R-CNNの記者ロス・ガーシック氏が辞任、何開明氏と謝西寧氏が学界に復帰、メタCVから何人の偉人が誕生したことか

ヤン・ルカン氏は「才能ある人材がFAIRから去ってしまうのは私たちの損失だが、それでも私は彼らのことをうれしく思う」と語った。

もう一人の大物研究科学者が去った。今度は R-CNN の著者ロス・ガーシック氏だ。

最近、メタの主任科学者ヤン・ルカン氏が Twitter でロス氏を発表した。ガーシック氏は FAIR を離れ、アレン人工知能研究所 (AI2) に参加する予定です。これまでの辞任には、ResNeXt著者のXie Saining（ニューヨーク大学に助教授として入社）、Georgia Gkioxari（カリフォルニア工科大学に助教授として入社）などが含まれる。

^{出典: https://twitter.com/ylecun/status/1730713022195470541}

私たちロス・ガーシック氏の個人ホームページをチェックし、FAIRからの辞任を確認した。彼は 2024 年初めに AI2 に加わる予定です。

AI2 のコンピューター ビジョン担当シニア ディレクターであるアニ ケンバヴィ氏は、ロス ガーシック氏が PRIOR チームに加わると述べました。 PRIOR は Perceptual Reasoning and Interaction Research の略で、AI2 のコンピュータ ビジョン研究チームであり、世界を見て、探索し、学習し、推論できる AI システムを作成するためにコンピュータ ビジョン研究を推進することに取り組んでいます

#出典: https://twitter.com/anikembhavi/status/1730655170038821085

Ross Girshick は、Meta でのキャリアを思い出す記事を投稿しました。 FAIRはこれまでも、そしてこれからも素晴らしい場所であり続けるだろうと言いました。しかし、同じ場所にあまりにも長期間 (8 年間) 留まりすぎると、退職するのに十分な理由になる可能性があります。再初期化とランダム化は研究者としてのキャリアにおいて非常に重要です。さらに同氏は、指標の公表に関するいかなる話も全くのナンセンスであるとも述べた。

画像ソースについては、次のリンクを参照してください: https://twitter.com/inkynumbers/status/1730735493711810639

実際、何開明は

という事実に加えて、今年7月末に学界に戻り、マサチューセッツ大学の電気工学およびコンピュータサイエンスのEECS部門に加わることを発表しました。 2024 年に MIT (MIT) で開催されるフェアでは、CV 分野のビッグネームが数多く登場しました。

ヤン・ルカンは、彼らの退団はFAIRにとって損失だが、彼​​らのことを喜んでいると語った。彼は、産業研究所の科学者が学術機関や非営利団体に移ることにまったく問題があるとは考えていません。一部の人にとって、これは自然な転職です。

書き換えられた内容: LeCun はまた、ベル研究所を例として挙げました。研究室の多くの科学者は、5 年から 10 年を離れた後に、良い大学で終身在職権を取得します (終身在職権を確保するための困難なプロセスを完全にスキップします)。人生のさまざまな段階で、優先順位は変わります。産業界に長く携わってきた人は、教職に就き、生徒たちと一緒に働き、教えることで得られる直接的な報酬を享受したいと思うかもしれません。

実際、FAIR で数年間働いた後、学術界に入ることができます。これは機能であり、バグではありません。この変化は、ベル研究所と同様にオープンな研究を実践し、科学者による出版を奨励している FAIR で可能です。

FAIRの開始は、人々がリスクを負わずに自分のキャリアを選択できることを意味します。これは研究エコシステムを拡大するため、実務家と学者の両方にとって良いことです。

LeCun 氏はまた、近年、イシャン ミスラ氏やニコラス カリオン氏など、多くの才能ある若いコンピューター科学者が FAIR への参加を選んでいることも指摘しました。 、シンレイ・チェン、クリストフ・フェイヒテンホーファーなどの

才能ある人材の流出と流入は普通のことであり、多くの人が自分の快適ゾーンを離れることを選択します。しかし、一部の人々は、AI 大手企業の継続的な FAIR からの離脱が組織の現状を解明できると信じています。

書き換えられた内容は次のとおりです。以下: 画像ソース: https://twitter.com/LearnOpenCV/status/1730736970136158274

昨年、Meta は Llama および Llama 2 シリーズの大規模モデルを次々とオープンソース化し、オープンソース コミュニティにおいて欠かせない存在となりました。しかし、メタ社は人工知能の人材を維持する上で多くの課題にも直面しており、人材の喪失は避けられません。産業界で豊富な経験を持つロス・ガーシックのような科学者が大学や非営利機関に移れば、独自の視点を学界にもたらし、より影響力のある研究を生み出す可能性があります

#RBG マスター: ロス・ガーシックの紹介

個人ホームページのリンク: https://www.rossgirshick.info/

以前、ロス ガーシックは、 Meta FAIR は、2015 年から 2023 年までコンピューター ビジョンと機械学習に取り組んでいます。彼は 2012 年にシカゴ大学からコンピューター サイエンスの博士号を取得しました。

FAIR に入社する前、ロスは Microsoft Research の研究員およびカリフォルニア大学バークレー校の博士研究員を務めていました。そこで、彼は Jitendra Malik 教授と Trevor Darrell 教授の下で学びました。

ロスの研究対象には、視覚認識アルゴリズム (オブジェクト認識、位置特定、セグメンテーション、姿勢推定など)、表現学習などがあります。 （強力な監視、弱い監視、またはまったく監視を行わない、事前に訓練されたネットワークを使用）および視覚と言語の研究。

ロスは、オープンソース ソフトウェアとデータセットへの貢献により、2017 年 PAMI Young Investigator Award と、2017 年、2021 年、2023 年の PAMI Mark Everingham Awards を受賞しました。

ロス 多くの業績を達成人工知能の分野では、領域ベースの畳み込みニューラル ネットワーク (R-CNN) 物体検出方法の開発で最初に有名になりました。この研究は、ターゲット検出分野における研究の方向性を完全に変えたと言えます。その後の Fast-RCNN や Faster-RCNN などの研究はすべて R-CNN に基づいて開発されています

彼の Google Scholar 引用現在すでに 410,000 回以上

#Ross が過去に参加した研究には、Fast R-CNN、Mask R- などの人気のある研究プロジェクトが多数あります。 CNN、YOLO、Faster R-CNN、SAM など

2017 年、ロスが参加した Mask R-CNN が ICCV Marr Award (Best Paper) を受賞、この論文の引用数は現在 30,000 件を超えています; 別の論文「高密度物体検出のための焦点損失」は、その年の ICCV Best Student Paper を受賞しました。

2021 年、Girshick が参加した論文

「Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners」

がコンピュータ ビジョン サークルで話題になりました。この論文では、コンピューター ビジョンのスケーラブルな自己教師あり学習器として使用できるマスク オートエンコーダー (MAE) と呼ばれる新しい方法を示します。 今年、Meta は

"Segment Anything"

(Segment Anything) モデル (SAM) をリリースしましたが、これは従来の CV 分野の研究を覆すものとして多くの人から歓迎されています。この論文の著者の 1 人。 今、私は AI2 に行くことにしました。Girshick のさらなる素晴らしい作品を楽しみにしています。

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