David Eigen

🏷️ 인물 딥러닝

데이비드 아이겐(David Eigen)은 미국 컴퓨터 비전 연구자로, 단일 이미지로부터의 깊이 추정 연구를 표준화한 인물이다. NYU Courant Institute에서 롭 퍼거스 지도로 2010~2015년 박사 과정을 마쳤다.

박사 학위 논문 주제는 합성곱 신경망으로 이미지 그 자체를 예측하는 것으로, 깊이·표면 법선·의미 분할을 같은 다중 스케일 망으로 푸는 작업이다. 대표 논문은 Depth Map Prediction from a Single Image using a Multi-Scale Deep Network(Eigen, Puhrsch, Fergus, NIPS 2014)이고, 후속작 Predicting Depth, Surface Normals and Semantic Labels with a Common Multi-Scale Convolutional Architecture(ICCV 2015)에서 한 망으로 세 가지 픽셀 예측 작업을 동시에 푸는 구조를 제안하였다.

OverFeat 작업에서 그의 기여는 바운딩 박스 회귀 망의 설계와 학습이다. 분류 망의 특징 추출 층을 그대로 두고 마지막 단을 4차원 좌표 회귀로 바꾼 Localization Network가 그의 작업이다.

박사 후 2015년 Clarifai에 연구 과학자로 합류해 현재까지 같은 회사에서 일하고 있다.