Yann LeCun은 "탤런트들이 FAIR를 떠나는 것은 우리의 손실이지만 여전히 그들을 위해 행복합니다."라고 말했습니다.
또 다른 유명 연구 과학자가 떠났습니다. 이번에는 R-CNN의 저자 Ross Girshick입니다.
최근 Meta 수석 과학자 Yann LeCun은 Twitter에서 Ross Girshick이 FAIR를 떠나 Allen 인공 지능 연구에 합류할 것이라고 발표했습니다. 연구소(AI2). 이전에 사임한 사람으로는 ResNeXt 작가 Xie Saining(뉴욕대학교 조교수로 입사), Georgia Gkioxari(칼텍 조교수로 입사) 등이 있습니다.
출처: https://twitter.com/yecun/status/1730713022195470541
Ross Girshick의 개인 홈페이지를 확인한 결과 그의 FAIR 사임 소식을 확인했습니다. 그는 2024년 초 AI2에 합류할 예정이다.
AI2의 컴퓨터 비전 수석 이사인 Ani Kembhavi는 Ross Girshick이 PRIOR 팀에 합류할 것이라고 말했습니다. PRIOR는 Perceptual Reasoning and Interaction Research의 약자로 AI2의 컴퓨터 비전 연구 팀으로, 세상을 보고, 탐색하고, 학습하고, 추론할 수 있는 AI 시스템을 만들기 위해 컴퓨터 비전 연구를 발전시키는 데 전념하고 있습니다
출처 : https://twitter.com/anikembhavi/status/1730655170038821085
Ross Girshick은 Meta에서의 자신의 경력을 회상하며 FAIR는 놀라운 곳이었고 앞으로도 그럴 것이라고 말했습니다. 그러나 너무 오랫동안(8년) 한 곳에 머무르는 것은 연구 경력에서 재초기화와 무작위 배정이 매우 중요할 수 있습니다. 또한 그는 출판 지표에 관한 모든 이야기는 말도 안되는 소리라고 말했습니다.
이미지 출처는 다음 링크를 참고해주세요: https://twitter.com/inkynumbers/status/1730735493711810639
사실 7월 말 학계 복귀 발표와 함께 올해 2024년에 UMass에 합류하게 됩니다. He Kaiming 공과대학(MIT) EECS 전기공학 및 컴퓨터과학과 교수로 재직 중인 FAIR는 2024년 CV 분야에서 많은 유명 인사를 배출해 왔습니다. 최근 몇 년.
Yann LeCun은 그들의 출발이 FAIR에게 손실이지만 그들을 기쁘게 생각한다고 말했습니다. 그는 산업 연구소의 과학자들이 학계나 비영리 단체로 이동하는 데 전혀 문제가 없다고 생각합니다. 어떤 사람들에게는 이것이 자연스러운 경력 이동입니다.
재작성된 내용: LeCun은 또한 많은 과학자들이 퇴임 후(힘든 싸움을 완전히 건너뛰고) 재직 과정을 건너뛰고 5~10년 후에 좋은 대학에 재직하게 되는 Bell Labs의 예를 인용했습니다. 삶의 여러 단계에서 우선순위가 달라집니다. 오랫동안 업계에 몸담아온 사람들은 가르치는 일을 하고 싶고, 학생들과 함께 있고, 가르치는 일에 대한 직접적인 보상을 즐기고 싶을 수도 있습니다
사실 FAIR에서 몇 년 일한 후에 학계에서 테뉴어를 받을 수 있습니다. 버그가 아닌 기능입니다. 이러한 변화는 Bell Labs와 마찬가지로 공개 연구를 실천하고 과학자들의 출판을 장려하는 FAIR에서 가능합니다.
FAIR의 시작은 사람들이 위험을 감수하지 않고 자신의 직업을 선택할 수 있다는 것을 의미합니다. 이는 연구 생태계를 확장하므로 실무자와 학계 모두에게 좋은 일입니다
LeCun은 또한 최근 몇 년 동안 Ishan Misra, Nicolas Carion, Xinlei Chen 및 Christoph와 같은 많은 재능 있는 젊은 컴퓨터 과학자들이 FAIR에 합류하기로 선택했다고 지적했습니다. Feichtenhofer 외
재능의 유출과 유입은 정상적인 현상이며 많은 사람들이 자신의 안전지대를 떠나기를 선택합니다. 그러나 일부 사람들은 AI 거인들이 FAIR에서 계속 이탈하는 것이 조직의 현재 상황을 어느 정도 밝힐 수 있다고 믿습니다
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지난 1년 동안 Meta는 Llama 및 Llama 2 시리즈의 대규모 모델을 연속적으로 오픈소스화하여 오픈소스 커뮤니티에서 없어서는 안 될 세력으로 자리매김했습니다. 하지만 메타 역시 인공지능 인재를 유지하는 데 많은 어려움을 겪고 있어 인재 손실은 불가피하다. 산업계에서 풍부한 경험을 축적하고 대학이나 비영리 기관으로 편입한 Ross Girshick과 같은 과학자들은 학계에 독특한 관점을 가져올 것이며 더욱 영향력 있는 연구를 할 수 있을 것입니다
RBG Master: Ross· Introduction to Girshick
개인 홈페이지 링크: https://www.rossgirshick.info/
이전에 Ross Girshick은 Meta FAIR에서 연구 과학자로 컴퓨터 비전과 기계 학습 연구에 참여했습니다. 그는 2012년 시카고대학교에서 컴퓨터 공학 박사 학위를 받았습니다.
FAIR에 합류하기 전에 Ross는 Microsoft Research의 연구원과 University of California, Berkeley에서 박사후 연구원으로 근무했습니다. 그곳에서 그는 Jitendra Malik 교수와 Trevor Darrell
Ross의 연구 관심 분야에는 시각적 인식 알고리즘(객체 인식, 위치 파악, 분할, 자세 추정 등), 표현 학습(강한 감독 사용, 약한 감독 사용 또는 없음 사용)이 포함됩니다. 감독 전혀) 사전 훈련된 네트워크 감독) 및 비전 및 언어 연구.
오픈 소스 소프트웨어 및 데이터 세트에 대한 공헌으로 Ross는 2017년 PAMI Young Investigator Award를 수상했고, 2017년, 2021년, 2023년에 PAMI Mark Everingham Award를 수상했습니다.
Ross는 인공 지능 분야에서 많은 성과를 거두었습니다. 지역 기반 컨볼루션 신경망(R-CNN) 객체 탐지 방법을 개발해 명성을 얻었습니다. 이번 연구는 표적 탐지 분야의 연구 방향을 완전히 바꾸었다고 할 수 있습니다. Fast-RCNN, Faster-RCNN 등 후속 연구는 모두 R-CNN을 기반으로 개발되었습니다
현재 그의 Google Scholar 인용 횟수는 41,000회를 넘습니다.
Ross가 과거에 참여한 작업에는 Fast R-CNN, Mask R-CNN, YOLO, Faster R-CNN 및 SAM 등 인기 있는 연구 프로젝트가 많이 있었습니다.
2017년에 Ross는 Mask R-CNN에 참여하여 ICCV Marr Award(최고 논문)를 수상했으며, 이 논문은 현재 30,000회 이상 인용되었습니다. 또 다른 논문인 "Focal Loss for Dense ObjectDetection"은 그해 ICCV 최우수 학생 논문을 수상했습니다.
2021년 Girshick이 참여한 "Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners"라는 논문이 컴퓨터 비전계에서 화제가 되었습니다. 이 문서에서는 컴퓨터 비전을 위한 확장 가능한 자기 지도형 학습자로 사용할 수 있는 마스크 자동 인코더(MAE)라는 새로운 방법을 보여줍니다.
올해 Meta는 전통적인 CV 분야의 전복적인 연구로 많은 이들로부터 칭찬을 받아온 "Segment Anything"(Segment Anything) 모델(SAM)을 출시했습니다. Ross는 이 논문의 저자 중 한 명입니다.
이제 AI2로 가기로 결정했고, Girshick의 더 놀라운 작품을 기대합니다.
위 내용은 R-CNN 작성자 Ross Girshick 사임, He Kaiming 및 Xie Saining이 학계로 복귀, Meta CV에서 얼마나 많은 위대한 인재가 등장했는지의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!