何恺明（Kaiming He），1984年出生于广东广州，人工智能科学家，麻省理工学院电气工程与计算机科学系副教授。
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]
何恺明的主要研究领域为计算机视觉和深度学习，是深度残差网络（ResNets）的主要开发者。
科研成就
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科研综述
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。
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。
左：导师汤晓鸥教授 右：何恺明
