ResNeXt一作谢赛宁将从Meta离职，加入纽约大学任助理教授 来源：机器之心又一位知名人工智能研究者宣布从业界离职，回归学术界。近日，Facebook 人工智能研究院（FAIR）研究科学家谢赛宁在推特上宣布自己即将离开 FAIR，加入纽约大学担任助理教授。 他表示自己在 FAIR 度过了极好的 4 年，将在明年 1 月正式加入纽约大学，并期待与广泛的科学和创意社区一起探索人工智能，建立新的跨学科合作。李磊、高若涵、杨笛一等多位知名研究者纷纷表示祝贺。 图灵奖得主 Yann LeCun 也在推特上写道：「再次欢迎赛宁」。LeCun 不仅是 FAIR 的首席 AI 科学家，也是纽约大学计算机科学教授，于是 LeCun 再次欢迎了新同事。 谢赛宁（Saining Xie） 谢赛宁在加州大学圣迭亚哥分校（UCSD）获得博士和硕士学位，师从 Zhuowen Tu 教授。读博期间，他还在 NEC Labs、Adobe、Meta（原为 Facebook）、谷歌、DeepMind 当过实习生。在此之前，谢赛宁在上海交通大学获得了学士学位。 谢赛宁的主要研究方向包括深度学习和计算机视觉，并致力于改进表示学习技术，以帮助机器理解和利用大量的结构化信息，以及通过学习更好的表示来推动视觉识别的边界。 目前，他在 Google Scholar 上的引用量已经超过 21233。 他有多篇论文被 ECCV、CVPR、ICLR 等顶会接收，并曾担任 ECCV 2020/2022、ICCV 2021 和 CVPR 2021/2022 的领域主席。 2016 年底，谢赛宁作为一作发表论文《Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks》，提出用于图像分类的简单、高度模块化的网络结构 ResNeXt。ResNeXt 是 ResNet 和 Inception 的结合体，它不需要人工设计复杂的 Inception 结构细节，而是每一个分支都采用相同的拓扑结构。目前，该论文的引用量已超 7600。 2020 年，谢赛宁与何恺明等人合作，发表论文《Graph Structure of Neural Networks》，论文提出了一种神经网络的新型的图表示法。该表示法有助于对神经网络的架构和预测性能有更深层的理解。 此外，他还是《 A ConvNet for the 2020s 》通讯作者，该研究重新检查了设计空间并测试了纯 ConvNet 所能达到的极限。逐渐将标准 ResNet「升级（modernize」为视觉 Transformer 的设计，并在此过程中发现了导致性能差异的几个关键组件。仅半年时间，论文引用量就已超过 200。 推荐阅读 西电IEEE Fellow团队出品！最新《Transformer视觉表征学习全面综述》润了！大龄码农从北京到荷兰的躺平生活（文末有福利哟！）如何做好科研？这份《科研阅读、写作与报告》PPT，手把手教你做科研一位博士在华为的22年奖金675万！3位科学家，斩获“中国诺贝尔奖”！又一名视觉大牛从大厂离开！阿里达摩院 XR 实验室负责人谭平离职 最新 2022「深度学习视觉注意力 」研究概述，包括50种注意力机制和方法！【重磅】斯坦福李飞飞《注意力与Transformer》总结，84页ppt开放下载！2021李宏毅老师最新40节机器学习课程！附课件+视频资料 欢迎大家加入DLer-计算机视觉技术交流群！ 大家好，群里会第一时间发布计算机视觉方向的前沿论文解读和交流分享，主要方向有：图像分类、Transformer、目标检测、目标跟踪、点云与语义分割、GAN、超分辨率、人脸检测与识别、动作行为与时空运动、模型压缩和量化剪枝、迁移学习、人体姿态估计等内容。 进群请备注：研究方向+学校/公司+昵称（如图像分类+上交+小明） ??长按识别，邀请您进群！