何恺明的学术引用量突破50万！
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而在(谷歌学术上)最大的AI领域Machine Learning，何恺明引用量排名第三！仅次于Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio两位巨佬！PS：这两位老爷子的引用量均突破70万，太恐怖了！
截止2023年11月23日，何恺明有10篇论文的引用量均突破10000！
ResNet 在AI领域几乎无人不识（预计2024年初，被引用量将破20万！），后面著名的Transformer，AlphaGo系列也用到了该残差学习；
Faster R-CNN、Mask R-CNN 做检测、分割的同学应该都知道；
MoCo 系列更是助力自监督学习浪潮；
最近的一作工作MAE已被广泛用于视觉各个领域（图像/视频/3D等）。
2009 CVPR Best Paper
Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior
ResNet——Deep Residual Learning for Image Recognition
Mask R-CNN
Focal Loss for Dense Object Detection
Group Normalization
Deep Hough Voting for 3D Object Detection in Point Clouds
Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning
Exploring Simple Siamese Representation Learning
Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners
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