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Description: Eric Hedlin 博士は Strataigize のチーフ AI サイエンティスト。オープンウォーター世界選手権で2つのメダル、NeurIPS と CVPR で第一著者論文。

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チーフAIサイエンティスト

# Eric Hedlin博士

本番で持つように、ベースライン付きですべてのAIシステムにサインオフする。月曜に死ぬデモではない。

Eric HedlinはStrataigizeのチーフAIサイエンティストです。ブリティッシュコロンビア大学でコンピュータサイエンスの博士号を持ち、UBCのコンピュータビジョン・グループでKwang Moo Yiの指導を受け、人間のポーズ推定に関するUBCの修士号も持っています。博士研究は実務的な問いでした。誰も一例もラベルする前に、大規模な事前学習モデルは新しい視覚タスクにどこまで使えるのか。答えは第一著者としてNeurIPS 2023（Unsupervised Semantic Correspondence Using Stable Diffusion）、CVPR 2024（Unsupervised Keypoints from Pretrained Diffusion Models、Highlightに選定）、CVPR 2025（HyperNet Fields、Qualcomm AI Researchの共著者と執筆）に掲載され、2025年にはACM Transactions on Graphicsにも論文があります。コードはUBC Vision経由で公開され、研究背景はそのグループとSan DiegoのQualcommパーセプション研究チームを通っています。

Strataigizeでの仕事は信頼性です。ワークフローにどのモデルが要るか、いつより小さいもので足りるか、本番に触れる前にラベル付きセットに対してどう評価するか、人がまだ何を承認する必要があるかを決めます。それがデモと、クライアントが回せるシステムの違いであり、カタログの各システムが測定されたベースラインと監督付きゴーライブ付きの一つの境界付きワークフローとしてスコープされる理由です。コンピュータビジョンのラインは直接リードします。

研究の前に、彼は12年間カナダ代表として泳ぎました。2013年Barcelonaの世界選手権でオープンウォーター5 km銀、2019年Gwangjuの世界選手権で銅、2018年パンパシフィック選手権で10 km銀、2018年にはSwimming Canada男子オープンウォータースイマー・オブ・ザ・イヤー。ビクトリア大学では1500 m自由形のU SPORTS記録を樹立し、学業と競技の両立でプレジデントカップを受けました。オープンウォーターで10キロを12年走り続けると、特定の規律が身につきます。文書で準備し、ベースラインを測り、実条件で試していないものを信じない。それが彼の作り方です。

受賞

-   銀メダル、オープンウォーター5 km、2013年世界水泳選手権、Barcelona
-   銅メダル、オープンウォーター5 km、2019年世界水泳選手権、Gwangju
-   銀メダル、オープンウォーター10 km、2018年パンパシフィック選手権
-   Swimming Canada男子オープンウォータースイマー・オブ・ザ・イヤー、2018年
-   ビクトリア大学プレジデントカップ、2019年から2020年

主な論文

-   [Unsupervised Semantic Correspondence Using Stable Diffusion](https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2023/hash/1a074a28c3a6f2056562d00649ae6416-Abstract-Conference.html)NeurIPS 2023
-   [Unsupervised Keypoints from Pretrained Diffusion Models](https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2024/html/Hedlin_Unsupervised_Keypoints_from_Pretrained_Diffusion_Models_CVPR_2024_paper.html)CVPR 2024, Highlight
-   [HyperNet Fields: Efficiently Training Hypernetworks without Ground Truth by Learning Weight Trajectories](https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2025/html/Hedlin_HyperNet_Fields_Efficiently_Training_Hypernetworks_without_Ground_Truth_by_Learning_CVPR_2025_paper.html)CVPR 2025
-   [NESI: Neural Explicit-Shape-Intersection-Based Geometry Representation](https://dl.acm.org/doi/10.1145/3742893)ACM Transactions on Graphics, 2025

その他の掲載 [Google Scholar](https://scholar.google.com/citations?user=x6t__GoAAAAJ)[研究サイト](https://ehedlin.github.io/)[Team Canadaプロフィール](https://olympic.ca/team-canada/eric-hedlin/)

注力領域

AIシステムの信頼性本番ベースラインモデル評価コンピュータビジョン基盤モデル適応応用研究拡散モデル

このプロフィールは英語でも読めます：[英語版](https://www.strataigize.com/about/team/eric/)。

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