他是CVPR獲獎常客，與微軟相愛10年，現(xiàn)擁抱Facebook

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關(guān)鍵信息：何愷明，2003年廣東省理科高考狀元，2007年清華大學(xué)畢業(yè)之后開始在微軟亞洲研究院（MSRA）實習(xí)，2011年香港中文大學(xué)博士畢業(yè)后正式加入MSRA，目前在Facebook人工智能實驗室（FAIR）實驗室擔(dān)任研究科學(xué)家，何愷明曾兩次摘得CVPR最佳論文獎（2009和2016），在今年CVPR上獲 PAMI 年輕學(xué)者獎。

關(guān)鍵數(shù)據(jù)：他是第一位在CVPR獲獎的華人，2016年論文中提出的深度殘差網(wǎng)絡(luò)（ResNet）在ImageNet比賽中擊敗谷歌等公司奪得第一；他在MSRA工作了近10年。

關(guān)鍵意義：何愷明這位少年天才，一直為學(xué)界提供著諸多有分量的研究成果。

在剛剛過去的計算機視覺頂級會議 CVPR 2018 上，有超過 3300 篇論文投稿，錄取 979 篇（接受率約為 29%，其中包括 70 篇 Oral 和 224 篇 Spotlight 論文），其中來自中國廣東的何愷明 —FAIR 研究科學(xué)家（Facebook AIResearch）—獲得本屆大會的 PAMI 年輕學(xué)者獎。

CVPR是IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition的縮寫，即IEEE國際計算機視覺與模式識別會議。該會議是由IEEE舉辦的計算機視覺和模式識別領(lǐng)域的頂級會議。

何愷明博士，2007年清華大學(xué)畢業(yè)之后開始在微軟亞洲研究院（MSRA）實習(xí)，2011年香港中文大學(xué)博士畢業(yè)后正式加入MSRA，目前在Facebook人工智能實驗室（FAIR）實驗室擔(dān)任研究科學(xué)家。

何愷明博士最讓人印象深刻的是曾兩次以第一作者身份摘得CVPR最佳論文獎（2009和2016），其中2016年CVPR最佳論文為圖像識別中的深度殘差學(xué)習(xí)（Deep Residual Learning for Image Recognition），就是舉世聞名的152層深度殘差網(wǎng)絡(luò) ResNet-152。

何愷明

FAIR研究科學(xué)家

2003年廣東省高考狀元

清華大學(xué)本科

香港中文大學(xué)研究生

微軟亞洲研究院實習(xí)與工作

2009年CVPR最佳論文獎

2016年CVPR最佳論文獎

2017年ICCV最佳論文獎與最佳學(xué)生論文獎

2018年P(guān)AMI青年研究員獎

CVPR 2015，ICCV 2015，CVPR 2017

杰出評審員獎

何愷明在機器視覺領(lǐng)域獲獎累累，他的第一次CVPR最佳論文獎是2009年在微軟研究院實習(xí)時發(fā)表的，題目為《Single image haze removal using dark channel prior》（利用暗通道進(jìn)行圖像去霧）。

何愷明不是書呆子，在打游戲時他意識到，人的視覺一定有一種有效的機制用于感知霧氣的存在，而這種機制可以用作去除圖像的霧氣，定會優(yōu)于現(xiàn)存的方法。在不斷地向自己提問與導(dǎo)師孫劍（現(xiàn)任Face++首席科學(xué)家）的幫助下，這一篇論文終于出現(xiàn)了。這是華人首次在CVPR上獲獎，同時何愷明在邁阿密CVPR的演講，也被觀眾認(rèn)為是那屆CVPR上最有趣的演講。

何愷明第二次CVPR獲獎是在2016年，當(dāng)時他仍在微軟亞洲研究院進(jìn)行計算機視覺的研究，這一年，他和同事共同開發(fā)了深度殘差網(wǎng)絡(luò)(ResNets)，這是目前計算機視覺中流行的體系結(jié)構(gòu)，可應(yīng)用在語言和語音識別方面，AlphaGo身上也有它的身影，ResNets大幅降低了訓(xùn)練更深層次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的難度，也使準(zhǔn)確率得到顯著提升。

ResNets在2015年舉辦的ImageNet圖像識別大賽中，一舉擊敗谷歌、英特爾、高通，榮獲第一名，曾經(jīng)風(fēng)靡過的年齡檢測就有其團隊的貢獻(xiàn)。ResNets的論文《圖像識別深度差殘學(xué)習(xí)》在2016年CVPR上奪得最佳論文獎，何愷明仍是第一作者。

何愷明從小在廣州歷史悠久的荔灣區(qū)長大，父母均在企業(yè)里從事管理工作，作為獨生子的何愷明在教育優(yōu)良的環(huán)境中長大。年少時，何愷明特別喜歡去少年宮畫畫，有時一待就是大半天，這也鍛煉了他沉穩(wěn)的性格。

何愷明的成績優(yōu)秀且特別穩(wěn)定，基礎(chǔ)很扎實，在執(zhí)信中學(xué)就讀時期獲得過全國物理競賽和省化學(xué)競賽的一等獎，因此他在高考前的5月份就已經(jīng)被保送清華大學(xué)。但他并沒有放棄考高直接入學(xué)，而是與其他人一樣參加了考試，并發(fā)揮出了極佳水平——2003年廣東省理科高考狀元。同時他也放棄了清華保送班——機械工程及其自動化專業(yè)，轉(zhuǎn)而選擇了更有挑戰(zhàn)性的基礎(chǔ)科學(xué)班。

在清華的學(xué)習(xí)中，何愷明同樣穩(wěn)定且優(yōu)秀，連續(xù)3年獲得清華獎學(xué)金。2007年，還未畢業(yè)的何愷明進(jìn)入了微軟亞洲研究院（MSRA）實習(xí)，他并未選擇自己擅長的物理和數(shù)學(xué)工作組，而是根據(jù)興趣選擇了進(jìn)入視覺計算組。然而，他的興趣不足以支撐工作需要。

在MSRA中，導(dǎo)師孫劍帶領(lǐng)著何愷明進(jìn)行課題研究，但計算機視覺的一切東西對何愷明開說基本都是新的，所以盡管換過很多課題，但都以失敗告終。好在研究氛圍輕松，讓何愷明那段時間可以為日后的研究打下基礎(chǔ)。

在研究課題均落空了之后，偶然的機會讓何愷明開始對圖像中的霧氣去除產(chǎn)生了興趣，于是就誕生了開篇所說的2009年CVPR最佳論文，導(dǎo)師孫劍的提問與質(zhì)疑功不可沒，此處不再詳述。

從清華大學(xué)畢業(yè)之后，何愷明回到家鄉(xiāng)，進(jìn)入香港中文大學(xué)攻讀碩士與博士學(xué)位，同時仍然參與在微軟亞洲研究院的工作。2011年，博士畢業(yè)的何愷明正式加入MSRA，進(jìn)行計算機視覺和深度學(xué)習(xí)的研究工作。

他在這里總共待了將近10年的時間，直到Facebook的出現(xiàn)。2016年8月，何愷明離開了MSRA，前往美國加州Facebook擔(dān)任FAIR研究科學(xué)家。

在Facebook人工智能實驗室，何愷明不受影響般繼續(xù)著他的研究，2017年，《利用焦點損失提升物體檢測效果》一文，一舉奪下國際計算機視覺會議(ICCV)最佳學(xué)生論文。

2018年，何愷明獲得了PAMI青年研究員獎，同時他與同事也提交了4篇論文，在何愷明6月份的最新論文中，我們也看了AI大神Yann LeCun的名字。

無論是在MSRA還是FAIR，何愷明都以嚴(yán)謹(jǐn)?shù)淖藨B(tài)為學(xué)界帶來諸多有分量的研究成果，可能公司對他來說已不重要，重要的是，他可以與哪些人一起進(jìn)行他喜歡的領(lǐng)域的研究。

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