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你将负责
设计并实现面向零售场景的视频理解算法，重点解决：
多商品同时拿取的识别与推理
商品遮挡、小目标、视角受限等挑战
基于时序变化（而非单帧）的交易行为建模
探索非传统技术路径，例如：
视频帧差分 + 货架状态推理
轻量级时序建模（3D CNN / Video Transformer）等
我们希望你具备
计算机、人工智能、电子工程等相关专业本科及以上学历
熟悉Python、PyTorch/TensorFlow，有扎实的算法实现能力
在以下至少一个方向有深入实践：
视频动作识别 / 时序行为理解
小目标检测 / 密集目标检测（如CrowdHuman, SKU-110K）
遮挡鲁棒性建模、few-shot learning、自监督学习
加分项（非必需，但很看重！）
有智能零售、无人货柜、物体分割等类项目经验
熟悉MMDetection、OpenMMLab、Ultralytics 等开源生态
发表过CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS等顶会论文（尤其是视频理解方向）
具备模型压缩、TensorRT部署、ONNX转换经验
曾主动质疑过“检测+分类”范式，并尝试过替代方案
设计并实现面向零售场景的视频理解算法，重点解决：
多商品同时拿取的识别与推理
商品遮挡、小目标、视角受限等挑战
基于时序变化（而非单帧）的交易行为建模
探索非传统技术路径，例如：
视频帧差分 + 货架状态推理
轻量级时序建模（3D CNN / Video Transformer）等
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熟悉MMDetection、OpenMMLab、Ultralytics 等开源生态
发表过CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS等顶会论文（尤其是视频理解方向）
具备模型压缩、TensorRT部署、ONNX转换经验
曾主动质疑过“检测+分类”范式，并尝试过替代方案
2026-08-18 14:44
IP属地：上海
职位福利
本科1-3年
上海问点科技有限公司
0-20人
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鱼泡安全保障
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