**장지수아이(Zhishuai Zhang)**는 컴퓨터 비전, 자율 주행, 인공 지능 분야에서의 연구로 잘 알려진 컴퓨터 과학자이자 연구원입니다. 그는 메타의 초지능 팀에서 연구 과학자로 재직 중이며, 이전에는 웨이모(Waymo)에서 소프트웨어 엔지니어로 근무했습니다. ^{[1] [2]}

학력

장지수아이는 2016년 중국과학기술대학교에서 컴퓨터 과학 학사 학위를 받았습니다. 그 후 미국으로 건너가 존스 홉킨스 대학교에서 대학원 과정을 이수했습니다. 그는 계산 인지, 비전 및 학습(CCVL) 그룹에 합류하여 앨런 유일(Alan Yuille) 교수의 지도하에 연구를 수행했습니다. 그는 컴퓨터 비전 및 기계 학습 분야를 중심으로 연구하여 컴퓨터 과학 박사 학위를 취득했습니다. ^{[1] [4]}

경력

장지수아이의 기술 및 연구 분야 경력은 2015년 7월부터 10월까지 상하이에 있는 이투 테크(Yitu Tech)에서의 인턴십으로 시작되었습니다. 존스 홉킨스 대학교 박사 과정 학생으로 재직하면서 2016년 8월부터 2020년 8월까지 연구 조교로 근무했습니다. 그는 2018년 3개월 동안 멘로파크(Menlo Park)의 페이스북(Facebook)에서 연구 인턴으로 근무하는 등 여러 인턴십을 통해 산업 경험을 쌓았습니다. 이후 2019년 5월부터 12월까지 웨이모(Waymo)에서 소프트웨어 엔지니어링 인턴으로 근무했습니다. 박사 과정을 마친 후, 장지수아이는 2020년 9월 웨이모 마운틴 뷰(Mountain View) 사무소에 정규직 소프트웨어 엔지니어로 합류하여 자율 주행 시스템 개발에 기여했습니다. 2025년 중반, 그는 새롭게 설립된 메타의 초지능 연구 그룹에 연구 과학자로 영입되어 세분화 모델에 중점을 둔 연구를 수행하고 있다고 알려져 있습니다.

장지수아이는 주요 컴퓨터 과학 컨퍼런스에서 발표된 수많은 논문을 저술하고 공동 저술했습니다. 그의 연구 관심 분야는 자율 주행 및 컴퓨터 비전이며, 특히 객체 탐지, 의미론적 분할 및 기계 학습의 적대적 예제에 중점을 두고 있습니다. 그는 또한 "Robust Face Detection via Learning Small Faces on Hard Images"의 소스 코드를 포함하여 일부 연구 프로젝트에 대한 GitHub의 공개 저장소를 관리하고 있습니다.

그의 주요 발표 논문은 다음과 같습니다.

• STINet: Spatio-Temporal-Interactive Network for Pedestrian Detection and Trajectory Prediction: 2020년 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 컨퍼런스(CVPR)에 발표. 장지수아이가 주 저자였습니다.
• Robust Face Detection via Learning Small Faces on Hard Images: 2020년 겨울 컴퓨터 비전 응용 컨퍼런스(WACV)에 발표. 장지수아이가 주 저자였습니다.
• Lesion Detection by Efficiently Bridging 3D Context: 2019년 의료 영상 기계 학습 국제 워크숍(MLMI)에 발표. 장지수아이가 주 저자였습니다.
• Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics: 2018년 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 컨퍼런스(CVPR)에 발표. 장지수아이가 주 저자였습니다.
• DeepVoting: An Explainable Framework for Semantic Part Detection under Partial Occlusion: CVPR 2018에도 발표되었으며, 장지수아이가 동등한 기여를 인정받은 공동 연구였습니다.
• Adversarial Examples for Semantic Segmentation and Object Detection: 2017년 국제 컴퓨터 비전 컨퍼런스(ICCV)에 발표되었으며, 장지수아이가 동등한 기여를 인정받았습니다.
• Detecting Semantic Parts on Partially Occluded Objects: 2017년 영국 기계 비전 컨퍼런스(BMVC)에 발표되었으며, 장지수아이가 동등한 기여를 인정받았습니다.

이러한 논문들은 컴퓨터 비전 및 기계 학습의 다양한 분야에 대한 그의 기여를 보여줍니다. ^{[1] [3] [5] [2] [4] [6]}