何恺明

何恺明，计算机视觉与深度学习领域的知名研究者，曾任职于微软研究院及Facebook AI Research（FAIR）。其主要学术贡献包括残差网络（ResNet）、Mask R-CNN实例分割框架、何氏权重初始化方法等，多项成果对图像识别、目标检测等任务产生了深远影响，并多次获得计算机视觉顶级会议最佳论文奖。