Rob Fergus

롭 퍼거스(Rob Fergus)는 영국 출신의 컴퓨터 비전 연구자로, 합성곱 신경망의 내부를 들여다본 2014년 Visualizing and Understanding Convolutional Networks(Zeiler & Fergus, ECCV)와 같은 해 ImageNet 분류 1위를 차지한 ZFNet으로 알려져 있다. 현재 Meta의 AI Research 부문 부사장이자 FAIR 책임자이다.

학력은 Oxford University Visual Geometry Group에서 Andrew Zisserman 지도로 2005년 박사 학위를 받았다. 박사 논문은 constellation model 등 부분 기반 물체 인식에 대한 것이고, 이 시기 Pietro Perona와 함께 한 물체 카테고리 인식 연구가 컴퓨터 비전 표준 교재의 한 단락으로 자리 잡았다. 박사 후 MIT에서 William Freeman·Antonio Torralba와 Scene Completion using Millions of Photographs(SIGGRAPH 2007) 등의 작업을 하였다.

2008년 NYU Courant Institute 교수로 부임하면서 얀 르쿤의 CILVR 연구실과 같은 건물에서 일하게 되었다. 본 글의 OverFeat 작업에서 그는 얀 르쿤과 함께 시니어 지도자 자리에 이름을 올린다. 같은 시기 박사과정 학생 Matthew Zeiler와 Visualizing and Understanding Convolutional Networks를 발표하였고, 이 deconvolution 기반 시각화가 합성곱 망의 내부 표현 해석 연구의 출발점이 되었다.

2014년 FAIR(Facebook AI Research)에 합류해 NYU 교수와 겸직하다가, 2020년 Google DeepMind로 옮겨 연구 디렉터를 맡았다. 2025년 5월 Joelle Pineau의 후임으로 Meta FAIR 책임자에 임명되어 다시 Meta로 돌아왔다.