Camille Couprie

카미유 쿠프리(Camille Couprie)는 프랑스 출신의 컴퓨터 비전 연구자로, 그래프 기반 영상 분할과 수리형태학을 잇는 작업으로 알려져 있다. 현재 Meta(구 Facebook) AI Research Paris의 리서치 사이언티스트이다.

학력은 ESIEE Paris 공학 학위(최고 영예) 직후 Université Paris-Est에서 로랑 나즈만과 Hugues Talbot 공동지도로 2011년 박사 학위를 받았다. 박사 논문은 Power Watersheds와 그래프 기반 영상 분할의 통일적 프레임워크에 관한 것으로, 그래프 컷·랜덤 워크·워터셰드를 같은 최적화 식 안에 묶었다.

박사 후 2011년 가을 NYU Courant Institute의 얀 르쿤 그룹에 포스닥으로 합류하였다. 본 글의 Learning Hierarchical Features for Scene Labeling(2013) 작업에서 그의 기여는 segmentation tree와 optimal cover 알고리즘의 설계, 그리고 Conditional Random Field over superpixels 후처리 정식화이다. 박사 시절의 그래프 기반 분할 노하우가 합성곱 신경망의 출력을 영상의 경계와 정렬시키는 후처리 단으로 자연스럽게 들어왔다.

이후 Facebook AI Research Paris에 합류해 영상 분할, 자기지도 학습, 비디오 이해 등의 분야에서 꾸준히 연구를 이어가고 있다.