थॉमस ब्रोक्स (जन्म 1976) एक जर्मन कंप्यूटर वैज्ञानिक हैं जो कंप्यूटर विज़न और मशीन लर्निंग में विशेषज्ञता रखते हैं। वे फ्रीबर्ग विश्वविद्यालय में पैटर्न पहचान और छवि प्रसंस्करण के प्रोफेसर हैं, जहाँ वे कंप्यूटर विज़न समूह का नेतृत्व करते हैं। ब्रोक्स को बायोमेडिकल छवि विभाजन के लिए यू-नेट आर्किटेक्चर और फ्लोनेट के सह-लेखक के रूप में जाना जाता है, जो ऑप्टिकल-फ्लो अनुमान के लिए एक प्रारंभिक कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क दृष्टिकोण है। स्कोपस के अनुसार, 2026 तक उनके प्रकाशनों को 130,000 से अधिक उद्धरण मिल चुके हैं।
शैक्षणिक करियर
ब्रोक्स ने 2005 में सारलैंड विश्वविद्यालय से कंप्यूटर विज्ञान में डॉक्टरेट प्राप्त की। इसके बाद उन्होंने बॉन विश्वविद्यालय और बाद में कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले में जितेंद्र मलिक के कंप्यूटर विज़न समूह में पोस्टडॉक्टोरल शोधकर्ता के रूप में काम किया। उन्होंने टीयू ड्रेसडेन में अस्थायी प्रोफेसर के रूप में इंटेलिजेंट सिस्टम्स समूह का भी नेतृत्व किया। 2010 में, वे फ्रीबर्ग विश्वविद्यालय में शामिल हुए, और पैटर्न पहचान और छवि प्रसंस्करण के प्रोफेसर बने। उन्होंने ECCV 2020 के लिए कार्यक्रम अध्यक्ष के रूप में कार्य किया और 1 जुलाई 2026 को इंजीनियरिंग संकाय के डीन बने।
ऑप्टिकल फ्लो पर शोध
ब्रोक्स के शोध का एक प्रारंभिक केंद्र ऑप्टिकल फ्लो था, जो छवियों के बीच स्पष्ट गति का अनुमान है। 2004 में, ब्रोक्स, आंद्रेस ब्रुहन, निल्स पापेनबर्ग और जोआचिम वीकर्ट ने एक परिवर्तनशील विधि प्रस्तावित की जिसने चमक और ग्रेडिएंट स्थिरता को एक असंततता-संरक्षण स्मूथनेस बाधा और एक अरेखीय, बहु-रिज़ॉल्यूशन अनुकूलन योजना के साथ जोड़ा। इस कार्य को ECCV 2004 में लॉन्गुएट-हिगिंस सर्वश्रेष्ठ पेपर पुरस्कार और 2014 में कोएंडरिंक पुरस्कार मिला।
2015 में, ब्रोक्स ने फ्लोनेट का सह-लेखन किया, जिसने ऑप्टिकल-फ्लो अनुमान को कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क के लिए एक पर्यवेक्षित शिक्षण समस्या के रूप में तैयार किया, जिसमें पूरी तरह से सिंथेटिक रूप से उत्पन्न प्रशिक्षण डेटा का उपयोग किया गया। इस दृष्टिकोण ने शास्त्रीय विज़न कार्यों के लिए गहन शिक्षण की क्षमता प्रदर्शित की।
यू-नेट और गहन शिक्षण
इसके अलावा 2015 में, ब्रोक्स ने ओलाफ रोनेबर्गर और फिलिप फिशर के साथ यू-नेट का सह-लेखन किया। यू-नेट बायोमेडिकल छवि विभाजन के लिए एक कन्वोल्यूशनल आर्किटेक्चर है जो एक संकुचन पथ को एक विस्तार पथ के साथ जोड़ता है, एनकोडर से उच्च-रिज़ॉल्यूशन जानकारी को संरक्षित करने के लिए स्किप कनेक्शन का उपयोग करता है। यह आर्किटेक्चर चिकित्सा इमेजिंग और अन्य विभाजन कार्यों में व्यापक रूप से अपनाया गया, जिसने बाद के तंत्रिका-नेटवर्क डिज़ाइनों को प्रभावित किया।
ब्रोक्स का कार्य कंप्यूटर-विज़न और मशीन-लर्निंग के प्रतिच्छेदन पर स्थित है, जो व्यापक गहन-शिक्षण आंदोलन में योगदान देता है। दृश्य प्रतिनिधित्व सीखने पर उनके शोध ने यह पता लगाया है कि तंत्रिका-नेटवर्क छवियों से उपयोगी विशेषताएँ कैसे सीख सकते हैं, अक्सर स्पष्ट लेबल के बिना।
पुरस्कार और सदस्यताएँ
ब्रोक्स को ECCV 2004 में लॉन्गुएट-हिगिंस सर्वश्रेष्ठ पेपर पुरस्कार और 2014 में कोएंडरिंक पुरस्कार मिला, दोनों ब्रुहन, पापेनबर्ग और वीकर्ट के साथ 2004 के ऑप्टिकल-फ्लो पेपर के लिए। वे 2020 से हीडलबर्ग एकेडमी ऑफ साइंसेज एंड ह्यूमैनिटीज़ के पूर्ण सदस्य हैं।
संदर्भ
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