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Mostafa G.

@MG2033

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Deep Learning / Computer Vision Engineer

I'm a senior AI research engineer with 2.5+ years of experience in machine learning, deep learning, computer vision, and reinforcement learning. I've published many papers in reputable conferences: NIPS, CVPR, ICIP, IROS, ITSC. I'm the author of ShuffleSeg, a fast semantic segmentation network that was published in 2018. My AI skills include but not limited to: Python, C++, Tensorflow, PyTorch, OpenCV, Image Processing, Image Classification, Video Classification, Image/Video Segmentation, Image/Video Generation, GANs, Object Detection, Object Recognition, Numerical Computation, Git.

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Create a deep fake video for learning purposes

Great work and communication, delivered on time and budget, would work with him again

Python

Machine Learning (ML)

Artificial Intelligence

Neural Networks

Deep Learning

Sami A.

@samialahmadi

•

5년 전

5.0

$30.00 AUD

C++ lock biting programming

really humble person gets the job done on time

C Programming

Algorithm

C# Programming

Software Architecture

C++ Programming

Gurnoor B.

@gurnoor99

•

6년 전

경력

University of Alberta / Cairo University

7월 2017 - 현재

• Implementation of state-of-the-art neural networks for computer vision tasks such as semantic segmentation, object detection, etc. • Publishing research ideas in reputed conferences.

KokoMind

3월 2017 - 현재

Contributing to the open-source community by implementing, developing, and reproducing state-of-the-art algorithms.

Webville

5월 2019 - 현재

Leading a state-of-the-art AI Research & Development team in Webville.

교육

B.Sc., Computer Engineering

Cairo University,

Egypt

2014 - 2018

(4 )

자격증

Faculty of Engineering, Cairo University

2018

출판물

End-To-End Multi-Modal Sensors Fusion System For Urban Automated Driving

NIPS; MLITS workshop 2018

In this paper, we present a novel framework for urban automated driving based on multi-modal sensors; LiDAR and Camera. Environment perception through sensors fusion is key to a successful deployment of automated driving systems, especially in complex urban areas. Our hypothesis is that a well designed deep neural network is able to end-to-end learn a driving policy that fuses LiDAR and Camera sensory input, achieving the best out of both. In order to improve the generalization and robustness of the learned

Real-Time Segmentation with Appearance, Motion and Geometry

IROS, 2018

Real-time Segmentation is of crucial importance to robotics related applications such as autonomous driving, driving assisted systems, and traffic monitoring from unmanned aerial vehicles imagery. We propose a novel two-stream convolutional network for motion segmentation, which exploits flow and geometric cues to balance the accuracy and computational efficiency trade-offs. The geometric cues take advantage of the domain knowledge of the application. In case of mostly planar scenes from high altitude unman