Ведущий инженер
Анастасия Моисеенко
Ведущий инженер лаборатории «Машинное обучение» ФГУП «ГосНИИАС»
Биография
Родилась в 1993 году, в 2015 году окончила бакалавриат СПбГУ по специальности «Программирование и информационные технологии», в 2017 году окончила магистратуру МФТИ по специальности «Прикладные физика и математика». С 2017 года работает инженером в ФГУП «ГосНИИАС», с 2019 года занимает позицию ведущего инженера; в рамках аванпроекта по разработке автоматического формирования архитектуры глубоких конволюционных нейронных сетей руководила рабочей группой из 10 человек. Имеет публикации в журналах ISPRS, SPIE, Computer Optics и опыт выступления на научных конференциях ММРО и «Моделирование авиационных систем».
Опыт работы
Более четырех лет в сфере разработки алгоритмов технического зрения.
Интересы
Глубокое обучение, Автоматическое обучение, Техническое зрение, Биометрия, Обнаружение объектов
Языки
русский (родной), английский (B2)
Реализованные проекты
- Биометрия: детектор лиц и особых точек под разные аппаратные платформы, детектор лицевых атрибутов, сети для трекинга, поддержка решения с обучением на перекрытие масками в условиях COVID-19. Используемый стек: PyTorch, Python.
- Обнаружение объектов малых размеров на многоспектральных изображениях (в инфракрасном и видимом диапазонах), снятых с воздуха с больших расстояний, адаптация решения под отечественную аппаратную архитектуру NeuroMatrix Используемый стек: PyTorch, Python.
- AutoML: поиск архитектуры глубокой конволюционной нейронной сети (Neural Architecture Search) для задачи обнаружения объектов с использованием градиентных методов. Используемый стек: PyTorch, Python, AutoML.
- Распознавание русскоязычной речи на базе фреймворка Nvidia NeMo. Используемый стек: PyTorch, Python.
- Семантический мэтчинг (one-shot/few-shot learning): поиск объекта на изображении по заданному эталону. Используемый стек: PyTorch, Python.
- Обнаружение опасных предметов на рентгеновских снимках багажа. Используемый стек: PyTorch, Python.