数据闭环与迁移学习
围绕真实业务构建数据闭环：采集、标注、增强与清洗，结合迁移学习与少样本学习快速适配新类目与场景；通过主动学习与困难样本挖掘，持续提升模型泛化能力与鲁棒性。
从数据到模型到应用的全链路能力，面向检测、分类、分割与检索等场景，构建稳定、可迭代、可落地的视觉智能方案。
围绕真实业务构建数据闭环：采集、标注、增强与清洗，结合迁移学习与少样本学习快速适配新类目与场景；通过主动学习与困难样本挖掘，持续提升模型泛化能力与鲁棒性。
在端侧与云侧优化推理性能：模型量化/剪枝，TensorRT 与 ONNXRuntime 加速；边缘设备部署与分布式推理，降低时延与带宽成本，满足实时检测与质检场景的响应要求。
建立指标体系（准确率/召回率/误检率）与线上表现监控，发现漂移与异常，结合MLOps流水线自动化训练与回归评估，保证迭代速度与质量，缩短数据到效果的闭环周期。
构建数据管道与标注平台，支持版本化与审计；提供自动标注与质量控制策略，提升标注效率与一致性，为模型训练提供高质量数据基础。
使用主流框架（PyTorch/TensorFlow）训练，模型注册与版本管理，服务化部署（K8s/Knative），弹性扩缩容与负载均衡，保障稳定吞吐与高可用。
打通数据、训练、评估与部署环节，构建MLOps流水线与自动化测试；建立特征与样本库，支持实验对比与回溯，提升迭代效率与可复现性。
针对类别不平衡与噪声标签问题，采用重采样、损失函数调节与数据增强策略；建立标签审计与纠偏流程，持续提升数据质量与模型稳健性。
在采集与使用环节遵循隐私与合规要求，进行脱敏与访问控制；对敏感场景采用联邦学习与边缘推理，避免数据集中化带来的安全风险。
通过模型压缩、算子融合与硬件加速优化延迟；建立端到端性能监控与容量规划，确保关键业务流程在高并发下仍能稳定服务。