David Fleet
La nomination
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
Stratégie pancanadienne en matière d’IA
À Propos
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR – Nouveau mandat – 2017
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR – Mandat renouvelé – 2023
David Fleet est titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR à l’Institut Vecteur et professeur au département d’informatique et de mathématiques de l’Université de Toronto.
Ses recherches portent sur certains aspects de la vision par ordinateur, des neurosciences visuelles et de l’apprentissage automatique, notamment les fondements mathématiques et les algorithmes liés à l’analyse visuelle du mouvement, au repérage, à l’estimation de la posture et des mouvements humains, aux modèles de perception du mouvement, à la stéréopsie, aux modèles d’apprentissage à variables latentes, à la recherche de similarités à grande échelle et à la reconstruction multivue pour la cryoélectromicroscopie.
Prix
- Prix Koenderink, 2010
- Prix du meilleur article, Conférence britannique sur la vision par ordinateur (BMVC), 2009
- Membre du CIFAR (Apprentissage automatique, apprentissage biologique), 2004-2019
- Prix du meilleur article, Symposium ACM sur les logiciels et la technologie des interfaces utilisateur (UIST), 2003
- Prix d’excellence PARC en science, 2003
Publications Pertinentes
- Punjani, A., Rubinstein, J. L., Fleet, D. J., Brubaker, M. A. (2017). « cryoSPARC: Algorithms for rapid unsupervised cryo-EM structure determination », Nature Methods, 14(3):290-296.
- Norouzi, M., Fleet, D. J., Salakhutdinov, R. R. (2012). « Hamming distance metric learning », Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 25:1061-1069.
- Norouzi, M., Fleet, D. J. (2011). « Minimal loss hashing for compact binary codes », International Conference on Machine Learning (ICML).
- Barron, J. L., Fleet, D. J., Beauchemin, S. S. (1994). « Performance of optical flow techniques », International Journal of Computer Vision, 12(1):43-77.
- Fleet, D. J., Jepson, A. D. (1990). « Computation of component image velocity from local phase information », International Journal of Computer Vision, 5(1):77-104.
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