被訓練。
監控系統透過各式感測器測量溫室環境資訊,依據數據自動控制設備運作,也可由網頁與手機App觀察及控制溫室設備。害蟲影像辨識系統之硬體使用Raspberry pi4搭載Neural compute stick2。由於邊緣端硬體條件不佳,團隊使用OpenVINO將訓練完的辨識模型優化,加速邊緣端推論速度。
技術:物聯網、Tensorflow、OpenVINO
課程專案
應用爬蟲工具(Beautifulsoup)抓取金融新聞,將繁體文章標題與內文透過語言轉換工具(opencc)轉為簡體,最終使用情感分析工具(snownlp)進行股市漲跌分析。
side project
使用深度學習框架(Pytorch)自行搭建預測模型,以各式台灣景氣指標當作輸入,輸出未來經濟景氣趨勢階段。
技術:Pytorch、Pandas、Numpy、Sklearn
五月 2023 - 十月 2023
數據搜集及資料預處理:
• 開發爬蟲系統:使用者只需設定關鍵字即可自動爬取各大醫學論文網站當今的文章,爬取網站包含:PubMed、Google Patent、Internet Archive Scholar。
• 資料清理:將文章內容依照公司標準做整理,並新增數據至公司資料庫。
技術:Python、Beautiful Soup、Selenium、Prompt Engineering、MySQL
二月 2022 - 七月 2022
• 設計課程內容並提供同學作業及專案實作輔助。課程內容為實作網頁介面,並應用NVIDIA tx2嵌入式系統搭配感測器實際打造物聯網系統。
技術:物聯網、Linux、Nodejs、Qt
二月 2020 - 七月 2020
• 開發x光片器官辨識系統,透過分類模型判斷所拍攝的器官是否符合醫生要求,系統正確率高達96%。
技術:TensorFlow、Google Inception v3
九月 2018 - 七月 2020
• 協助修課同學培養程式設計邏輯,並實作C/C++及java基礎程式。
技術:C/C++、Java
三月 2019 - 七月 2019
• 開發Homie-lock智慧加裝裝置。
• 獲得創新創業教育計畫的 10 萬新台幣贊助。
• 參加 Acer 龍騰微笑智聯網在 800 多參賽隊伍中入選 12 強決賽。
技術:物聯網、Raspberry Pi、Linux、Python、SolidWorks
資訊工程 • 2016 - 2020
畢業專題:結合邊緣計算及害蟲影像識別之智慧溫室監控系統 (畢業專題競賽第三名)。
課外經驗:
機器學習
從數學統計角度學習機器學習背後的運作原理。內容包含:supervised learning、decision tree、optimization、back propagation、loss value、model estimation、dimension reduction...等數學推導。
技術:機率統計、線性代數
高等電腦視覺
使用C/C++手刻及使用OpenCV套件對影像進行處理,內容包含:Mathematical morphology、Image stitching、Stereo Correspondence、以及3D Reconstruction(SLAM)...等技術實作。
技術:C/C++、OpenCV、電腦視覺、影像處理
嵌入式智慧影像分析與實境介面
透過軌道競速和自動避障兩個專案實作,實際打造自走車。從搜集自走車影像,到資料清理與擴增,並以此訓練各式深度學習模型,最終將模型輕量化後放置邊緣端的NVIDIA JetBot自走車上。
技術:Linux、影像處理、物件偵測(YOLOv4-tiny)、Reinforcement Learning (DQN)、模型輕量化(TensorRT)
樣式導向軟體設計
從Design Pattern的角度實際開發系統,透過開發過程更深瞭解物件導向以及Pattern的使用方式。
技術:C/C++、單元測試(GoogleTest)、Design Pattern、TDD、OOP
軟體工程
搭建專案管理系統,透過網頁來串接Github、Sonarqube、Jenkins,Trello等輔助專案開發工具,並以Plan-driven及敏捷開發(Scrum)的方式去完成此專案。過程中,也透過撰寫PEP及SRS專案開發文件演練軟體工程師的團隊開發過程。
技術:JAVA、Angular、Node.js、MySQL
電腦動畫
搭建網頁,並在網頁上呈現建模後的虛擬人物。
技術:HTML、CSS、JavaScript、Unity