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portfolio
2018 Data Science Bowl：细胞核分割
改进 U-Net 进行细胞核实例分割，结合 Deformable Convolution、密集跳跃连接和强数据增强，最终排名前 5%。
HAFNet：轻量化语义分割网络 Permalink
轻量级多层级可定制语义分割网络，强调浅层边界、中层结构和深层语义的分工协同。
Kaggle 树叶图像分类
176 类、18k+ 训练样本的细粒度图像分类任务；最终进入前 10%，分类精度 98.27%。
LeRobot pi0.5 + SO-101：双任务机械臂操作
基于 LeRobot 与 pi0.5 策略框架，在 SO-101 机械臂上完成叠毛巾与清理桌面两个真实桌面操作任务，验证从数据采集、策略学习到实体执行的闭环。
NxV2Net：裂缝分割科研代码 Permalink
V2Net 论文相关开源项目，面向复杂真实场景的裂缝分割，强调嵌套多尺度结构与鲁棒泛化。
星语 MoE：自研 MoE 架构大模型 Permalink
从零实现 LLaMA/LLaMA3 核心模块与 MoE-FFN 替换策略，构建可训练、可推理的大模型最小闭环。
星语 Vision：自研多模态大模型 Permalink
基于 CLIP 视觉编码器和文本 Transformer 的图像-文本联合推理系统，完成多模态最小可验证闭环。
星语 pi0：VLA 模型源码拆解与最小复现 Permalink
围绕 pi0 源码构建最小可运行 VLA 系统，拆解视觉编码、语言建模和动作预测模块。
publications
V2Net: A Nested Framework for Crack Segmentation Based on Multiscale Feature Learning
第一作者, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2026
面向工业裂缝分割的嵌套式多尺度特征学习框架，通过 VNet 子结构、匹配式跳跃连接和渐进式特征增强改善尺度变化与细粒度结构表达。
引用信息：Wenhao Liu. "V2Net: A Nested Framework for Crack Segmentation Based on Multiscale Feature Learning." IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement.
HAFNet: Hierarchical Attention and Feature Fusion for Real-Time Lightweight Semantic Segmentation
第一作者，Under Review, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2026
实时轻量化语义分割网络，基于浅层边界、中层结构与深层语义的层级功能划分，结合注意力与多尺度特征融合提升复杂场景分割效果。
引用信息：Wenhao Liu. "HAFNet: Hierarchical Attention and Feature Fusion for Real-Time Lightweight Semantic Segmentation." IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Under Review.