Sanja Fidler
Titre
- Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
- Stratégie pancanadienne en matière d’IA
À Propos
Sanja Fidler est titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR à l’Institut Vecteur, professeure agrégée au département de mathématiques et d’informatique de l’Université de Toronto ainsi que directrice de l’IA chez NVIDIA.
Ses recherches portent sur la vision par ordinateur, plus précisément sur la détection d’objets en 2D et 3D, en particulier la détection évolutive multi-classes, la segmentation d’objets et l’étiquetage d’images, ainsi que la compréhension de scènes (3D). Sanja Fidler se penche également sur l’interaction entre le langage et la vision : la génération de descriptions propositionnelles de scènes complexes, ainsi que l’utilisation de descriptions textuelles pour une meilleure analyse syntaxique de scènes (par exemple, dans le scénario de l’interaction humain-robot).
Prix
- Mention honorable pour la meilleure communication, Conférence sur la vision artificielle et la reconnaissance de motifs (CVPR), 2017
- Amazon Academic Research Award, 2017
- Prix de pionnière en IA de NVIDIA, 2016
- Facebook Faculty Award, 2016
- Prix de lectrice experte exceptionnelle, ECCV (2008, 2012) et CVPR (2012, 2015)
Publications Pertinentes
- Zhou, B., Zhao, H., Puig, X., Xiao, T., Fidler, S., Barriuso, A., Torralba, A. (2019). « Semantic understanding of scenes through the ade20k dataset », International Journal of Computer Vision, 127(1):302-321.
- Damen, D., Doughty, H., Farinella, G. M., Fidler, S., Furnari, A., Kazakos, E.,... Wray, M. (2018). « Scaling egocentric vision: The epic-kitchens dataset », Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV), p. 720-736.
- Zhou, B., Zhao, H., Puig, X., Fidler, S., Barriuso, A., Torralba, A. (2017). « Scene parsing through ADE20K dataset. » Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, p. 5122-5130.
- Kiros, R., Zhu, Y., Salakhutdinov, R. R., Zemel, R., Urtasun, R., Torralba, A., Fidler, S. (2015). « Skip-thought vectors », Advances in Neural Information Processing Systems, 28:3294-3302.
- Zhu, Y., Kiros, R., Zemel, R., Salakhutdinov, R., Urtasun, R., Torralba, A., Fidler, S. (2015). « Aligning books and movies: Towards story-like visual explanations by watching movies and reading books », Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), p. 19-27.
Soutenez-nous
Le CIFAR est un organisme de bienfaisance enregistré qui reçoit le soutien des gouvernements du Canada, de l’Alberta et du Québec, ainsi que de fondations, de donateurs individuels, d’entreprises et de partenaires canadiens et internationaux.
Centre MaRS, tour Ouest
661, avenue University, bureau 505
Toronto (Ontario) M5G 1M1 Canada