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關鍵信息:何愷明,2003年廣東省理科高考狀元,2007年清華大學畢業(yè)之后開始在微軟亞洲研究院(MSRA)實習,2011年香港中文大學博士畢業(yè)后正式加入MSRA,目前在Facebook人工智能實驗室(FAIR)實驗室擔任研究科學家,何愷明曾兩次摘得CVPR最佳論文獎(2009和2016),在今年CVPR上獲 PAMI 年輕學者獎。
關鍵數(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(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。
關鍵意義:何愷明這位少年天才,一直為學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 研究科學家(Facebook AIResearch)—獲得本屆大會的 PAMI 年輕學者獎。
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域的頂級會議。
何愷明博士,2007年清華大學畢業(yè)之后開始在微軟亞洲研究院(MSRA)實習,2011年香港中文大學博士畢業(yè)后正式加入MSRA,目前在Facebook人工智能實驗室(FAIR)實驗室擔任研究科學家。
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習(Deep Residual Learning for Image Recognition),就是舉世聞名的152層深度殘差網(wǎng)絡 ResNet-152。
何愷明
FAIR研究科學家
2003年廣東省高考狀元
清華大學本科
香港中文大學研究生
微軟亞洲研究院實習與工作
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生論文獎
2018年PAMI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時發(fā)表的,題目為《Single image haze removal using dark channel prior》(利用暗通道進行圖像去霧)。
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師孫劍(現(xiàn)任Face++首席科學家)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,當時他仍在微軟亞洲研究院進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(ResNets),這是目前計算機視覺中流行的體系結構,可應用在語言和語音識別方面,AlphaGo身上也有它的身影,ResNets大幅降低了訓練更深層次神經(jīng)網(wǎng)絡的難度,也使準確率得到顯著提升。
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)風靡過的年齡檢測就有其團隊的貢獻。ResNets的論文《圖像識別深度差殘學習》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,基礎很扎實,在執(zhí)信中學就讀時期獲得過全國物理競賽和省化學競賽的一等獎,因此他在高考前的5月份就已經(jīng)被保送清華大學。但他并沒有放棄考高直接入學,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),轉而選擇了更有挑戰(zhàn)性的基礎科學班。
在清華的學習中,何愷明同樣穩(wěn)定且優(yōu)秀,連續(xù)3年獲得清華獎學金。2007年,還未畢業(yè)的何愷明進入了微軟亞洲研究院(MSRA)實習,他并未選擇自己擅長的物理和數(shù)學工作組,而是根據(jù)興趣選擇了進入視覺計算組。然而,他的興趣不足以支撐工作需要。
在MSRA中,導師孫劍帶領著何愷明進行課題研究,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。
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,導師孫劍的提問與質疑功不可沒,此處不再詳述。
從清華大學畢業(yè)之后,何愷明回到家鄉(xiāng),進入香港中文大學攻讀碩士與博士學位,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,進行計算機視覺和深度學習的研究工作。
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擔任FAIR研究科學家。
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,何愷明都以嚴謹?shù)淖藨B(tài)為學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行他喜歡的領域的研究。
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