Zhishuai Zhang 是一位计算机科学家和研究员，以其在计算机视觉、自动驾驶和人工智能领域的工作而闻名。他是 Meta 超级智能团队 的研究科学家，此前曾在 Waymo 担任软件工程师。 ^{[1] [2]}

教育背景

Zhang 于 2016 年获得中国科学技术大学计算机科学学士学位。之后，他前往美国在约翰·霍普金斯大学攻读研究生。在那里，他加入了计算认知、视觉和学习 (CCVL) 小组，在 Alan Yuille 教授的指导下进行研究。他完成了计算机科学博士学位，研究重点是计算机视觉和机器学习领域的主题。 ^{[1] [4]}

职业生涯

Zhang 的技术和研究职业生涯始于 2015 年 7 月至 10 月在上海依图科技的实习。在约翰·霍普金斯大学攻读博士学位期间，他从 2016 年 8 月至 2020 年 8 月担任研究助理。他还通过多次实习获得了更多的行业经验，包括 2018 年在门洛帕克 Facebook 担任三个月的研究实习生。后来，他于 2019 年 5 月至 12 月在 Waymo 实习，担任软件工程实习生。博士学习结束后，Zhang 于 2020 年 9 月加入 Waymo 的山景城办事处，担任全职软件工程师，为自动驾驶系统的开发做出贡献。2025 年年中，他被招募加入 Meta 新成立的 超级智能 研究小组，担任研究科学家，据报道他的工作重点是分割模型。

Zhang 撰写或合著了多篇在主要计算机科学会议上发表的论文。他的研究兴趣包括自动驾驶和计算机视觉，重点是目标检测、语义分割和机器学习中的对抗性示例。他还维护着 GitHub 上的公共存储库，用于他的一些研究项目，包括“通过学习困难图像上的小人脸进行鲁棒人脸检测”的源代码。

他的重要出版物包括：

• STINet：用于行人检测和轨迹预测的时空交互网络：发表于 2020 年计算机视觉和模式识别会议 (CVPR)。Zhang 是本文的第一作者。
• 通过学习困难图像上的小人脸进行鲁棒人脸检测：在 2020 年冬季计算机视觉应用会议 (WACV) 上发表。Zhang 是第一作者。
• 通过有效桥接 3D 上下文进行病灶检测：发表于 2019 年医学影像机器学习国际研讨会 (MLMI)。Zhang 是第一作者。
• 具有丰富语义的单次目标检测：在 2018 年计算机视觉和模式识别会议 (CVPR) 上发表。Zhang 是第一作者。
• DeepVoting：一种用于部分遮挡下语义部分检测的可解释框架：也在 CVPR 2018 上发表，这项工作是一项合作，Zhang 被认为是同等贡献。
• 用于语义分割和目标检测的对抗性示例：发表于 2017 年国际计算机视觉会议 (ICCV)，Zhang 被认为是同等贡献。
• 检测部分遮挡对象上的语义部分：在 2017 年英国机器视觉会议 (BMVC) 上发表，Zhang 被认为是同等贡献。

这些出版物反映了他对计算机视觉和机器学习各个领域的贡献。 ^{[1] [3] [5] [2] [4] [6]}