何恺明

简介

何恺明（Kaiming He）是计算机视觉与深度学习领域最具影响力的研究者之一，本科毕业于清华大学，博士毕业于香港中文大学（师从汤晓鸥），先后任职于微软亚洲研究院和 Meta AI 研究院（FAIR），2024 年起任麻省理工学院（MIT）副教授。

主要工作

他是深度残差网络 ResNet（2015）的第一作者，该工作解决了深层网络退化问题，成为深度学习史上引用最高的论文之一；此外还提出或参与了暗通道先验去雾、Faster R-CNN、Mask R-CNN、Focal Loss、动量对比学习 MoCo、掩码自编码器 MAE 等一系列奠基性成果。

荣誉

何恺明多次获得 CVPR、ICCV 等顶级会议最佳论文奖，其暗通道去雾工作获 CVPR 2009 最佳论文，是首位获该奖的中国大陆学者。

影响

其研究贯穿图像识别、目标检测与自监督学习，深刻塑造了现代计算机视觉的技术路线。