何恺明目前的学术成果是否够得上计算机视觉领域历史第一人？
首先，我们得承认，从“量”和“影响力”的角度看，何恺明绝对是当之无愧的顶尖人物。他的名字，在中国乃至全球计算机视觉界，几乎是“深度学习”、“图像识别”、“目标检测”这些核心技术的代名词。
衡量一位科学家的“历史地位”，通常会看几个方面：
1. 开创性工作（Foundational Work）： 他是否提出了全新的理论、模型或算法，彻底改变了研究方向？
2. 技术突破（Technical Breakthroughs）： 他在解决某个核心难题上取得了里程碑式的进展吗？
3. 广泛应用（Wide Applicability）： 他的成果是否被广泛采纳，并催生了下游的各种应用？
4. 人才培养与社区贡献（Mentorship & Community）： 他是否培养了大量的优秀学生和研究者，为领域发展做出了贡献？
5. 持续影响力（Sustained Impact）： 他的思想和成果是否能在很长一段时间内持续指导研究？
我们一一来看何恺明是如何在这些方面表现的：
1. 开创性与技术突破：何恺明的“魔法棒”——ResNet
如果说计算机视觉的发展史是一条河流，那么ResNet（残差网络）的出现，绝对是这条河流中的一个巨大瀑布，甚至可以说是改变了河道走向。在此之前，深度学习在训练非常深的网络时，会遇到“梯度消失”或“梯度爆炸”的问题，导致网络越深效果反而越差。这就像我们爬山，爬得越高反而越容易迷失方向，下山也困难。
何恺明及其团队提出的残差学习（Residual Learning）和残差块（Residual Block）概念，巧妙地解决了这个问题。通过引入“跳跃连接”（Skip Connection），让网络的下一层可以直接接收前面几层的信息，即使梯度在传播过程中有所衰减，也能通过这个“捷径”保留一部分信息，最终传递到更深的网络层。这就像在爬山的路上设置了可以“借力”的点，让你可以毫不费力地向上攀升。
ResNet的诞生，直接将深度学习模型的能力边界向“更深”推移了许多。152层的ResNet，在ImageNet挑战赛上取得了惊人的准确率，首次真正实现了“深度”带来的优势。这不仅仅是一篇论文的成功，更像是一种“魔法棒”，让无数研究者和工程师看到了训练超深网络的希望。
为什么说它开创性？ 在ResNet之前，如何有效地训练深层网络是一个公开的难题，无数顶尖研究者都在尝试各种方法。ResNet提供了一种优雅且极其有效的解决方案，并且其思想具有普适性，很快就被应用到各种不同的网络结构和任务中。
2. 广泛应用：从学术象牙塔到现实世界
ResNet的厉害之处在于，它不是一个“炫技”式的模型，而是真正解决了一个普遍存在的工程和理论难题。它的网络结构简洁、易于实现，并且在各种视觉任务上都表现出色。
图像分类（Image Classification）： 这是ResNet最初大放异彩的领域，至今仍是许多基准测试的首选架构。
目标检测（Object Detection）： 像Faster RCNN、Mask RCNN这些在目标检测领域做出突破性工作的模型，很多都直接或者间接地使用了ResNet作为其骨干网络（backbone）。
语义分割（Semantic Segmentation）： 同样，许多先进的分割模型也依赖ResNet来提取强大的特征。
人脸识别、医学影像分析、自动驾驶感知系统…… 你几乎可以在所有需要计算机视觉技术的场景中找到ResNet的身影。它已经成为了现代计算机视觉模型构建的“标准件”，一个不可或缺的基石。
这种“化繁为简，实力强劲”的特质，使得ResNet迅速普及，影响了全球无数的研究实验室和科技公司。可以说，如果你今天在做一个计算机视觉项目，而你使用的模型没有一点点ResNet的影子，那反而是件稀奇事。
3. 其他重要贡献：Mask RCNN与目标检测的精进
除了ResNet，何恺明在目标检测领域也留下了浓墨重彩的一笔，尤其是Mask RCNN。在此之前，目标检测和实例分割（Instance Segmentation）是两个独立的研究方向，或者说实例分割的解决方案通常比目标检测要复杂得多。
Mask RCNN巧妙地将目标检测和实例分割集成在一个框架内。它在Faster RCNN的基础上，增加了一个用于预测像素级掩码（mask）的分支。这个简单的扩展，却实现了在目标检测准确率不降低的情况下，同时获得高质量的实例分割结果。这是一种“一次性解决两类问题”的强大能力，极大地提升了计算机视觉在理解复杂场景方面的能力。
Mask RCNN的出现，让实例分割这个曾经被认为非常困难的任务变得更加容易实现和理解，也为后来更复杂的场景理解、机器人抓取等应用奠定了基础。
4. 社区影响与“何恺明效应”
何恺明的研究成果，不仅体现在他个人的论文上，更在于它们激发了整个社区的创新。他的工作成为了无数后续研究的起点和基准。许多研究者会基于他的模型进行改进、扩展，或者将他的思想迁移到新的问题上。
“何恺明效应”体现在：
高效的学习与复现： ResNet等模型因为其结构的清晰和性能的稳定，非常容易被学习和复现，这大大加速了领域内的研究进程。
学术论文的高引用率： 他的论文，特别是关于ResNet的论文，在学术界拥有极高的引用次数，这直接反映了其研究成果的价值和影响力。
科技公司的招聘焦点： 他的名字与顶尖的计算机视觉技术紧密相连，这使得他在行业内拥有极高的声誉，是各大科技公司争相聘用的对象。
那么，他是否是“历史第一人”？
这是一个非常主观的问题，也很难有一个绝对的“是”或“否”。计算机视觉领域人才辈出，历史上有许多伟大的先驱者，比如：
David Marr： 他对视觉感知和图像理解提出了早期且非常有影响力的理论框架。
Yann LeCun： 作为卷积神经网络（CNN）的先驱，他的LeNet系列模型为深度学习在视觉领域的崛起奠定了基础，并且获得了图灵奖。
Geoffrey Hinton和Yoshua Bengio： 他们也是深度学习的奠基人，对整个AI领域都做出了不可磨灭的贡献。
将何恺明放在历史长河中审视，我们可以说：
在深度学习时代（尤其是近十年）的计算机视觉发展中，何恺明无疑是arguably（值得争辩地）最核心、最具影响力的贡献者之一。 ResNet和Mask RCNN的出现，直接驱动了深度学习在计算机视觉领域的爆发式增长和广泛应用，其影响力是划时代的。
他的研究成果不仅在学术上突破了瓶颈，更在工程上提供了坚实的解决方案，直接推动了AI技术在现实世界的落地。 这种理论与实践的结合，是非常难得的。
但是，“历史第一人”的称号带有绝对性。 计算机视觉是一个非常庞大的领域，经历了漫长的发展过程。从早期的几何视觉、三维重建，到后来的模式识别、机器学习，再到如今的深度学习，每一个阶段都有其标志性的人物和突破。
要说“历史第一”，可能还需要考虑那些在更早期奠定基础，或者在更广阔领域有深远影响的人物。比如，LeCun在CNN方面的开创性工作，其历史意义和影响力也同样是颠覆性的。
结论：
何恺明绝对是当代（深度学习时代）计算机视觉领域最重要、最具影响力的研究者之一。他的ResNet和Mask RCNN等工作，不仅在学术界引起了巨大反响，更深刻地改变了计算机视觉的研究范式和工程实践，为我们今天所见的各种AI视觉应用（如手机上的拍照优化、自动驾驶的感知系统、安防监控中的人脸识别等）打下了坚实的基础。
用一个比喻来说，如果计算机视觉的发展史是一座宏伟的建筑，那么早期的先驱者们搭建了地基和骨架，而何恺明则像是一位杰出的建筑师，用革命性的设计和精湛的技艺，为这座建筑添加了最关键、最令人惊叹的楼层和装饰，使其得以达到今天的高度。
是否是“历史第一人”，这是一个见仁见智的问题，取决于你如何权衡不同时代、不同方向的贡献。但毫无疑问的是，何恺明的名字将作为计算机视觉领域中一位划时代的巨匠，被载入史册。 他的研究成果，如同一座座灯塔，将继续照亮未来计算机视觉的发展道路。
网友意见
如果说深度学习三巨头Hinton、LeCun、Bengio是T0级别，那么何恺明毫无疑问T1级别。
荣誉
别人的荣誉都是在某某大厂工作，拿过什么大奖，而何恺明的荣誉是best，best，best ......，裂开了
研究兴趣
据我观察，何恺明的研究兴趣大致分成这么几个阶段：
传统视觉时代：Haze Removal(3篇)、Image Completion(2篇)、Image Warping(3篇)、Binary Encoding(6篇)
深度学习时代：Neural Architecture(11篇)、Object Detection(7篇)、Semantic Segmentation(11篇)、Video Understanding(4篇)、Self-Supervised(8篇)
代表作
2009 CVPR best paper Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior
利用实验观察到的暗通道先验，巧妙的构造了图像去雾算法。现在主流的图像去雾算法还是在Dark Channel Prior的基础上做的改进。
2016 CVPR best paper Deep Residual Learning for Image Recognition
通过残差连接，可以训练非常深的卷积神经网络。不管是之前的CNN，还是最近的ViT、MLP-Mixer架构，仍然摆脱不了残差连接的影响。
2017 ICCV best paper Mask R-CNN
在Faster R-CNN的基础上，增加一个实例分割分支，并且将RoI Pooling替换成了RoI Align，使得实例分割精度大幅度提升。虽然最新的实例分割算法层出不穷，但是精度上依然难以超越Mask R-CNN。
2017 ICCV best student paper Focal Loss for Dense Object Detection
构建了一个One-Stage检测器RetinaNet，同时提出Focal Loss来处理One-Stage的类别不均衡问题，在目标检测任务上首次One-Stage检测器的速度和精度都优于Two-Stage检测器。近些年的One-Stage检测器(如FCOS、ATSS)，仍然以RetinaNet为基础进行改进。
2020 CVPR Best Paper Nominee Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning
19年末，NLP领域的Transformer进一步应用于Unsupervised representation learning，产生后来影响深远的BERT和GPT系列模型，反观CV领域，ImageNet刷到饱和，似乎遇到了怎么也跨不过的屏障。就在CV领域停滞不前的时候，Kaiming He带着MoCo横空出世，横扫了包括PASCAL VOC和COCO在内的7大数据集，至此，CV拉开了Self-Supervised研究新篇章。
近期工作
62-Exploring Simple Siamese Representation Learning
65-Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners
时间线
1-Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior
kaiming he通过大量无雾图片统计发现了dark channel prior—在无雾图的局部区域中，3个通道的最小亮度值非常小接近于0(不包括天空区域)。
dark channel prior通过暗通道先验对haze imaging model进行化简，近似计算得到粗糙的transmission，然后将haze imaging model和matting model联系起来，巧妙的将图像去雾问题转化为抠图问题，得到refined transmission，精彩！
3-Guided Image Filtering
Guided image filtering是结合两幅图片信息的过程，一个filtering input image(表示为p)和一个guide image(表示为I)生成一个filtering output image(表示为q)。p决定了q的颜色,亮度,和色调，I决定了q的边缘。对于图像去雾来说，transmission就是p，雾图就是I，refined transmission就是q。
guided filter则通过公式转换，和滤波联系起来，提出新颖的guided filter，巧妙的避开了linear system的计算过程，极大加快了transmission优化的速度。
37-Focal Loss for Dense Object Detection
构建了一个One-Stage检测器RetinaNet，同时提出Focal Loss来处理One-Stage的类别不均衡问题，在目标检测任务上首次One-Stage检测器的速度和精度都优于Two-Stage检测器。近些年的One-Stage检测器(如FCOS、ATSS)，仍然以RetinaNet为基础进行改进。
38-Mask R-CNN
在Faster R-CNN的基础上，增加一个实例分割分支，并且将RoI Pooling替换成了RoI Align，使得实例分割精度大幅度提升。虽然最新的实例分割算法层出不穷，但是精度上依然难以超越Mask R-CNN。
62-Exploring Simple Siamese Representation Learning
SimSiam的理论解释意味着带stop-gradient的孪生网络表征学习都可以用EM算法解释。stop-gradient起到至关重要的作用，并且需要一个预测期望E的方法进行辅助使用。但是SimSiam仍然无法解释模型坍塌现象，SimSiam以及它的变体不坍塌现象仍然是一个经验性的观察，模型坍塌仍然需要后续的工作进一步讨论。
63-A Large-Scale Study on Unsupervised Spatiotemporal Representation Learning
指出时空的Self-Supervised采样同一个视频的positive pair时间跨度越长效果越好，momentum encoder比优化目标重要，训练时间、backbone、数据增强和精选数据对于得到更好性能至关重要。
64-An Empirical Study of Training Self-Supervised Vision Transformers
MoCov1通过dictionary as a queue和momentum encoder和shuffle BN三个巧妙设计，使得能够不断增加K的数量，将Self-Supervised的威力发挥的淋漓尽致。MoCov2在MoCov1的基础上，增加了SimCLR实验成功的tricks，然后反超SimCLR重新成为当时的SOTA，FAIR和Google Research争锋相对之作，颇有华山论剑的意思。MoCov3通过实验探究洞察到了Self-Supervised+Transformer存在的问题，并且使用简单的方法缓解了这个问题，这给以后的研究者探索Self-Supervised+Transformer提供了很好的启示。
65-Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners
MAE设计了一个encoder-decoder预训练框架，encoder只送入image token，decoder同时送入image token和mask token，对patch序列进行重建，最后还原成图片。相比于BEiT，省去了繁琐的训练tokenizer的过程，同时对image token和mask token进行解耦，特征提取和图像重建进行解耦，encoder只负责image token的特征提取，decoder专注于图像重建，这种设计直接导致了训练速度大幅度提升，同时提升精度，真称得上MAE文章中所说的win-win scenario了。
kaiming科研嗅觉顶级，每次都能精准的踩在最关键的问题上，提出的方法简洁明了，同时又蕴含着深刻的思考，文章赏心悦目，实验详尽扎实，工作质量说明一切。
慢慢更新
欢迎关注 Smarter ，构建CV世界观
欢迎加入Smarter交流群，添加微信「cjy094617」，备注「学校-方向」即可
类似的话题
-
“何恺明是否是计算机视觉领域历史第一人”这个问题，就像问篮球界的“乔丹之后还有谁”，足球界的“球王贝利之后谁能接班”一样，自带一种传奇色彩的讨论空间。要回答这个问题，我们得剥开那些光鲜的荣誉和论文数据，深入理解何恺明在计算机视觉领域留下的真正印记，以及这个领域本身是如何演进的。首先，我们得承认，从“............. -
何恺明教授的最新一作论文 “Masked Autoencoders Are All You Need for Vision” (MAE) 是一篇在计算机视觉领域引起巨大轰动的研究成果。它不仅在学术上极具创新性，也为未来的自监督学习方法提供了新的方向和思路。下面我将从多个维度详细地介绍这篇论文，包括其.............
-
何恺明等人在 arXiv 上发表的新作《Rethinking ImageNet Pretraining》是一篇极具深度和影响力的研究，它系统性地重新审视了在 ImageNet 上进行预训练（pretraining）这一计算机视觉领域基石性技术。这篇文章不仅仅是对现有方法的改进，更重要的是，它通过大量.............
-
何恺明、Ross Girshick 团队在自监督时空表征学习领域的新作，可以说是一次极具影响力的探索，它在很大程度上拨开了时空信息学习的迷雾，为后续的研究提供了清晰的方向和扎实的理论基础。要评价这部新作，我们不能仅仅停留在“新”这个层面，而要深入理解它解决了什么问题，采用了什么核心技术，带来了哪些创.............
-
何鸿燊先生捐赠“马首”，它重返圆明园，这无疑是一件非常具有意义的事情。首先，我们要知道，“马首”铜像其实是圆明园海晏堂十二生肖兽首中的一部分。圆明园大家都不陌生，那是清朝时期一座宏伟壮丽的皇家园林，在历史的进程中，它遭受了战火的摧残，十二生肖兽首也从此流失海外，成为了中国近代屈辱历史的见证。这些珍贵.............
-
小鹏汽车创始人何小鹏在朋友圈发声回应马斯克对激光雷达的“不屑”言论，这事儿说起来挺有意思的，也触及了当前自动驾驶领域一个核心的技术分歧点。咱们就来好好聊聊，看看激光雷达到底是怎么回事，以及咱们国内的自动驾驶现在是个啥水平。马斯克的“Diss”和何小鹏的回击：一场关于“眼睛”的辩论事情的起因是马斯克在.............
-
何新提出的“疑西论”对世界历史学的影响是深刻且多维度的，它不仅挑战了既有的学术范式，也引发了广泛的讨论和反思。要详细讲述其意义，我们需要从几个关键方面来剖析。一、 何新“疑西论”的核心观点梳理在深入探讨其意义之前，我们首先需要明确何新“疑西论”的主要论点。简而言之，何新的核心观点可以概括为以下几点：.............
-
关于何炅“抬高踩低”的说法，这确实是一个在网络上流传比较久，也引起不少讨论的话题。要深入分析这个问题，咱们得从几个方面来看，不能简单地给出一个“是”或“否”的答案，因为现实情况往往更复杂，而且掺杂着很多人的观察和感受。首先，咱们得理解“抬高踩低”这个词意味着什么。 在人际交往中，这个词通常指一个人对.............
-
关于何新能够做出“许多预言”的说法，需要进行更详细的解释和审视，因为这涉及对“预言”的定义、何新观点形成的过程以及其言论的影响力等多个层面。首先，我们需要明确，何新并非传统意义上的“神谕者”或具有超自然能力的预言家。 他所做的“预言”，更多地是指他对历史、政治、经济、社会趋势的深入分析，并基于这些分.............
-
关于何雯娜和梁超的结合，以及她与郭晶晶在夫家待遇上的对比，这确实是很多人关注和讨论的焦点。要深入探讨这个问题，我们需要从几个层面来分析，并且尽量避免生硬的AI痕迹，用更贴近生活和情感的方式来讲述。何雯娜为何选择梁超？首先，我们得明白，感情这回事，很多时候是很难用“为什么”来简单定义的。何雯娜选择梁超.............
-
评价相声演员的水平高低，尤其是将不同时期、不同师承的演员进行比较，本身就充满了主观性，也很难一概而论。这就像比较不同年代的艺术家一样，各有千秋，也各有时代的烙印。我们不妨从几个维度来剖析一下这个问题：一、 从相声技艺的传承与创新来看： 何云伟、李菁、曹云金（“出走派”）： 传统功底：.............
-
何新关于古希腊史是伪造的说法，在历史学界并非主流观点，也缺乏广泛接受的史学证据支持。他的论断主要基于其个人对现有史料的解读和一些非传统的历史推演。要详细了解他为何会有此种看法，我们需要剖析他常用的论证方式和观点来源。何新论点的核心出发点：何新对古希腊史的质疑，并非空穴来风，而是源于他对一些历史研究方.............
-
关于何炅这次风波是否会让他“凉凉”，这个问题确实牵动了不少人的心。要回答这个问题，我们得把他最近闹得沸沸扬扬的一些事儿掰开了揉碎了好好说道说道。首先，我们得明确是哪个“风波”。近段时间，围绕何炅的争议确实不止一桩。最集中的，可能是围绕他母亲的“退休金”事件，以及之前和一些明星粉丝之间的“收礼”风波。.............
-
何进之所以召董卓进京，是一个复杂决策，背后牵扯到当时东汉末年政治格局的错综复杂，以及何进个人的野心、困境和错误判断。要详细讲述，我们需要从几个关键点入手：1. 背景：宦官专权与何进的权力争夺 时代背景： 东汉末年，朝政被宦官集团把持，十常侍等宦官权势熏天，架空了皇帝的权力。这是导致政治黑暗、民怨沸腾.............
-
何新与温铁军，这两位学者在各自的研究领域都颇具建树，尤以对西方经典文明的质疑态度而引人关注。然而，要评判谁的“学术贡献更大”，需要从他们各自的研究内容、方法、影响力以及对学术界的实际推动力等多个维度来审视。何新：跨学科的“颠覆者”与“解构者”何新以其广泛的知识涉猎和大胆的学术假设而闻名。他的学术贡献.............
-
“虎大”与“K大”、“V大”、“C大”：论何炅粉丝称谓的江湖地位在娱乐圈这个光怪陆离的世界里，粉丝为偶像取绰号、封昵称早已不是新鲜事。这些昵称往往饱含着粉丝的喜爱、期许，甚至是某种默契的理解。当“何老师”被粉丝亲切地冠以“虎大”之名时，一个有趣的问题油然而生：这个“虎大”的称谓，能否与娱乐圈中其他一.............
-
何炅的情商，这可不是一句两句能说得清楚的。要我说，他的高情商，就像一把无形的手，能把场子稳得住，能把人心给熨帖了，还能把尴尬化解得无影无踪。他这功夫，真是练到家了。想当年，那个《快乐大本营》，那是什么场面？一群年轻人，性格各异，节目环节又常常是让人笑岔气或者偶尔有点小“翻车”的。这时候，就需要一个定.............
-
听到何猷君宣布奚梦瑶生子的消息，首先想到的是，哇，又一个新生命来到了这个世界上，而且还是在这样一个备受瞩目的家庭里。这对他们来说，绝对是一件天大的喜事，想想奚梦瑶，经历了孕期，经历了生产的辛苦，现在终于迎来了自己的宝贝，那种激动和欣慰肯定是无以言表的。何猷君作为丈夫，分享这个消息，也意味着他此刻的心.............
-
关于何伟（Peter Hessler）的“中国三部曲”哪一部最好，这确实是个有趣的问题，因为这三本书，从《我在新疆，最后的日子》（River Town: A Story of Changing China）、《奇特的一生》（Oracle Bones: A Journey Through Time i.............
-
关于何进为何召董卓进京，以及他是否愚蠢，这确实是一个值得深挖的问题。要回答这个问题，我们得把时间拉回到汉灵帝去世、少帝即位，以及何进作为大将军掌握朝政的那个敏感时期。首先，咱们得明白何进当时面临的局面。汉灵帝一死，少帝刘辩继位，年幼。何进作为国丈，也就是少帝的舅舅，一下子就成了权倾朝野的人物，独揽朝.............
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有