记AI英雄风云榜新锐奖获得者：“AI天才”何恺明

2022-09-24 04:31:51 来源：

　　编者按：2018年12月28日，由网易智能、清华大学数据科学研究院和24家评审机构共同评出的「2018中国AI英雄风云榜」年度人物榜单揭晓，10位人工智能领域的从业者获奖。其中，何恺明以扎实的学术成就和多数投票获得了本次评选的技术新锐奖。

　　提到何恺明，很多学术界的人都将其视为“天才型”的人物。从“高考满分状元”，到CVPR最佳论文奖“首位华人得主”，再到震惊学界的“深度残差网络”，这位“80后”青年才俊有着诸多传奇故事。

　　广州：高考状元，少年天才

　　何恺明从小在广州长大，很早就展示了自己“天才”的一面。在广州执信中学就读时获得过全国物理竞赛和省化学竞赛的一等奖。

　　从网络报道看，执信中学老师当时对何恺明的描述是“性格比较内向，话不多，目标明确，从小就立志上清华大学”，“学习能力非常强，管得住自己，是一个学者型学生”。

　　2003年，全国的高考时间第一次提前到6月7日，但是对于何恺明来说，他已经在5月份拿到了保送清华的资格。

　　但是，何恺明仍然决定参加高考，测试自己实力到底如何。

　　高考结果出炉以后，何恺明获得了满分900分的成绩，成为当年广东省9位满分状元之一。当时的高考颇受人们的重视，何恺明也成为媒体们争相报道的对象。

　　北京：13年学霸之路，两次CVPR大奖

　　2003年9月，顶着“保送”和“广东省理科高考状元”的光环进入清华大学以后，何恺明却放弃了原本保送的机械工程及其自动化专业，转而选择基础科学班。

　　说到清华大学的基础科学班，这个项目于1998年开始设立，被看做是培养数学、物理等基础学科人才的尖子班，不过课程压力比较大，需要同时学习数学系、物理系的大部分基础课程。

　　2007年，还未毕业的何恺明进入微软亚洲研究院（MSRA）实习，处于对计算机图形图像课程的兴趣，他选择加入了MSRA视觉计算组，其实习导师便是现任旷视科技首席科学家的孙剑。而当时MSRA视觉计算组负责人是CV领域的大师汤晓鸥。

　　何恺明自此正式进入CV（计算机视觉）领域。

　　在实习的头一年里，何恺明做了一些计算机视觉相关课题，虽然都失败了，但他接触到了很多新的知识，也真正进入到计算机视觉领域的研究上。随后，何恺明对于去雾算法的研究大获成功，经过反复的推敲和打磨之后，何恺明的论文获得了计算机视觉领域国际顶级会议CVPR（IEEE计算机视觉与模式识别大会）2009最佳论文奖。

　　这一奖项，是CVPR创办25年以来，首次有华人乃至亚洲学者获此殊荣，这也让论文的第一作者何恺明在CV领域一举成名。

图：CVPR 2009最佳论文截图，作者是何恺明、孙剑、汤晓鸥

　　在获奖前后，何恺明进入香港中文大学攻读研究生，师从AI大师级人物汤晓鸥。推测来看，师生二人在微软就已结识。不过，攻读研究生期间，何恺明仍然在微软亚洲研究院参与相关研究。

图：何恺明（右）与导师汤晓鸥

　　2011年博士毕业后，何恺明正式加入微软亚洲研究院工作。

　　后来，何恺明与同事开发了深度残余网络（ResNets）。在2015年的ImageNet图像识别大赛中，何恺明和他的团队用“图像识别深度差残学习”系统，一举击败谷歌、英特尔、高通等业界团队，荣获第一。成为举世闻名的152层深度残差网络ResNet-152。

　　事实证明，ResNets目前已经成为计算机视觉领域的流行架构，同时也被用于机器翻译、语音合成、语音识别和AlphaGo的研发上。

图：CVPR 2016最佳论文

　　在2016年的CVPR上，何恺明凭借ResNets论文再次获得最佳论文奖，也是目前鲜有的一人两次获得CVPR最佳论文奖的学者。

　　2016年8月，在工作5年之后，何恺明离开了微软亚洲研究院，飞往美国，加入了Facebook AI研究院（FAIR）。

　　硅谷：新的篇章

　　加入FAIR之后，何恺明开启了新的人生。他在Facebook上写到，“2016年我的人生道路有了重大改变，还结交了很多新朋友。”

　　2017年3月，何恺明和同事公布了其最新的研究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（object instance 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（segmentation mask）。同年，这篇《Mask R-CNN》论文获得另一个计算机视觉顶级会议ICCV最佳论文奖，何恺明依然是第一作者。与此同时，何恺明还获得了最佳学生论文奖（第四作者），论文是《Focal Loss for Dense Object Detection》。

图：Mask R-CNN示例

图：ICCV 2017最佳论文

图：ICCV 2017最佳学生论文

　　2018年1月，FAIR宣布开源自己的顶级物体检测研究平台 Detectron，为广大研究人员提供灵活、快速的模型实现和评估途径。这个平台中就集合了何恺明与其同事发布的多篇论文成果。

　　2018年6月，第31届CVPR在美国盐湖城召开，何恺明获得了PAMI青年研究者奖。

　　2018年11月，何恺明等人在arxiv上又挂出一篇重磅论文《重新思考“ImageNet预训练”》，称ImageNet 预训练却并非必须。论文显示，何恺明和其同事使用随机初始化的模型，不借助外部数据，取得了不逊于COCO 2017冠军的结果，再次引发业内关注。

　　故事还在继续。。。。

　　不久前的1月10号，何恺明团队在最新的论文《Panoptic Feature Pyramid Networks》中提出“全景FPN”，聚焦于图像的全景分割任务。他们结合 Mask R-CNN 与 FCN 构建出一种新型的全景分割模型，设计了单一的网络Panoptic FPN。该方法可能成为全景分割研究的强大基线。

　　后记