主要研究方向
.深度学习与计算机视觉

研究领域
.计算机视觉与模式识别
.医学图像分析
.视觉语言多模态学习

代表作
.TopoSeg: Topology-Aware Nuclear Instance Segmentation,ICCV2023,CCF A,2023.10
.CDNet: Centripetal Direction Network for Nuclear Instance Segmentation,ICCV2021,CCF A,2021.11
.A novel hybrid ensemble model based on tree-based method and deep learning method for default prediction,Expert Systems with Applications,SCI Q1,2021.08
.A novel ensemble method for credit scoring: Adaption of different imbalance ratios,Expert Systems with Applications,SCI Q1,2018.05
.Learning Task-Aligned Mask Query for Instance Segmentation (Top 3%),ICASSP2023,CCF B,2023.06

个人简介

何红亮，浙江东阳人，博士，必赢bwin线路检测中心优秀青年学者，讲师，硕士生导师。2023年7月毕业于北京大学计算机应用技术专业获理学博士学位。2023年8月入职必赢bwin线路检测中心必赢bwin线路检测中心&必赢bwin线路检测中心人工智能研究院。从事研究方向主要是：1、计算机视觉与模式识别；2、医学图像分析；3、视觉语言多模态学习；4、深度学习&机器学习。目前已在国际权威期刊及会议发表论文10余篇，包括ICCV、Expert Systems with Applications、Neurocomputing等，H指数=10（具体见本人谷歌学术主页）。本人担任多个顶级期刊或会议的审稿人，包括IEEE TPAMI、ICCV、CVPR等。