何恺明2003年高中毕业于
广州市执信中学
，为当年广东省高考满分状元。2003-2007年就读于
清华大学
物理系基础科学班，连续3年获得清华奖学金，本科毕业后进入
香港中文大学
攻读研究生，师从
汤晓鸥
。2009年成为
CVPR
最佳论文首位华人得主。2011年获得香港中文大学信息工程哲学博士学位，之后进入
微软亚洲研究院
工作。2016年8月加入Facebook AI Research（FAIR），担任研究科学家。2017年获得
ICCV
最佳论文奖（
马尔奖
）。2018年获得CVPR大会PAMI青年研究者奖。2022年入选AI 2000人工智能全球最具影响力学者榜单，综合排名第一。2023年获得
未来科学大奖数学与计算机科学奖
。2024年2月加入麻省理工学院电气工程与计算机科学系，担任副教授。
[1-2]
[4]
[21]
[23]
[25-26]
- 中文名
- 何恺明
- 外文名
- Kaiming He
- 出生地
- 广东省广州市
- 出生日期
- 1984年
- 毕业院校
- 香港中文大学
- 职 业
- 教育科研工作者
- 主要成就
-
CVPR 2009、CVPR 2016、ICCV 2017最佳论文奖
2017年获选为香港中文大学工程学院杰出校友
2018年获得CVPR大会PAMI青年研究者奖
2023年获得未来科学大奖数学与计算机科学奖
人物经历
2007年，何恺明在毕业前已进入微软亚洲研究院（MSRA）实习，出于对计算机图形图像课程的兴趣，他选择加入MSRA视觉计算组，实习导师为
孙剑
。本科毕业后，他进入
香港中文大学
攻读研究生，师从
汤晓鸥
，期间仍然在微软亚洲研究院参与相关研究。
[1]
何恺明
(6张)
2016年8月，何恺明离开微软亚洲研究院，加入Facebook AI Research（FAIR），担任研究科学家。
[1-2]
[7]
2023年8月，何恺明获得未来科学大奖数学与计算机科学奖，奖金33.3万美元；
同年10月，在香港中文大学以“深度残差学习及其对人工智能领域的影响”为题发表得奖演说。
[21]
[24-25]
2024年2月，何恺明加入
麻省理工学院
电气工程与计算机科学系（MIT EECS），担任副教授。
[20]
[26]
主要成就
何恺明团队提出了深度残差学习，使
神经网络
能够达到前所未有的深度，获得以前难以实现的能力，促成了多个突破性的成果——包括
AlphaGo
、AlphaFold和
ChatGPT
，为人工智能做出了基础性贡献。
[22]
2017年3月，何恺明和同事公布Mask R-CNN，提出了一个概念上简单、灵活和通用的用于目标实例分割（objectinstance segmentation）框架，能够有效地检测图像中的目标，同时还能为每个实例生成一个高质量的分割掩码。
[1]
何恺明（右）与导师汤晓鸥教授（左）
何恺明（右）与导师汤晓鸥教授（左）
-
学术论著
根据Google Scholar的统计，截至2023年7月，何恺明已发表73篇论文，H指数为67，引用次数超过46万次。
[20]
代表性论文：
He, K., Chen, X., Xie, S., Li, Y., Dollár, P., & Girshick, R. (2022). Masked autoencoders are scalable vision learners. In
Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
(pp. 16000-16009).
[9]
Chen, X., & He, K. (2021). Exploring simple siamese representation learning. In
Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition
(pp. 15750-15758).
[10]
He, K., Fan, H., Wu, Y., Xie, S., & Girshick, R. (2020). Momentum contrast for unsupervised visual representation learning. In
Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition
(pp. 9729-9738).
[11]
Qi, C. R., Litany, O., He, K., & Guibas, L. J. (2019). Deep hough voting for 3d object detection in point clouds. In
proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision
(pp. 9277-9286).
[12]
Wu, Y., & He, K. (2018). Group normalization. In
Proceedings of the European conference on computer vision (ECCV)
(pp. 3-19).
[13]
He, K., Gkioxari, G., Dollár, P., & Girshick, R. (2017). Mask r-cnn. In
Proceedings of the IEEE international conference on computer vision
(pp. 2961-2969).
[14]
Lin, T. Y., Goyal, P., Girshick, R., He, K., & Dollár, P. (2017). Focal loss for dense object detection. In
Proceedings of the IEEE international conference on computer vision
(pp. 2980-2988).
[15]
He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep residual learning for image recognition. In
Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition
(pp. 770-778).
[16]
He, K., Sun, J., & Tang, X. (2010). Single image haze removal using dark channel prior.
IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
,
33
(12), 2341-2353.
[17]
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论文题目
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奖项
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Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior
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CVPR 2009最佳论文奖（第一作者）
[6]
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Deep Residual Learning for Image Recognition
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CVPR 2016最佳论文奖（第一作者）
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Mask R-CNN
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Focal Loss for Dense Object Detection
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ICCV 2017最佳学生论文奖（第四作者）
[2]
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Group Normalization
[30]
|
ECCV 2018最佳论文荣誉提名奖
[29]
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Exploring Simple Siamese Representation Learning
[31]
|
CVPR 2021最佳论文荣誉提名奖
[29]
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时间
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荣誉表彰
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授予单位
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2009年
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微软公司
[8]
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2017年
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香港中文大学工程学院杰出校友
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香港中文大学工程学院
[5]
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2018年
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PAMI青年研究者奖
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第31届IEEE国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）
[1]
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2020年
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AI 2000人工智能全球最具影响力学者（计算机视觉领域第一）
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2022年
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AI 2000人工智能全球最具影响力学者（综合排名第一）
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清华大学计算机系AMiner团队等
[4]
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2023年
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未来科学大奖数学与计算机科学奖
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香港未来科学大奖基金会
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社会任职
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时间
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担任职务
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2016-2019年
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2016年
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IEEE国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）领域主席
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2017年
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IEEE国际计算机视觉大会（ICCV）领域主席
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2018年
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IEEE国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）领域主席
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2018年
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欧洲计算机视觉国际会议（ECCV）领域主席
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2020年
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IEEE国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）领域主席
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2021年
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IEEE国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）领域主席
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2022年
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IEEE国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）领域主席
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2023年、2024年
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神经信息处理系统大会（NeurIPS）高级领域主席
[29]
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2023年
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IEEE国际计算机视觉大会（ICCV）议程主席
[18]
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