何凯明（Kaiming He）是一位在国际计算机视觉和深度学习领域享有盛誉的科学家。以下是对他的一些详细介绍：

个人背景：

何凯明出生于中国，后赴美国深造。

他分别在2007年和2011年在清华大学获得学士和博士学位，专业是电子工程。

职业经历：

在完成博士学位后，何凯明加入了微软亚洲研究院（Microsoft Research Asia）。

2015年，他加入了Facebook AI Research（FAIR），成为了一名研究科学家，并在那里做出了许多有影响力的工作。

研究成果：

何凯明在深度学习和计算机视觉领域的研究成果非常丰富，以下是他一些最具代表性的工作：

深度残差网络（Deep Residual Networks，ResNet）：

何凯明与其合作者在2015年提出了深度残差网络（ResNet），该网络通过引入残差学习解决了深度神经网络训练中的退化问题，使得网络能够成功训练超过100层。

ResNet在多个图像识别基准测试中取得了当时的最佳性能，并在2016年的ImageNet竞赛中获得了冠军。

Faster R-CNN：

何凯明是Faster R-CNN的主要贡献者之一，这是一种用于目标检测的深度学习框架，它在之前R-CNN和Fast R-CNN的基础上引入了区域建议网络（Region Proposal