熟悉Python编程语言，快速浏览英文文献，了解计算机视觉、数字图像处理、数据结构与算法分析的相关知识。
熟悉当前的深度学习主流框架Pytorch的使用以及拓展；在高光谱图像处理方面，能够使用深度学习实现高光谱图像分类，并且能够要求实现相应的算法。
目前在了解噪声标注以及主动学习方面的知识。

水下机器人，负责软件视觉部分，使用传统图像处理实现渔网破损检测，基于yolov5实现裂缝检测
高光谱图像的分类；主要是使用深度学习实现分类精度以及空间复杂度的提升，深度学习模型利用Autoencoder完成端到端的学习，并且引入张量分解，对encoder的输入进行优化。