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目标检测论文整理最近开始看一些object detection的文章，顺便整理一下思路。排版比较乱，而且几乎所有图片都是应用的博客或论文，如有侵权请联系我。文章阅读路线参考目前已完成的文章如下，后续还会继续补充（其中加粗的为精读文章）：RCNNOverfeatMR-CNNSPPNetFast RCNNA Fast RCNNFaster RCNNFPNR-FCNMask RCNNYOLOYOLO 9000YOLO v3SSDDSSDR-SSDRetinaNet（focal loss）DSODCascade R-CNN（待续）吐槽一下，博客园的markdown竟然没有补齐功能，我还是先在本地补全再传上来吧。。。RCNN之前的故事Histogram of Gradient (HOG) 特征在深度学习应用之前，图像的特征是人工定义的具有鲁棒性的特征，如SIFT，HOG等，下面简要介绍一下HOG。8x8像素框内计算方向梯度直方图：HOG Pyramid特征金字塔，对于不同大小的物体进行适应，设计尺度不变性特征HOG特征 -> SVM分类DPM模型 Deformable Part Model加组件组合的HOG特征， 组件间计算弹性得分，优化可变形参数如果没有弹性距离，就是BoW (Bag of Word)模型， 问题很大， 位置全部丢失:n个组件的DPM计算流程:Selective Search 思想过分割后基于颜色纹理等相似度合并,然后，过分割、分层合并、建议区域排序基于Selective Search + DPM/HoG + SVM的物体识别此时的框架就是RCNN的雏形，因为DPM就是基本由RBG和他导师主导，所以大神就是大神。AlexNet的图像分类（深度学习登场）2012年AlexNet赢得LSVRC的ImageNet分类竞赛。深度CNN结构用来图像特征提取。bounding-box regression 框回归BBR 在DPM时代就和SVM分类结合，一般直接使用线性回归，或者和SVR结合RCNN: Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentationRCNN作为深度学习用于目标检测的开山之作，可以看出是基于Selective Search + DPM/HoG + SVM框架，只不过将是将手工特征转变为CNN提取特征，本文主要贡献如下：CNN用于object detection解决数据集不足的问题主要流程如下：regional preposals（selective research）CNN feature extractionSVM ClassificationNMSbounding-box regression（BBR）为啥能work？优秀的目标检测框架，region proposal 和 regression offset降低了目标检测的难度，强大的CNN特征提取器，代替传统的已经到瓶颈的手工特征迁移训练降低了对数据集的要求MR-CNN：Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN modelMulti-Region的提出， 开始对Box进一步做文章， 相当于对Box进一步做增强，希望改进增强后的效果，主要改善了部分重叠交叉的情况。特征拼接后使得空间变大，再使用SVM处理， 效果和R-CNN基本类似.OverFeat:Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks不得不说虽然OverFeat在但是比赛成绩不是太好，但是它的思想还是很有启发性的。OverFeat直接抛弃了Selective Search，采用CNN上slide windows来进行框推荐，并且把Bounding box Regression整合一起使用全连接层搞定， 解决了后面一端的问题（取代了SVM分类器和BBR线性回归器），这个思想影响了后来的Fast RCNN。是第一个End to End 的目标检测模型，模型虽然简陋，但是可以验证网络强大的拟合能力注意整合目标检测的各项功能（分类，回归）。亮点：先用CNN得到feature map再做slide windows推荐区域，避免了特征重复计算。设计了End to End模型，方便优化和加快检测速度设计全卷积网络，并进行多尺度图像训练maxpool offset（没有Fast RCNN的ROI Pooling自然）为啥能work？可以看出OverFeat将不同的两个问题物体分类和位置回归采用了两个分支网络，共用前面的CNN特征表述，而CNN提取的特征正如OverFeat所言，是一种类似于SIFT，HOG等人工描述子的一种稳定的描述子（底层抽象），可以用于构建不同的任务（高层表述），也就是模型为什么能work的原因。SPPNetR-CNN和Overfeat都存在部分多尺度，重叠效果的问题。 某种意义上， 应对了HoG特征， 这样对于物体来说类似BoW模型， 我们知道DPM里面，是带有组件空间分布的弹性得分的， 另外也有HoG Pyramid的思想。 如何把Pyramid思想和空间限制得分加入改善多尺度和重叠的效果呢？ MR-CNN里面尝试了区域增强， Overfeat里面尝试了多尺度输入。 但是效果都一般。 这里我们介绍另外一个技术Spatial Pyramid Matching, SPM，是采用了空间尺度金字塔的特点。和R-CNN相比做到了先特征后区域， 和Overfeat相比自带Multi-Scale。SPP pooling layer 的优势：解决了卷积层到全连接层需要固定图片大小的问题，方便多尺度训练。能够对于任意大小的输入产生固定的输出，这样使得一幅图片的多个region proposal提取一次特征成为可能。进一步强调了CNN特征计算前移， 区域处理后移的思想， 极大节省计算量也能看出文章还是强调用CNN做特征的提取，还是用的BBR和SVM完成回归和分类的问题Fast RCNN可以看出Fast RCNN结合了OverFeat和Sppnet的实现，打通了高层表述和底层特征之间的联系主要流程：任意size图片输入CNN网络，经过若干卷积层与池化层，得到特征图；在任意size图片上采用selective search算法提取约2k个建议框；根据原图中建议框到特征图映射关系，在特征图中找到每个建议框对应的特征框【深度和特征图一致】，并在RoI池化层中将每个特征框池化到H×W【VGG-16网络是7×7】的size；固定H×W【VGG-16网络是7×7】大小的特征框经过全连接层得到固定大小的特征向量；将上一步所得特征向量经由各自的全连接层【由SVD分解实现(全连接层加速)】，分别得到两个输出向量：一个是softmax的分类得分，一个是Bounding-box窗口回归；利用窗口得分分别对每一类物体进行非极大值抑制剔除重叠建议框其中ROI POOL层是将每一个候选框映射到feature map上得到的特征框经池化到固定的大小，其次用了SVD近似求解实现全连接层加速。这里需要注意的一点，作者在文中说道即使进行多尺度训练，map只有微小的提升，scale对Fast RCNN的影响并不是很大，反而在测试时需要构建图像金字塔使得检测效率降低。这也为下一步的多尺度改进埋下了伏笔。为啥能更好的work？也是结合了OverFeat的和SPPnet的work，同时规范了正负样本的判定（之前由于SVM和CNN对区域样本的阈值划分不同而无法统一网络，当然这只是其中的一个原因。更多的估计是作者当时没想到），将网络的特征抽取和分类回归统一到了一个网络中。A Fast RCNN： Hard Positive Generation via Adversary for Object Detection这篇论文是对,CMU与rbg的online hard example mining(OHEM)改进，hard example mining是一个针对目标检测的难例挖掘的过程，这是一个更充分利用数据集的过程。实际上在RCNN训练SVM时就已经用到，但是OHEM强调的是online，即如何在训练过程中选择样本。同期还有S-OHEM的改进。而随着但是GAN的火热，A-Fast-RCNN尝试生成hard example（使用对抗网络生成有遮挡和有形变的两种特征，分别对应网络ASDN和ASTN）结论如下：ASTN 和 随机抖动（random jittering）做了对比，发现使用AlexNet，mAP分别是58.1%h和57.3%，使用VGG16，mAP分别是69.9%和68.6%，ASTN 的表现都比比随机抖动效果好。作者又和OHEM对比，在VOC 2007数据集上，本文方法略好（71.4% vs. 69.9%），而在VOC 2012数据集上，OHEM更好（69.0% vs. 69.8%）。gan用于目标检测还没有很好的idea，这篇论文相当于抛砖引玉了。同时需要注意的一个问题，网络对于比较多的遮挡和形变情况识别情况更好；但是对于正常目标的特征抽象能力下降，所以有时候创造难例也要注意样本的数量。下面是一些由于遮挡原因造成的误判。Faster RCNN：Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks这篇文章标志着two-stage目标检测的相对成熟，其主要改进是对候选区域的改进，将候选区域推荐整合进了网络中。结合后面的一系列文章，可以马后炮一下它的缺点：虽然Faster RCNN已经共享了绝大部分卷积层运算，但是RoI之后还有部分ConvNet的计算，有没有可能把ROI之上的计算进一步前移？ 请看R-FCNFaster RCNN还是没有很好的解决多尺度问题，如何解决，请看FPNYOLO：You Only Look Once作者的论文简直是一股论文界的泥石流，作者本身是一个喜欢粉红小马的大叔，萌萌哒。实际上YOLO一直发展到v3都是简单粗暴的目标检测方法，虽然学术界模型繁杂多样，但是在实际应用工业应用上YOLO绝对是一个首选的推荐。YOLO v1版本现在看来真是简单粗暴，也印证了网络抽象的强大之处。可以看出作者没有受到太多前辈的影响，将对象检测重新定义为单个回归问题，直接从图像像素到边界框坐标和类概率（当然这也是一个缺少坐标约束也是一个缺点）。YOLO的明显缺点，如多尺度问题，密集物体，检测框耦合，直接回归坐标等在yolo 9000中也做了比较好的改进。SSD：Single Shot MultiBox DetectorSSD作为one stage的代表模型之一，省去了判断推荐候选区域的步骤(实际上可以认为one-stage就是以feature map cell来抽象代替ROI Pooling功能） ，虽然SSD和Faster RCNN在Anchor box上一脉相承，但是Faster RCNN却还是有一个推荐候选区域（含有物体的区域）的监督部分（注意后面其实也是整合到了最终Loss中），因此one-stage优势是更快，而含有区域推荐的two-stage目前是更加准确一些。（更看好one-stage，其实区域推荐不太符合视觉系统，但是可以简化目标检测问题），主要贡献：用多尺度feature map来预测，也生成了更多的default box检测框对每一类对象产生分数（低耦合，对比yolo）缺点：底层feature map高级语义不足 （FPN)正负样本影响 (focal loss)feature map抽象分类和回归任务只用了两个卷积核抽象性不足（DSSD）为啥能更好的工作？SSD的出现对多尺度目标检测有了突破性进展，利用卷积层的天然金字塔形状，设定roi scale让底层学习小物体识别，顶层学习大物体识别FPN：feature pyramid networksSSD网络引入了多尺度feature map，效果显著。那Faster RCNN自然也不能落后，如何在Faster RCNN中引入多尺度呢？自然有FPN结构同时FPN也指出了SSD因为底层语义不足导致无法作为目标检测的feature map注意原图的候选框在Faster RCNN中只固定映射到同一个ROI Pooling中，而现在如果某个anchor和一个给定的ground truth有最高的IOU或者和任意一个Ground truth的IOU都大于0.7，则是正样本。如果一个anchor和任意一个ground truth的IOU都小于0.3，则为负样本。本文算法在小物体检测上的提升是比较明显的，另外作者强调这些实验并没有采用其他的提升方法（比如增加数据集，迭代回归，hard negative mining），因此能达到这样的结果实属不易。DSSD：Deconvolutional Single Shot Detector一个SSD上移植FPN的典型例子，作者主要有一下改动：将FPN的Upsampling变成deconv复杂了高层表述分支（分类，回归）网络的复杂度R-SSD：Enhancement of SSD by concatenating feature maps for object detection本文着重讨论了不同特征图之间的融合对SSD的影响（水论文三大法宝），这篇论文创新点不是太多，就不说了DSOD： Learning Deeply Supervised Object Detectors from Scratch这篇文章的亮点：提出来了不需要预训练的网络模型DSOD实际上是densenet思想+SSD，只不过并不是在base model中采用densenet，而是密集连接提取default dox的层，这样有一个好处：通过更少的连接路径，loss能够更直接的监督前面基础层的优化，这实际上是DSOD能够直接训练也能取得很好效果的最主要原因，另外，SSD和Faster RCNN直接训练无法取得很好的效果果然还是因为网络太深（Loss监督不到）或者网络太复杂。Dense Prediction Structure 也是参考的densenetstem能保留更多的信息，好吧，这也行，但是对效果还是有提升的。YOLO 9000：Better, Faster, Stronger很喜欢这个作者的论文风格，要是大家都这么写也会少一点套路，多一点真诚。。。。文章针对yolo做了较多的实验和改进，简单粗暴的列出每项改进提升的map。这个建议详细的看论文。下面列举几个亮点：如何用结合分类的数据集训练检测的网络来获得更好的鲁棒性将全连接层改为卷积层并结合了细粒度信息（passthrough layer）Multi-Scale TraningDimension Clustersdarknet-19更少的参数Direct locaion prediction对offset进行约束R-FCN：Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks本文提出了一个问题，base CNN网络是为分类而设计的（pooling 实际上是反应了位置的不变性，我一张人脸图片只要存在鼻子，两只眼睛，分类网络就认为它是人脸，这也就是Geoffrey Hinton 在Capsule中吐槽卷积的缺陷），而目标检测则要求对目标的平移做出准确响应。Faster RCNN是通过ROI pooling让其网络学习位置可变得能力的，再次之前的base CNN还是分类的结构，之前讲过R-FCN将Faster RCNN ROI提取出来的部分的卷积计算共享了，那共享的分类和回归功能的卷积一定在划分ROI之前，那么问题来了，如何设计让卷积对位置敏感？主要贡献：将用来回归位置和类别的卷积前置共享计算，提高了速度。巧妙设计score map（feature map）的意义（感觉设计思想和yolo v1最后的全连接层一样），让其何以获得位置信息，之后在经过ROI pooling和vote得到结果为啥能work？实际上rfcn的feature map设计表达目标检测问题的方式更加抽象（ROI pool前的feature map中每一个cell的channel代表定义都很明确），loss在监督该层时更能通过论文中关于ROI pool和vote设计，在不同的channel上获得高的响应，这种设计方式可能更好优化（这个是需要大量的实验得出的结论），至于前面的resnet-base 自然是抽象监督，我们本身是无法理解的，只是作为fintuning。实际上fpn的loss监督也是非常浅和明确的，感觉这种可以理解的优化模块设计比较能work。Focal Loss: Focal Loss for Dense Object Detection这篇文章实际上提供了另外一个角度，之前一直认为Single stage detector结果不够好的原因是使用的feature不够准确（使用一个位置上的feature），所以需要Roi Pooling这样的feature aggregation办法得到更准确的表示。但是这篇文章基本否认了这个观点，提出Single stage detector不好的原因完全在于：极度不平衡的正负样本比例: anchor近似于sliding window的方式会使正负样本接近1000：1，而且绝大部分负样本都是easy example，这就导致下面一个问题：gradient被easy example dominant的问题：往往这些easy example虽然loss很低，但由于数 量众多，对于loss依旧有很大贡献，从而导致收敛到不够好的一个结果。所以作者的解决方案也很直接：直接按照loss decay掉那些easy example的权重，这样使训练更加bias到更有意义的样本中去。很直接地，如下图所示:实验中作者比较了已有的各种样本选择方式：按照class比例加权重：最常用处理类别不平衡问题的方式OHEM：只保留loss最高的那些样本，完全忽略掉简单样本OHEM+按class比例sample：在前者基础上，再保证正负样本的比例（1：3）Focal loss各种吊打这三种方式，coco上AP的提升都在3个点左右，非常显著。值得注意的是，3的结果比2要更差，其实这也表明，其实正负样本不平衡不是最核心的因素，而是由这个因素导出的easy example dominant的问题。RetinaNet 结构如下实际上就是SSD+FPN的改进版
原文： Scalable Object Detection using Deep Neural Networks——学术范 最近，深度卷积神经网络在许多图像识别基准上取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测了图像中每个对象类别的单个边界框和置信度得分。这样的模型捕获了围绕对象的整幅图像上下文，但如果不天真地复制每个实例的输出数量，就无法处理图像中同一对象的多个实例。在这篇论文中提出了一个显著性启发的神经网络检测模型，它预测了一组与类无关的边界框，每个框有一个分数，对应于它包含任何感兴趣的对象的可能性。该模型自然地为每个类处理数量可变的实例，并允许在网络的最高级别上进行跨类泛化。 目标检测是计算机视觉的基本任务之一。一个解决这个问题的通用范例是训练在子图像上操作的对象检测器，并在所有的场所和尺度上以详尽的方式应用这些检测器。这一范例被成功地应用于经过区别训练的可变形零件模型(DPM)中，以实现检测任务的最新结果。对所有可能位置和尺度的穷举搜索带来了计算上的挑战。随着类数量的增加，这个挑战变得更加困难，因为大多数方法都训练每个类单独的检测器。为了解决这个问题，人们提出了多种方法，从检测器级联到使用分割提出少量的对象假设。 关于对象检测的文献非常多，在本节中，我们将重点讨论利用类不可知思想和解决可伸缩性的方法。 许多提出的检测方法都是基于基于部件的模型，最近由于有区别学习和精心设计的特征，已经取得了令人印象深刻的性能。然而,这些方法依赖于在多个尺度上详尽地应用零件模板，这是非常昂贵的。此外，它们在类的数量上是可伸缩的，这对像ImageNet这样的现代数据集来说是一个挑战。 为了解决前一个问题，Lampert等人使用分支绑定策略来避免计算所有可能的对象位置。为了解决后一个问题，Song et al.使用了一个低维部件基，在所有对象类中共享。基于哈希算法的零件检测也取得了良好的结果。 另一种不同的工作，与我们的工作更接近，是基于对象可以本地化的想法，而不必知道它们的类。其中一些方法建立在自底向上无阶级分割[9]的基础上。通过这种方式得到的片段可以使用自上而下的反馈进行评分。基于同样的动机，Alexe等人使用一种廉价的分类器对对象假设是否为对象进行评分，并以这种方式减少了后续检测步骤的位置数量。这些方法可以被认为是多层模型，分割作为第一层，分割分类作为后续层。尽管它们编码了已证明的感知原理，但我们将表明，有更深入的模型，充分学习可以导致更好的结果。 最后，我们利用了DeepLearning的最新进展，最引人注目的是Krizhevsky等人的工作。我们将他们的边界盒回归检测方法扩展到以可扩展的方式处理多个对象的情况。然而，基于dnn的回归已经被Szegedy等人应用到对象掩模中。最后一种方法实现了最先进的检测性能，但由于单个掩模回归的成本，不能扩展到多个类。 我们的目标是通过预测一组表示潜在对象的边界盒来实现一种与类无关的可扩展对象检测。更准确地说，我们使用了深度神经网络(DNN)，它输出固定数量的包围盒。此外，它为每个盒子输出一个分数，表示这个盒子包含一个对象的网络信任度。 为了形式化上述思想，我们将i-thobject框及其相关的置信度编码为最后一网层的节点值: Bounding box: 我们将每个框的左上角和右下角坐标编码为四个节点值，可以写成vectorli∈R4。这些坐标是归一化的w. r. t.图像尺寸，以实现图像绝对尺寸的不变性。每个归一化坐标是由最后一层的线性变换产生的。 Confidence: 置信度:包含一个对象的盒子的置信度得分被编码为单个节点valueci∈[0,1]。这个值是通过最后一个隐藏层的线性变换产生的，后面跟着一个sigmoid。 我们可以组合边界盒位置sli,i∈{1，…K}为一个线性层。同样，我们可以将所有置信区间ci,i∈{1，…K}作为一个s型层的输出。这两个输出层都连接到最后一个隐藏层 在推理时，我们的算法生成kbound盒。在我们的实验中，我们使用ek = 100和K= 200。如果需要，我们可以使用置信分数和非最大抑制在推理时获得较少数量的高置信框。这些盒子应该代表对象。因此，它们可以通过后续的分类器进行分类，实现目标检测。由于盒子的数量非常少，我们可以提供强大的分类器。在我们的实验中，我们使用另一个dnn进行分类。 我们训练一个DNN来预测每个训练图像的边界框及其置信度得分，以便得分最高的框与图像的groundtruth对象框很好地匹配。假设对于一个特定的训练例子，对象被标记为boundingboxesgj,j∈{1，…，M}。在实践中，pre- dictionary的数量远远大于groundtruthboxm的数量。因此，我们试图只优化与地面真实最匹配的预测框子集。我们优化他们的位置，以提高他们的匹配度，最大化他们的信心。与此同时，我们将剩余预测的置信度最小化，这被认为不能很好地定位真实对象。为了达到上述目的，我们为每个训练实例制定一个分配问题。Wexij∈{0,1}表示赋值:xij= 1，如果第i个预测被赋值给第j个真对象。这项任务的目标可以表示为 其中，我们使用标准化边界框坐标之间的el2距离来量化边界框之间的不同。此外，我们希望根据分配x优化盒子的可信度。最大化指定预测的置信度可以表示为 最终的损失目标结合了匹配损失和信心损失 受式1的约束。α平衡了不同损失条款的贡献。 对于每个训练例子，我们通过解决一个最佳的赋值x*的预测到真实的盒子 约束执行赋值解决方案。这是二部匹配的一种变体，是一种多项式复杂度匹配。在我们的应用程序中，匹配是非常便宜的——每幅图像中标记的对象的数量少于一打，而且在大多数情况下只有很少的对象被标记。然后，通过反向传播优化网络参数。例如，反向传播算法的一阶导数计算w、r、t、l和c 尽管上述定义的损失在原则上是足够的，但三次修改使其有可能更快地达到更好的准确性。第一个修改是对地面真实位置进行聚类，并找到这样的聚类/质心，我们可以使用这些聚类/质心作为每个预测位置的先验。因此，鼓励学习算法为每个预测位置学习一个残差到一个先验。 第二个修改涉及到在匹配过程中使用这些先验:不是将N个groundtruth位置与K个预测进行匹配，而是在K个先验和groundtruth之间找到最佳匹配。一旦匹配完成，就会像之前一样计算目标的置信度。此外，位置预测损失也不变:对于任何一对匹配的(目标，预测)位置，其损失定义为groundtruth和对应于匹配先验的坐标之间的差值。我们把使用先验匹配称为先验匹配，并假设它促进了预测的多样化。 需要注意的是，尽管我们以一种与类无关的方式定义了我们的方法，但我们可以将它应用于预测特定类的对象盒。要做到这一点，我们只需要在类的边框上训练我们的模型。此外，我们可以预测每个类的kbox。不幸的是，这个模型的参数数量会随着类的数量线性增长。此外，在一个典型的设置中，给定类的对象数量相对较少，这些参数中的大多数会看到很少有相应梯度贡献的训练示例。因此，我们认为我们的两步过程——首先本地化，然后识别——是一个更好的选择，因为它允许使用少量参数利用同一图像中多个对象类型的数据 我们使用的本地化和分类模型的网络架构与[10]使用的网络架构相同。我们使用Adagrad来控制学习速率衰减，128的小批量，以及使用多个相同的网络副本进行并行分布式训练，从而实现更快的收敛。如前所述，我们在定位损失中使用先验——这些是使用训练集上的均值来计算的。我们还使用α = 0.3来平衡局部化和置信度损失。定位器可以输出用于推断的种植区以外的坐标。坐标被映射和截断到最后的图像区域。另外，使用非最大抑制对盒进行修剪，Jaccard相似度阈值为0.5。然后，我们的第二个模型将每个边界框分类为感兴趣的对象或“背景”。为了训练我们的定位器网络，我们从训练集中生成了大约3000万幅图像，并对训练集中的每幅图像应用以下步骤。最后，样品被打乱。为了训练我们的本地化网络，我们通过对训练集中的每一幅图像应用以下步骤，从训练集中生成了大约3000万幅图像。对于每幅图像，我们生成相同数量的平方样本，使样本总数大约为1000万。对于每幅图像，样本被桶状填充，这样，对于0 - 5%、5 - 15%、15 - 50%、50 - 100%范围内的每个比例，都有相同数量的样本，其中被包围框覆盖的比例在给定范围内。训练集和我们大多数超参数的选择是基于过去使用非公开数据集的经验。在下面的实验中，我们没有探索任何非标准数据生成或正则化选项。在所有的实验中，所有的超参数都是通过对训练集。 Pascal Visual Object Classes (VOC)挑战是最常用的对象检测算法基准。它主要由复杂的场景图像组成，其中包含了20种不同的对象类别的边界框。在我们的评估中，我们关注的是2007版VOC，为此发布了一个测试集。我们通过培训VOC 2012展示了结果，其中包含了大约。11000张图片。我们训练了一个100框的定位器和一个基于深度网络的分类器。 我们在一个由1000万作物组成的数据集上训练分类器，该数据集重叠的对象至少为0.5 jaccard重叠相似度。这些作物被标记为20个VOC对象类中的一个。•2000万负作物与任何物体盒最多有0.2个Jaccard相似度。这些作物被贴上特殊的“背景”类标签。体系结构和超参数的选择遵循。 在第一轮中，定位器模型应用于图像中最大-最小中心方形作物。作物的大小调整到网络输入大小is220×220。单次通过这个网络，我们就可以得到上百个候选日期框。在对重叠阈值为0.5的非最大抑制后，保留评分最高的前10个检测项，并通过21路分类器模型分别通过网络进行分类。最终的检测分数是给定盒子的定位分数乘以分类器在作物周围的最大方形区域上评估的分数的乘积。这些分数通过评估，并用于计算精确查全曲线。 首先，我们分析了本地化器在隔离状态下的性能。我们给出了被检测对象的数量，正如Pascal检测标准所定义的那样，与生成的包围框的数量相对比。在图1中，我们展示了使用VOC2012进行训练所获得的结果。此外，我们通过使用图像的最大中心面积(max-center square crop)作为输入以及使用两个尺度(second scale)来给出结果:最大中心面积(max-center crop)的第二个尺度(select3×3windows的大小为图像大小的60%)正如我们所看到的，当使用10个边界框的预算时，我们可以用第一个模型本地化45.3%的对象，用第二个模型本地化48%的对象。这显示出比其他报告的结果更好的性能，例如对象度算法达到42%[1]。此外，这个图表显示了在不同分辨率下观察图像的重要性。虽然我们的算法通过使用最大中心作物获得了大量的对象，但当使用更高分辨率的图像作物时，我们获得了额外的提升。进一步，我们用21-way分类器对生成的包围盒进行分类，如上所述。表1列出了VOC 2007的平均精度(APs)。达到的平均AP是0.29，与先进水平相当。注意，我们的运行时间复杂度非常低——我们只使用top10框。示例检测和全精度召回曲线分别如图2和图3所示。值得注意的是，可视化检测是通过仅使用最大中心方形图像裁剪，即使用全图像获得的。然而，我们设法获得了相对较小的对象，例如第二行和第二列的船，以及第三行和第三列的羊。 在本工作中，我们提出了一种新的方法来定位图像中的对象，该方法可以预测多个边界框的时间。该方法使用深度卷积神经网络作为基本特征提取和学习模型。它制定了一个能够利用可变数量的groundtruth位置的多箱定位成本。在“一个类一个箱”方法的情况下，对1000个盒子进行非max-suppression，使用与给定图像中感兴趣的DeepMulti-Box方法相同的准则，并学习在未见图像中预测这些位置。 我们在VOC2007和ILSVRC-2012这两个具有挑战性的基准上给出了结果，在这两个基准上，所提出的方法具有竞争力。此外，该方法能够很好地预测后续分类器将探测到的位置。我们的结果表明，deepmultibox的方法是可扩展的，甚至可以在两个数据集之间泛化，就能够预测感兴趣的定位，甚至对于它没有训练的类别。此外，它能够捕获同一类物体的多种情况，这是旨在更好地理解图像的算法的一个重要特征。 在未来，我们希望能够将定位和识别路径折叠到一个单一的网络中，这样我们就能够在一个通过网络的一次性前馈中提取位置和类标签信息。即使在其当前状态下，双通道过程(本地化网络之后是分类网络)也会产生5-10个网络评估，每个评估的速度大约为1个CPU-sec(现代机器)。重要的是，这个数字并不与要识别的类的数量成线性关系，这使得所提出的方法与类似dpm的方法非常有竞争力。
论文原文：
YOLO（you only look once）是继RCNN、faster-RCNN之后，又一里程碑式的目标检测算法。yolo在保持不错的准确度的情况下，解决了当时基于深度学习的检测中的痛点---速度问题。下图是各目标检测系统的检测性能对比：
如果说faster-RCNN是真正实现了完全基于深度学习的端到端的检测，那么yolo则是更进一步，将 目标区域预测 与 目标类别判断 整合到单个神经网络模型中。各检测算法结构见下图：
每个网格要预测B个bounding box，每个bounding box除了要回归自身的位置之外，还要附带预测一个confidence值。这个confidence代表了所预测的box中含有object的置信度和这个box预测的有多准两重信息，其值是这样计算的：
其中如果有object落在一个grid cell里，第一项取1，否则取0。第二项是预测的bounding box和实际的groundtruth之间的IoU值。
每个bounding box要预测(x, y, w, h)和confidence共5个值，每个网格还要预测一个类别信息，记为C类。即SxS个网格，每个网格除了要预测B个bounding box外，还要预测C个categories。输出就是S x S x (5*B+C)的一个tensor。（注意：class信息是针对每个网格的，即一个网格只预测一组类别而不管里面有多少个bounding box，而confidence信息是针对每个bounding box的。）
举例说明: 在PASCAL VOC中，图像输入为448x448，取S=7，B=2，一共有20个类别(C=20)。则输出就是7x7x30的一个tensor。整个网络结构如下图所示：
在test的时候，每个网格预测的class信息和bounding box预测的confidence信息相乘，就得到每个bounding box的class-specific confidence score:
等式左边第一项就是每个网格预测的类别信息，第二三项就是每个bounding box预测的confidence。这个乘积即encode了预测的box属于某一类的概率，也有该box准确度的信息。
得到每个box的class-specific confidence score以后，设置阈值，滤掉得分低的boxes，对保留的boxes进行NMS（非极大值抑制non-maximum suppresssion）处理，就得到最终的检测结果。
1、每个grid因为预测两个bounding box有30维（30=2*5+20），这30维中，8维是回归box的坐标，2维是box的confidence，还有20维是类别。其中坐标的x,y用bounding box相对grid的offset归一化到0-1之间，w,h除以图像的width和height也归一化到0-1之间。
2、对不同大小的box预测中，相比于大box预测偏一点，小box预测偏一点肯定更不能被忍受的。而sum-square error loss中对同样的偏移loss是一样。为了缓和这个问题，作者用了一个比较取巧的办法，就是将box的width和height取平方根代替原本的height和width。这个参考下面的图很容易理解，小box的横轴值较小，发生偏移时，反应到y轴上相比大box要大。其实就是让算法对小box预测的偏移更加敏感。
3、一个网格预测多个box，希望的是每个box predictor专门负责预测某个object。具体做法就是看当前预测的box与ground truth box中哪个IoU大，就负责哪个。这种做法称作box predictor的specialization。
4、损失函数公式见下图：
在实现中，最主要的就是怎么设计损失函数，坐标（x,y,w,h），confidence，classification 让这个三个方面得到很好的平衡。简单的全部采用sum-squared error loss来做这件事会有以下不足：
解决方法：
只有当某个网格中有object的时候才对classification error进行惩罚。只有当某个box predictor对某个ground truth box负责的时候，才会对box的coordinate error进行惩罚，而对哪个ground truth box负责就看其预测值和ground truth box的IoU是不是在那个cell的所有box中最大。
作者采用ImageNet 1000-class 数据集来预训练卷积层。预训练阶段，采用网络中的前20卷积层，外加average-pooling层和全连接层。模型训练了一周，获得了top-5 accuracy为0.88（ImageNet2012 validation set），与GoogleNet模型准确率相当。
然后，将模型转换为检测模型。作者向预训练模型中加入了4个卷积层和两层全连接层，提高了模型输入分辨率（224×224->448×448）。顶层预测类别概率和bounding box协调值。bounding box的宽和高通过输入图像宽和高归一化到0-1区间。顶层采用linear activation，其它层使用 leaky rectified linear。
作者采用sum-squared error为目标函数来优化，增加bounding box loss权重，减少置信度权重，实验中，设定为\lambda _{coord} =5 and\lambda _{noobj}=0.5 。
作者在PASCAL VOC2007和PASCAL VOC2012数据集上进行了训练和测试。训练135轮，batch size为64，动量为0.9，学习速率延迟为0.0005。Learning schedule为：第一轮，学习速率从0.001缓慢增加到0.01（因为如果初始为高学习速率，会导致模型发散）；保持0.01速率到75轮；然后在后30轮中，下降到0.001；最后30轮，学习速率为0.0001。
作者还采用了dropout和 data augmentation来预防过拟合。dropout值为0.5；data augmentation包括：random scaling，translation，adjust exposure和saturation。
YOLO模型相对于之前的物体检测方法有多个优点：
1、 YOLO检测物体非常快
因为没有复杂的检测流程，只需要将图像输入到神经网络就可以得到检测结果，YOLO可以非常快的完成物体检测任务。标准版本的YOLO在Titan X 的 GPU 上能达到45 FPS。更快的Fast YOLO检测速度可以达到155 FPS。而且，YOLO的mAP是之前其他实时物体检测系统的两倍以上。
2、 YOLO可以很好的避免背景错误，产生false positives
不像其他物体检测系统使用了滑窗或region proposal，分类器只能得到图像的局部信息。YOLO在训练和测试时都能够看到一整张图像的信息，因此YOLO在检测物体时能很好的利用上下文信息，从而不容易在背景上预测出错误的物体信息。和Fast-R-CNN相比，YOLO的背景错误不到Fast-R-CNN的一半。
3、 YOLO可以学到物体的泛化特征
当YOLO在自然图像上做训练，在艺术作品上做测试时，YOLO表现的性能比DPM、R-CNN等之前的物体检测系统要好很多。因为YOLO可以学习到高度泛化的特征，从而迁移到其他领域。
尽管YOLO有这些优点，它也有一些缺点：
1、YOLO的物体检测精度低于其他state-of-the-art的物体检测系统。
2、YOLO容易产生物体的定位错误。
3、YOLO对小物体的检测效果不好（尤其是密集的小物体，因为一个栅格只能预测2个物体）。
1、题名规范
题名应简明、具体、确切，能概括论文的特定内容，有助于选定关键词，符合编制题录、索引和检索的有关原则。
2、命题方式
简明扼要，提纲挈领。应能概括整个论文最重要的内容，言简意赅，引人注目，一般不宜超过20个字。
论文题目是一篇论文给出的涉及论文范围与水平的第一个重要信息，也是必须考虑到有助于选定关键词不达意和编制题录、索引等二次文献可以提供检索的特定实用信息。论文题目十分重要，必须用心斟酌选定。
扩展资料：
技巧一：依据学术方向进行选题。论文写作的价值，关键在于能够解决特定行业的特定问题，特别是在学术方面的论文更是如此。因此，论文选择和提炼标题的技巧之一，就是依据学术价值进行选择提炼。
技巧二：依据兴趣爱好进行选题。论文选择和提炼标题的技巧之二，就是从作者的爱好和兴趣出发，只有选题符合作者兴趣和爱好，作者平日所积累的资料才能得以发挥效用，语言应用等方面也才能熟能生巧。
技巧三：依据掌握的文献资料进行选题。文献资料是支撑、充实论文的基础，同时更能体现论文所研究的方向和观点，因而，作者从现有文献资料出发，进行选题和提炼标题，即成为第三大技巧。
技巧四：从小从专进行选题。所谓从小从专，即是指论文撰稿者在进行选择和提炼标题时，要从专业出发，从小处入手进行突破，切忌全而不专，大而空洞。
参考资料来源：百度百科-论文格式
标题一般分为一般标题、副标题、副标题。而一个题名与第二个题名与所代表的题名是序号，且字体大小不相同；
设置子标题的主要目的是为了清晰地显示文章的层次结构。有的利用文字，一般水平的中心内容其清楚；也有的用数字，只表示“一、二、三”等顺序，起到承上启下的作用。需要注意的是：无论采用哪种形式，关卡的内容都要紧密相连，以及上面和下面之间的联系。
一级标题：标题序号为“一、”，4号黑体，独占行，末尾不加标点符号。
二级标题：标题序号为“（一）”与正文字号相同，独占行，末尾不加标点符号。
三级标题：标题序号为“1．”与正文字号、字体相同。
另外还有四、五级标题；
四级标题：标题序号为“（1）”与正文字号、字体相同。
五级标题：标题序号为“①”与正文字号、字体相同。
扩展资料：
对于题目的要求，有三点：
第一，要明确。能够揭示主题或参数的范围，这样人们可以阅读标题可以知道文章的大纲，讨论的主要内容和作者的写作意图，但不似是而非的，隐藏的头和尾巴，和读者玩捉迷藏。
第二，我们应该简洁。论文的题目不宜过长，过长容易让人觉得繁琐繁琐，不能得到鲜明的印象，从而影响对文章的整体评价。标题不宜太抽象、空洞，标题不能用很常用或发明的词，以免读者看到标题会像落海一样，百思不解，直到全文知道标题的耸人听闻。
第三，新奇。标题和文章的内容、形式，都应该有自己独特的地方。不要标新立异，也不要落入陷阱，这样才能引人入胜，赏心悦目，从而激起读者的阅读兴趣。
作为水纸的一个例子，最常见的是这个领域的期刊。你可以查查
最佳答案水，滋润万物，与人们的生产生活息息相关。水是甘甜的。但有时又是苦涩的；水是宝贵的，但有时它又泛滥成灾；水是清冽的，但在一些地方它却变得污浊不堪；一切生物都离不开水，但在一些特别需要水的地方，它却变得那样吝啬……面对我们日日不可或缺的生命之源一-水 最佳答案人类进入21世纪以来，我们不得不正视一个事实：可利用的淡水资源越来越匮乏。在全面建设小康社会的进程中，能否确立水资源可持续利用的发展观，是关系到我国社会经济发展和子孙后代生存的重大问题。加大执法力度，全面关注水资源，应当是摆在我们面前的迫切课题。 天气、气候与水资源 水是生命赖以生存的重要自然资源。地球上的生物所需要的水，绝大部分来自河流、湖泊、冰川和海洋等。这些可贵的淡水资源，其补给来源主要为大气降水。在气候系统中，水循环是最重要的物质循环之一。天气、气候与水分循环在正常情况下有利于人类生存与发展，这就是人们常说的风调雨顺。 怎样才能期盼到风调雨顺？生态学家研究后得出这样一个结论：一个国家，如果它的森林覆盖率达到30%左右，就很少发生重大的自然灾害，如果能达到40%，就有一个比较好的生态环境；如果达到60%，这个国家将风调雨顺、美丽富饶。 我国水资源面临的严峻情况 随着人类活动的不断加剧、人口与城市化发展迅速，水资源面临的情况越来越严峻。早在1972年，联合国第一次人类环境会议就发出：“水将导致严重的社会危机”的警告。30多年过去了，水资源问题不仅没有得到根本解决，而且越来越严重。 目前，我国水资源供需矛盾面临非常严峻的形势，在全国660多座城市中，缺水城市达400多个，其中严重缺水的城市108座。全国每年因缺水少产粮食近 800亿公斤。每年因缺水造成的经济损失达2000亿元。我国人均水资源仅为世界平均水平的1/4、美国的1/5，在世界上名列第110位，是全球人均水资源最贫乏的国家之一。缺水已成为影响我国经济发展、人民生活和环境改善的主要制约因素。 不容乐观的是，在缺水的同时，我国水土流失和水资源污染情况仍然严重，水土流失导致生态环境进一步恶化，生态环境的恶化使得水资源与水环境陷入恶性循环的怪圈。 根据水利部《21世纪中国水供求》分析，2010年我国工业、农业、生活及生态环境总需水量在中等干旱年为6988亿立方米，供水总量6670亿立方米，缺水318亿立方米。这表明，2010年后我国将开始进入严重的缺水期。 从人口的增长上看，2030年左右，我国人口将达到16亿，人均占有水资源量将比目前减少1/5，降至1700立方米左右；从经济增长上看，到21世纪中叶，国内生产总值要增长10倍以上，城市和工业用水将较大幅度增长，废污水排放量也将相应增加，开源节流保护任务十分艰巨；从城市发展看，21世纪中叶，我国的城市化率将达到70%，城市水供求矛盾更加尖锐；从农业生产，特别是粮食生产上看，2050年前，我国粮食产量要比现在增加1400亿公斤以上，这意味着农业灌溉总用水量必须增加，尤其是北方地区的水资源形势将更加严峻。 依法节水、治水 水资源是重要的自然资源，是人类赖以生存和社会发展不可缺少而又无法替代的物质资源。面对我国水资源供需面临非常严峻的形势，解决水资源须加大执法力度，从以下三个环节入手。 首先要依法节水，这是解决眼前供需矛盾的最有效措施。2002年8月修订公布的新《水法》第八条明确规定：“国家厉行节约用水，大力推行节约用水措施，推广节约用水新技术、新工艺，发展节水型工业、农业和服务业，建立节水型社会”。节约用水的口号已提了许多年，但缺乏约束力，收效不明显。现在应进入全民节水、依法节水的时代了。在全社会开展节水教育，利用经济杠杆，进行强制性节水。对于肆意浪费水资源的单位和个人，依法进行处治，切实建立节水型社会。 其次，要从战略的角度，重视大气水的开发利用。向空中要水是解决水资源危机的另一条途径。我国人工增雨始于上世纪50年代末。目前我国大部分地区都已开展人工增雨的工作。1995年至2003年，全国有23个省共组织实施人工增雨4230多次，累计飞行9881小时，增雨面积达到300余万平方公里，增加降水约2100亿立方米，在减轻和缓解干旱对国民经济带来不利影响方面，发挥了显著的作用。第三，建设良好的生态环境是解决水资源的长远与根本之计。森林与植被的破坏是导致水资源紧缺的重要因素。半个世纪以来，我国消耗森林资源达86亿立方米，相当于把过去全国的森林都砍了一遍。如今，人均占有森林面积和蓄积量分别只有世界平均水平的20%和12%。大规模盲目利用生态资源，使我国的生态资源质量急剧下降，江河断流、湖泊萎缩，水资源涵养和调节能力严重不足。不断发生的洪涝、干旱和沙化三大灾害成为威胁中华民族的心腹之患。 水资源危机已成为影响我国国民经济发展的瓶颈，它将威胁着中华民族的腾飞。为了拯救我们共同的家园，为了我们自身的生存与发展，在日益严峻的水资源危机面前，加大执法力度，运用法制的手段严格约束和治理，应当是解决水资源问题的有效突破口。 论文其实就是一种文章,就一种讨论某种问题或研究某种问题的文章。它有自己独有的论文格式。 下面就是标准的论文格式： 1、论文格式的论文题目：（下附署名）要求准确、简练、醒目、新颖。 2、论文格式的目录 目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录） 3、论文格式的内容提要： 是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。 4、论文格式的关键词或主题词 关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作计算机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。 主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题分析，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。（参见《汉语主题词表》和《世界汉语主题词表》）。 5、论文格式的论文正文： （1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。 〈2〉论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、论证过程和结论。主体部分包括以下内容： a.提出问题-论点； b.分析问题-论据和论证； c.解决问题-论证方法与步骤；d.结论。 6、论文格式的参考文献 一篇论文的参考文献是将论文在研究和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。 中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期） 英文：作者--标题--出版物信息 所列参考文献的要求是：（1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。 （2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。 按照上边的论文格式来写，可以使你的论文更加容易被读者了解，被编辑采纳。 最佳答案水，滋润万物，与人们的生产生活息息相关。水是甘甜的。但有时又是苦涩的；水是宝贵的，但有时它又泛滥成灾；水是清冽的，但在一些地方它却变得污浊不堪；一切生物都离不开水，但在一些特别需要水的地方，它却变得那样吝啬……面对我们日日不可或缺的生命之源一-水，我们知道的到底有多少? ●人均水资源占有量十分有限 据世界银行1998年对132个国家的统计，我国水资源总量占世界第4位，但人均水资源占有量却排到了82位。按照国际标准，人均水资源量2000立方米为严重缺水边缘，人均1000立方米为人类生存起码要求。目前我国有15个省、区、市人均水资源严重低于缺水线，有7个省、区(宁夏、河北、山东、河南、山西、辽宁、江苏)人均水资源量低于生存的起码要求。 ●水污染程度严重,损失巨大 据水利部对全国700余条河流约10万公里河长开展的水资源质量评价，46.5%河长受到污染；10.6%的河长严重污染，水体己丧失使用价值。90%以上的城市水域污染严重。 在全国七大流域中，太湖、淮河、黄河流域均有70%以上的河段受到污染；海河、松辽河流域污染也相当严重，污染河段占60%以上，全国有1／4的人口饮用不符合卫生标准的水。水污染直接影响着我国民众生活、生存环境。 ●河湖萎缩，黄河断流 黄河从1972年开始出现断流到1998年的27年间，黄河利津站共有21年发生断流，断流频率已达四年五断，共计断流1050天，平均每个断流年份50天，其中1997年断流226天，断流河段长达704公里，占下游河段总长的90%。 海河流域中下游平原地区的河流基本干涸，河口淤积加剧，生态环境破坏严重。由于径流剧减，城镇排出的污水得不到稀释.形成不少污水河，被形象地称为："无河不干，有水则污。" 调查表明，近30年来，我国湖泊水面面积已缩小了30%。 ●西北地区水环境恶劣 目前，我国西北干旱、半干旱地区湖泊于涸现象十分严重，部分湖泊含盐量和矿化度明显升高，特别是西北湖泊咸化趋势更为明显。新疆博斯腾湖，由于上游修建灌溉工程，导致人湖水量锐减，含盐高的灌区退水又不断入湖，因此，该湖在短短的10多年内就由淡水湖演变成咸水湖，湖水矿化度上升了6倍，水面减少120平方公里，水位降低3.54米。素有"绿色迷宫"之称的准噶尔盆地西部的艾比湖，因60年代在湖区毁林开荒，70年代截流断水，至今艾比湖湖面已由过去的1300平方公里减至600平方公里，干涸的湖盆已沦为盐漠。曾为我国历史上最大的咸水湖--罗布泊也已干涸。 ●湿地面积萎缩，生态蜕化 由于人口增长，耕地扩大，生态类型擅变，我国湿地面积严重萎缩。北大荒的连年垦荒使这块我国最大的湿地面积缩小了60%，三江平原的湿地面积已由建国初期的443万公顷下降到190万公顷。如不采取紧急保护措施，十几年内三江平原的湿地将丧失殆尽。 ●南方围湖造田后果严重 围湖造田是导致南方湖泊面积萎缩的首要原因。曾经蔚为壮观的江汉湖群因围垦而消失湖泊983个，面积减少2041平方公里，目前仅存湖泊83个，浩浩荡荡的800里洞庭在不到40年的时间内，围垦面积达226万亩，淤积与围垦互为因果，导致湖区生态恶性循环。 ●地下水超采过量,引发环境问题 由于地表水资源贫乏和水污染加剧，致使一些地区对地下水进行掠夺式开发，地下水超采十分严重。据不完全统计，目前全国已形成地下水域性降落漏斗149个，漏斗面积15.8万平方公里，其中严重超采面积6.7万平方公里，占超采面积的42.3%。多年平均超采地下水67.8亿立方米，有的漏斗中心水位埋深已达60--80米，有些城市还出现了地面沉降，造成严重后果。 ●水土流失面广量大，后果堪优 我国己成为世界上水土流失最严重的国家之一，全国水土流失面积达367万平方公里，占国土面积的38%，其中水力侵蚀面积179万平方公里。此外，每年流失土壤50多亿吨，全国每年因水土流失新增荒漠化面积2100平方公里，因同样原因而损失的耕地面积达7万多公顷。黄土高原每年水土流失带走的氮、磷、钾就达4000万吨，相当于全国一年的化肥产量。 赢水污染事故频发。 近些年，全国各地水污染事故频繁发生，平均每年在1600起以上。1994年淮河特大污染事故，造成苏皖两省150万人饮水困难。1996年春节后，淮河再次发生污染事故，使蚌埠市70万人陷入水荒。近10年来，仅海河流域的水污染事故就达数百起，由水污染导致的地区间纠纷不断发生，严重影响社会稳定。 阅读一份沉甸甸的水资源报告． 读了这篇文章，你有什么感想？你觉得我国的水资源存在那些问题？ 地球的储水量是很丰富的，共有14.5亿立方千米之多。地球上的水，尽管数量巨大，而能直接被人们生产和生活利用的，却少得可怜。首先，海水又咸又苦，不能饮用，不能浇地，也难以用于工业。其次，地球的淡水资源仅占其总水量的2.5%，而在这极少的淡水资源中，又有70%以上被冻结在南极和北极的冰盖中，加上难以利用的高山冰川和永冻积雪，有87%的淡水资源难以利用。人类真正能够利用的淡水资源是江河湖泊和地下水中的一部分，约占地球总水量的0.26%。全球淡水资源不仅短缺而且地区分布极不平衡。按地区分布，巴西、俄罗斯、加拿大、中国、美国、印度尼西亚、印度、哥伦比亚和刚果等9个国家的淡水资源占了世界淡水资源的60%。约占世界人口总数40%的80个国家和地区约15亿人口淡水不足，其中26个国家约3亿人极度缺水。更可怕的是，预计到2025年，世界上将会有30亿人面临缺水，40个国家和地区淡水严重不足。 中国水资源总量为2.8万亿立方米。其中地表水2.7万亿立方米，地下水0.83万亿立方米，由于地表水与地下水相互转换、互为补给，扣除两者重复计算量0.73万亿立方米，与河川径流不重复的地下水资源量约为0.1万亿立方米。按照国际公认的标准，人均水资源低于3000立方米为轻度缺水；人均水资源低于2000立方米为中度缺水；人均水资源低于1000立方米为严重缺水；人均水资源低于500立方米为极度缺水。中国目前有16个省(区、市)人均水资源量(不包括过境水)低于严重缺水线，有6个省、区(宁夏、河北、山东、河南、山西、江苏)人均水资源量低于500立方米。中国水资源总量并不算多，排在世界第6位，而人均占有量更少，2240立方米，在世界银行统计的153的国家中排在第88位。中国水资源地区分布也很不平衡，长江流域及其以南地区，国土面积只占全国的36.5%，其水资源量占全国的81%；其以北地区，国土面积占全国的63.5%，其水资源量仅占全国的19%。面临这严峻的水资源形势，我们是该做些什么了： 1、要有惜水意识，长期以来，人们普遍认为水 “取之不尽，用之不竭”，不知道爱惜，有的甚至将水白白浪费。应当知道我国水资源人均量并不丰富，地区分布也不均匀，而且年际差别很大，年内也变化莫测，再加上污染，使水资源紧缺，自来水更加来之不易。爱惜水是节水的基础，只有意识到“节约水光荣，浪费水可耻”，才能时时处处注意节水。 2、养成好习惯，据分析，家庭只要注意改掉不良的习惯，就能节水70%左右。与浪费水有关的习惯很多，比如：用抽水马桶冲掉烟头和碎细废物；为了接一杯热水，而白白放掉许多冷水；先洗土豆、胡萝卜后削皮，或冲洗之后再择蔬菜；用水时的间断（开门接客人，接电话，改变电视机频道时），未关水龙头；停水期间，忘记关水龙头；洗手、洗脸、刷牙时，让水一直流着；睡觉之前、出门之前，不检查水龙头；设备漏水，不及时修好。 3、使用节水器具，家庭节水除了注意养成良好的用水习惯以外，采用节水器具很重要，也最有效。为了省钱，很多人宁可放任自流，也不肯更换节水器具，其实，交这么多水费长期下来是更不合算的。使用节水器具，既省钱，还能保护环境，岂不是一举两得？节水器具种类繁多，有节水型水箱、节水龙头、节水马桶等。随便用上几个就为节水做出了不少贡献啊！ 4、查漏塞流，在家中“滴水成河”并非开玩笑。要经常检查家中自来水管路。防微杜渐，不要忽视水龙头和水管节头的漏水。发现漏水，要及时请人或自己动手修理，堵塞流水。一时修不了的漏水，干脆用总开关暂时控制水流也好。管好水龙头，把水龙头的水门拧小一半，漏水流量自然也小了，同样的时间里流失水量也减少一半。 就生产而言，特别对一些高消耗水的行业，我们要围绕如何优化水系统的运行，如何提高循环水的浓缩倍数，如何提高水资源的循环利用等作为节水工作的重点，积极组织技术攻关，提高水的综合利用率；同时制定切实可行的操作制度，对产品水消耗实行定额管理，并作为一项技术经济指标进行考核，减少浪费现象。 长期以来，大多数人有节约用水的理念，但缺少具体的行动，大手大脚的现象还比较普遍。一些人认为家大业大，再加上身处长江边，总认为这源泉取之不尽，用之不竭，缺少节水的紧迫感和忧患意识。如果真正到了“水比油贵”之时，我们再抓节水工作就悔之晚矣.曾经有人说，地球应该叫做水球。因为当一个人在太空向地球了望时，他将看到一颗巨大的蓝色球体，因为他看到的是覆盖地球大部分的海洋，因而使地球成为一颗“蓝色的行星”。因为在表面积为 5.11×108平方千米的地球中大部分都是海洋、江河、湖泊只有 1.49×108平方千米是陆地，因而科学家得到了一个结论：地球上七分是海洋，三分是陆地。 因此绝大多数人都认为地球上的水有那么多，浪费一点也没有事，反正地球上的水用之不尽，取之不竭。但是他们并不知道，全球虽然有71%为海洋，但是供人类用的淡水资源却很少。在全球71%的海洋中，约有97%为海洋水，即咸水或其他人类不可用的水资源，而人类所需的淡水却仅占全球水量的2.5% 地球上的淡水资源，绝大部分为两极和高山的冰川，其余大部分为深层地下水。目前人类利用的淡水资源，主要是江河湖泊水和浅层地下水，仅占全球淡水资源的0.3% 我国是一个贫水的国家。与世界各国相比，我国水资源总量少于巴西、俄罗斯、美国和印度尼西亚，位于世界第6位；若按人均水资源计算，则仅为世界水平的1/4排在第110位之后。缺水情况在全国范围内普遍存在，而且又不断加剧的趋势。以城市供水为例，全国大约670个城市中，一半以上存在着不同程度的缺水现象，其中严重缺水的有110多个。 然而近几十年来，随着全球人口的增长、社会经济的发展，以及人们生活水平的提高，导致人类对淡水资源的需求与日俱增不少地区出现了水资源不足和用水紧张的问题。与此同时，人类活动所造成的水污染，又使大量宝贵的水资源失去了利用价值，从而进一步加剧了水资源的危机。水资源短缺的问题，目前已引起国际社会以及我国政府和民众的广泛关注。有专家预言，水资源短缺将成为人类二十一世纪面临的最为严重的资源问题。 请不要让眼泪成为最后一滴水！培养节水意识的措施 (1)大范围的实行在标准用水量范围内的普通水价，超出则加倍甚至更高的收费。这种方式可以有区域性，但方式要全国推广。 (2)不仅仅以贴广告画作为宣传节水的手段，也可通过电视或在重要的场合内提出来，要使人们觉得节水也是一种义务。 (3)进入21世纪以后，中国的城市居民用水的方式也可改成投币式或读卡式。将水表换成带有感光仪器的投币孔，投入不同颜色代表不同的硬币后，水管里会自动流出相应的用水量。这种硬币需要人们自己购买。也可将水表换成读卡机，读人磁卡内的信息后，才会流水直至磁卡上的水用完。 (4)家庭中的下水管道的结构可以改变成一个污水处理系统。倒掉的水若可重复使用的话，可流人马桶蓄水池内，以供冲厕；也可流人固定的水池内，以供其他用途。例如：洗拖布、浇花等。那样，水的重复使用就不会像现在这样麻烦了。 总之，只要加强人们的节水意识，中国淡水资源的节约不是不可能的。因此，目前我国的家庭节水潜力还很大。节约用水，保护水资源 水看上去是那样的普通，普通得让人须臾不可缺少而又随时可以忘记。人们只是在渴了的时候想到喝水，而对于水的本身关心得很少甚至从未关心过。 水，是生命之源，是任何物质都不可替代的。没有水就没有生命，更谈不上什么文明和发展。当前，由于世界人口的剧增、人类的过度索取和浪费，以及工业污染等原因，世界淡水资源越来越匮乏，人类正面临着严重的水危机。 中国是一个水资源紧缺的国家，尽管水资源总储量达2.81万亿立方米，居世界第六位，但中国养活着世界1/4的人口，人均水资源占有量不足世界人均占水量的1/4，被列为全球13个人均水资源贫乏的国家之一。专家预测，中国人口将在2030年达到16亿的高峰，再加上日益严重的水污染，到那时，中国将成为严重缺水的国家。 侧耳倾听，淮河在呐喊，黄河在哭泣，长江在叹息……水污染像一种持久的顽疾折磨着大大小小的河流、湖泊、水库……水环境的恶化直接威胁着人们的身体健康。为了呼吁人类关注水污染，节约水资源，联合国将每年的3月22日定为“世界水日”，呼唤着地球儿女要珍惜每一滴水。 国家人均日用水量；夏天冲个凉水澡所用的水相当于缺水国家几十个人的日用水量；当水龙头没有拧紧，一个晚上流失的水相当于非洲或亚洲缺水地区一个村庄的居民日饮用水总量！由此可见，节约用水是多么的重要。 水资源是人类的共同财富，我们每个人都应该提高对水资源的认识，自觉养成节约用水的良好习惯。同学们，做一名环保小卫士吧！从身边的小事做起，随时注意拧紧水龙头，做清洁时节约用水，在生活中与浪费水资源、破坏水资源的行为做斗争。以自己的实际行动珍惜每一滴水，保护水资源。 目前，世界上约有三分之一的人生活在淡水资源缺乏的环境中，有资料表明,我国现有淡水2.8万亿吨，而每排放一吨废水，就会污染8吨淡水，如果每年的废水排放量为5亿吨，那么我国的淡水只能维持700年，记得有一句保护淡水资源的公益广告词是这样写的：“保护水资源，珍惜生命，不要让水生物哭泣＂。人类进入21世纪以来，我们不得不正视一个事实：可利用的淡水资源越来越匮乏。在全面建设小康社会的进程中，能否确立水资源可持续利用的发展观，是关系到我国社会经济发展和子孙后代生存的重大问题。加大执法力度，全面关注水资源，应当是摆在我们面前的迫切课题。 天气、气候与水资源 水是生命赖以生存的重要自然资源。地球上的生物所需要的水，绝大部分来自河流、湖泊、冰川和海洋等。这些可贵的淡水资源，其补给来源主要为大气降水。在气候系统中，水循环是最重要的物质循环之一。天气、气候与水分循环在正常情况下有利于人类生存与发展，这就是人们常说的风调雨顺。 怎样才能期盼到风调雨顺？生态学家研究后得出这样一个结论：一个国家，如果它的森林覆盖率达到30%左右，就很少发生重大的自然灾害，如果能达到40%，就有一个比较好的生态环境；如果达到60%，这个国家将风调雨顺、美丽富饶。 我国水资源面临的严峻情况 随着人类活动的不断加剧、人口与城市化发展迅速，水资源面临的情况越来越严峻。早在1972年，联合国第一次人类环境会议就发出：“水将导致严重的社会危机”的警告。30多年过去了，水资源问题不仅没有得到根本解决，而且越来越严重。 目前，我国水资源供需矛盾面临非常严峻的形势，在全国660多座城市中，缺水城市达400多个，其中严重缺水的城市108座。全国每年因缺水少产粮食近 800亿公斤。每年因缺水造成的经济损失达2000亿元。我国人均水资源仅为世界平均水平的1/4、美国的1/5，在世界上名列第110位，是全球人均水资源最贫乏的国家之一。缺水已成为影响我国经济发展、人民生活和环境改善的主要制约因素。 不容乐观的是，在缺水的同时，我国水土流失和水资源污染情况仍然严重，水土流失导致生态环境进一步恶化，生态环境的恶化使得水资源与水环境陷入恶性循环。
论文名称：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 从Alexnet提出后，作者等人思考如何利用卷积网络来完成检测任务，即输入一张图，实现图上目标的定位（目标在哪）和分类（目标是什么）两个目标，并最终完成了RCNN网络模型。 创新点： RCNN提出时，检测网络的执行思路还是脱胎于分类网络。也就是深度学习部分仅完成输入图像块的分类工作。那么对检测任务来说如何完成目标的定位呢，作者采用的是Selective Search候选区域提取算法，来获得当前输入图上可能包含目标的不同图像块，再将图像块裁剪到固定的尺寸输入CNN网络来进行当前图像块类别的判断。 参考博客： 。 论文题目：OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 该论文讨论了，CNN提取到的特征能够同时用于定位和分类两个任务。也就是在CNN提取到特征以后，在网络后端组织两组卷积或全连接层，一组用于实现定位，输出当前图像上目标的最小外接矩形框坐标，一组用于分类，输出当前图像上目标的类别信息。也是以此为起点，检测网络出现基础主干网络(backbone)+分类头或回归头（定位头）的网络设计模式雏形。 创新点： 在这篇论文中还有两个比较有意思的点，一是作者认为全连接层其实质实现的操作和1x1的卷积是类似的，而且用1x1的卷积核还可以避免FC对输入特征尺寸的限制，那用1x1卷积来替换FC层，是否可行呢？作者在测试时通过将全连接层替换为1x1卷积核证明是可行的；二是提出了offset max-pooling，也就是对池化层输入特征不能整除的情况，通过进行滑动池化并将不同的池化层传递给后续网络层来提高效果。另外作者在论文里提到他的用法是先基于主干网络+分类头训练，然后切换分类头为回归头，再训练回归头的参数，最终完成整个网络的训练。图像的输入作者采用的是直接在输入图上利用卷积核划窗。然后在指定的每个网络层上回归目标的尺度和空间位置。 参考博客： 论文题目：Scalable Object Detection using Deep Neural Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 既然CNN网络提取的特征可以直接用于检测任务（定位+分类），作者就尝试将目标框（可能包含目标的最小外包矩形框）提取任务放到CNN中进行。也就是直接通过网络完成输入图像上目标的定位工作。 创新点： 本文作者通过将物体检测问题定义为输出多个bounding box的回归问题. 同时每个bounding box会输出关于是否包含目标物体的置信度, 使得模型更加紧凑和高效。先通过聚类获得图像中可能有目标的位置聚类中心，（800个anchor box）然后学习预测不考虑目标类别的二分类网络，背景or前景。用到了多尺度下的检测。 参考博客： 论文题目：DeepBox: Learning Objectness with Convolutional Networks 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 本文完成的工作与第三篇类似，都是对目标框提取算法的优化方案，区别是本文首先采用自底而上的方案来提取图像上的疑似目标框，然后再利用CNN网络提取特征对目标框进行是否为前景区域的排序；而第三篇为直接利用CNN网络来回归图像上可能的目标位置。创新点： 本文作者想通过CNN学习输入图像的特征，从而实现对输入网络目标框是否为真实目标的情况进行计算，量化每个输入框的包含目标的可能性值。 参考博客： 论文题目：AttentionNet: AggregatingWeak Directions for Accurate Object Detection 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 对检测网络的实现方案进行思考，之前的执行策略是，先确定输入图像中可能包含目标位置的矩形框，再对每个矩形框进行分类和回归从而确定目标的准确位置，参考RCNN。那么能否直接利用回归的思路从图像的四个角点，逐渐得到目标的最小外接矩形框和类别呢？ 创新点： 通过从图像的四个角点，逐步迭代的方式，每次计算一个缩小的方向，并缩小指定的距离来使得逐渐逼近目标。作者还提出了针对多目标情况的处理方式。 参考博客： 论文题目：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 如RCNN会将输入的目标图像块处理到同一尺寸再输入进CNN网络，在处理过程中就造成了图像块信息的损失。在实际的场景中，输入网络的目标尺寸很难统一，而网络最后的全连接层又要求输入的特征信息为统一维度的向量。作者就尝试进行不同尺寸CNN网络提取到的特征维度进行统一。创新点： 作者提出的SPPnet中，通过使用特征金字塔池化来使得最后的卷积层输出结果可以统一到全连接层需要的尺寸，在训练的时候，池化的操作还是通过滑动窗口完成的，池化的核宽高及步长通过当前层的特征图的宽高计算得到。原论文中的特征金字塔池化操作图示如下。 参考博客 ： 论文题目：Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN model 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： 既然第三篇论文multibox算法提出了可以用CNN来实现输入图像中待检测目标的定位，本文作者就尝试增加一些训练时的方法技巧来提高CNN网络最终的定位精度。创新点： 作者通过对输入网络的region进行一定的处理（通过数据增强，使得网络利用目标周围的上下文信息得到更精准的目标框）来增加网络对目标回归框的精度。具体的处理方式包括：扩大输入目标的标签包围框、取输入目标的标签中包围框的一部分等并对不同区域分别回归位置，使得网络对目标的边界更加敏感。这种操作丰富了输入目标的多样性，从而提高了回归框的精度。 参考博客 ： 论文题目：Fast-RCNN 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： RCNN中的CNN每输入一个图像块就要执行一次前向计算，这显然是非常耗时的，那么如何优化这部分呢？ 创新点： 作者参考了SPPNet（第六篇论文），在网络中实现了ROIpooling来使得输入的图像块不用裁剪到统一尺寸，从而避免了输入的信息丢失。其次是将整张图输入网络得到特征图，再将原图上用Selective Search算法得到的目标框映射到特征图上，避免了特征的重复提取。 参考博客 ： 论文题目：DeepProposal: Hunting Objects by Cascading Deep Convolutional Layers 提出时间：2015年 论文地址： 主要针对的问题： 本文的作者观察到CNN可以提取到很棒的对输入图像进行表征的论文，作者尝试通过实验来对CNN网络不同层所产生的特征的作用和情况进行讨论和解析。 创新点： 作者在不同的激活层上以滑动窗口的方式生成了假设，并表明最终的卷积层可以以较高的查全率找到感兴趣的对象，但是由于特征图的粗糙性，定位性很差。相反，网络的第一层可以更好地定位感兴趣的对象，但召回率降低。 论文题目：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 提出时间：2015年NIPS 论文地址： 主要针对的问题： 由multibox（第三篇）和DeepBox（第四篇）等论文，我们知道，用CNN可以生成目标待检测框，并判定当前框为目标的概率，那能否将该模型整合到目标检测的模型中，从而实现真正输入端为图像，输出为最终检测结果的，全部依赖CNN完成的检测系统呢？ 创新点： 将当前输入图目标框提取整合到了检测网络中，依赖一个小的目标框提取网络RPN来替代Selective Search算法，从而实现真正的端到端检测算法。 参考博客 ：
“本科毕业论文的主要工作内容”。就应是你实习过程中那些与你所学专业技术主要相关的内容！“主要技术指标”。就应是你实习得到的正确反映事实的“数据”和结果。你可从你实习、实验中寻找“写的材料”。只要你真的做好了学校老师要求的实验、实习，并认真记录其过程相关数据与情况，相信这样就肯定会好写的。祝你顺利写好。
网站开发的论文中网站测试怎么写 这个其实很好写的啊可以提供些资料给你，如果还是不会写的话 有以下几点需要注意。一是注意段落与章节之间的逻辑性。对于理学方面的毕业论文还应当注意理论论证的严密性和知识的系统性，同时论述要以论题为核心展开；二是论文的阐述宜客观，一般采用第三人称叙述，尽量避免使用第一人称；三是文章内容的叙述要详略得当，要注意避免重复。对于有新意、有争论的观点，则要讲透， 绝不能吝惜笔墨 怎么写论文中的系统测试？ 不知道你们学没学过软件测试举例来说，就是如果你的系统中带#号的项目为必须填写的，那么你就正常憨写看下，然后再不填写看系统的反应，总之写论文中的测试没必要太麻烦论文检测一般检测的是哪些部分 中英文摘要，正文，致谢都是检测的内容，不用检测的有封面，目录、文献、脚注。 哪位大侠帮帮我一下啊？毕业论文有一项是软件调试，这部分该怎么写啊？？？ 首先大概确定自己的选题，然后在网上查找几份类似的文章，通读一遍，对这方面的内容有个大概的了解，参照论文的格式，列出提纲，补充内容，实在不会，把这几份论文综合一下，从每篇论文上覆制一部分，组成一篇新的文章，然后把按自己的语言把每一部分换下句式或词，经过换词不换意的办法处理后,网上就查不到了,祝你顺利毕业！！！ 论文查重报告中的解释说明怎么写 知网检测，就是用一定的算法将你的论文和知网数据库中已收录的论文进行对比，从而得出你论文中哪些部分涉嫌抄袭。目前的对比库有： 中国学术期刊网络出版总库 中国博士学位论文全文数据库/中国优秀硕士学位论文全文数据库 中国重要会议论文全文数据库 中国重要报纸全文数据库 中国专利全文数据库 互联网资源 英文数据库(涵盖期刊、博硕、会议的英文数据以及德国Springer、英国Taylor&Francis 期刊数据库等) 港澳台学术文献库 优先出版文献库 互联网文档资源 关于学校查重率、相似率、抄袭率： 各个学校不一样，全文重复率在30%一下（而有的学校，本科是20%）。每章重复率应该没有要求，这个每个学校会出细则的，并且学校也出给出他们查重复率的地方——基本都是中国知网。具体打电话问老师，每界每个学校要求都不一样 相关查重系统名词的具体作用： 查重率的具体概念就是抄袭率，引用率，要用专业软件来测试你的文章与别人论文的相似度，杜绝抄袭。基本就这意思。 一个是自写率 就是自己写的 一个是复写率 就是你抄袭的 还有一个引用率 就是那些被画上引用符号的 是合理的引用别人的资料 修改重复率或抄袭率论文的经验： CNKI是连续的字数相同不能超过13个字，万方是连续的字数相同不能超过15个字。否则就会标注出来，算进重复率。我们学校规定是CNKI检测重复率不能超过30%.两种数据库检测重复率会有结果上的误差，一般CNKI会更严格一点，先在用万方检测一下，然后对照重复段落，句子反复修改一下，最后用CNKI检测一下，就放心了。 现在是学生写作毕业论文的关键时期，许多学生在论文写作中要利用一些文献资料，这样就涉及到一个问题，如何应用别人的文献资料，如何形成一个良好的学术规范，避免抄袭。这在现在是一个非常迫切的问题，但是我们许多同学缺乏严格的训练，也不知道什么情况下是抄袭，什么情况下是引用别人的文章。在这里我想对这个问题作出一个简单的讨论。这仅仅只能算是个抛砖引玉而已，目的是想和大家一起讨论这个话题。 什么是抄袭行为？简单地说就是使用了别人的文字或观点而不注明就是抄袭。“照抄别人的字句而没有注明出处且用引号表示是别人的话，都构成抄袭。美国现代语言联合会《论文作者手册》对剽窃（或抄袭）的定义是：‘剽窃是指在你的写作中使用他人的观点或表述而没有恰当地注明出处。……这包括逐字复述、复制他人的写作，或使用不属于你自己的观点而没有给出恰当的引用。’可见，对论文而言，剽窃有两种：一种是剽窃观点，用了他人的观点而不注明，让人误以为是你自己的观点；一种是剽窃文字，照抄别人的文字表述而没有注明出处且用引号，让人误以为是你自己的表述。当然，由于论文注重观点的原创性，前者要比后者严重。至于普及性的文章却有所不同，因为并不注重观点的原创性，所以并不要求对来自别人的观点一一注明，因此只看重文字表述是否剽窃。” 那么如何使用别人的文献资料呢？美国哈佛大学在其相关的学生手册中指出，“如果你的句子与原始资料在观点和句子结构上都非常相似，并且结论与引语相近而非用自己的话重述，即使你注明出处，这也是抄袭。你不能仅仅简单改变原始资料中的几个词语或者对其进行摘要总结，你必须用你自己的语言和句子结构彻底地重塑你的总结，要不就直接引用。”（引自哈佛大学的相关规定，该原文是我1年前看到的，现在找不到出处了）。 可见，对别人的内容的使用必须进行全面的重写，否则就有抄袭的嫌疑。但这里要避免胡乱拼凑和揉合。 总之来说，我们必须尊重别人的智力成果，在文章中反映出哪些是你做的......>> 毕业论文选报系统的系统功能测试怎么写 模板格式有要求吗，给你篇现成的如何。论文要尽量契合这些规范。 常见的阐述形式是：首句为小论点或承上启下的过渡词句；中间盘绕小论点，运用恰当的事实、理论论据，或针对理想生活中的某些现象 毕业论文怎么写，才能通过检测 把人物的经历和事物的发展变化过程表达出来的一种表达方式。它是写作中最基本、最常见、也是最主要的表达方式。 2描写：是对人物的外形、动作、事物的性质、形态和景物的状貌，变化所作的具体刻画和生动描摹。 论文单晶结构测试实验部分怎么写 这种文体一般是先指出对方错误的实质，或直接批驳（驳论点），或间接批驳（驳论据、驳论证）；继而，针锋相对地提出自己的观点并加以论证。驳论是跟立论紧密联系著的，因为反驳对方的错误论点，往往要针锋相对地提出自己的正确论点，以便彻底驳倒错误论点。 侧重于驳论的议论文是驳论文.驳论文往往破中有立,边破边立,即在反驳对方错误论点的同时,针锋相对地提出自己的正确观点. 批驳错误论点的方法有三种:1.驳论点2.驳论据3.驳论证. 但归根结底是为了驳论点。 驳论文是议论文常见的论证文体，在对一些社会丑陋现象的批判与揭露上价值尤为突出，但学生在写作中往往感到不知从何驳起，无从下笔。其实，这类文章写作有一个思路，那就是：1、列现象，2、示弊端，3、探根源，4、指出路。本文适宜高中课文，鲁迅先生的名篇《拿来主义》为例，对驳论文的这一特征予以探析。 列现象 对现实中不合道德、有碍社会健康发展的现象进行列举。事例选取的典型性，以求警醒人们；罗列的丰富性，以求引起读者共鸣；修辞的多样性，以求彰显行文文采，增强气势。例： 单是学艺上的东西，近来就先送一批古董到巴黎去展览，但终“不知后事如何”；还有几位“大师”们捧著几张古画和新画，在欧洲各国一路的挂过去，叫作“发扬国光”。听说不远还要送梅兰芳博士到苏联去，以催进“象征主义”，此后是顺便到欧洲传道。 毕业论文检测结果分为2部分什么意思 必须围绕所论述的问题和中心论点来进行论证。开篇提出怎样的问题，结篇要归结到这一问题。在论证过程中，不能离题万里，任意发挥，或者任意变换论题。如果有几个分论点，每个分论点都要与中心论点有关联，要从属于中心论点。所有论证都要围绕中心论点进行。这样读者才能清楚地了解分论点和中心论点。议论文的逻辑性很强，论证必须紧扣中心，首尾一致。 3)“立”往往建立在“破”的基础之上。在立论的过程中，需要提到一些错误的见解和主张，加以否定和辩驳，以增强说服力，使读者不会误解自己的观点。
“本科毕业论文的主要工作内容”就是你实习过程中那些与你所学专业技术主要相关的内容！“主要技术指标”就是你实习得到的正确反映事实的“数据”和结果。
在写作过程中，基本步骤一般分为"前奏——提纲——写作——收尾——校对。前奏就是对资料的搜集和遴选，并对文章需要的内容进行消化处理。提纲就是对文章的整体思路进行总体掌握，这样才能对论文写作质量有充分的保障。写作这个过程是比较重要的，也是核心，在论文的正是写作过程中需要整合各种资源以及各种优势资料，这样才能写出好文章。
收尾开头和收尾都是文章不可缺少的组成部分，这样保持文章的高质量具有保障意义。校对工作是对文章的最终处理，这种校对包括文章写完后的校对以及对作者不满意地方的修改，这个很关键，也很重要，是对作者负责任的集中体现。
1、主要技术指标是：
“本科毕业论文的主要工作内容”。就应是你实习过程中那些与你所学专业技术主要相关的内容！“主要技术指标”。就应是你实习得到的正确反映事实的“数据”和结果。
2、论文的写法：
我们把某一学术课题在理论性、实验性、预测性上具有的科学研究成果的学术文章简称为论文。通常论文可以划分为两类,一类是职称论文,另一类是学位论文。
职称论文的作用是用来晋升职称的，所以它的分类可以按照不同的职称划分出不同的类别,比如会计人员的职称论文称作会计职称论文,医务人员的职称论文称作医学职称论文等。
学位论文一般指的是毕业论文，按研究领域可以划分为自然科学论文、人文科学论文、工程技术论文，按照学位可划分为学士论文、硕士论文、博士论文三种。
1、论文标题
标题又称题目或题名。标题是以最恰当、最简明的词语反映论文中最重要的特定内容逻辑组合。
论文题目是一篇论文给出的涉及论文范围与水平的第一个重要信息，也是必须考虑到有助于选定关键词不达意和编制题录、索引等二次文献可以提供检索的特定实用信息。
论文题目十分重要，必须用心斟酌选定。有人描述其重要性，用了下面的一句话：论文题目是文章的一半。对论文题目的要求是：准确得体；简短精炼；外延和内涵恰如其分；醒目。
2、论文摘要
论文一般应有摘要，有些为了国际交流，还有外文（多用英文）摘要。它是论文内容不加注释和评论的简短陈述。其作用是不阅读论文全文即能获得必要的信息。摘要应包含以下内容：从事这一研究的目的和重要性。
研究的主要内容，指明完成了哪些工作；获得的基本结论和研究成果，突出论文的新见解；结论或结果的意义。论文摘要虽然要反映以上内容，但文字必须十分简炼，内容亦需充分概括，字数不可太多，一般论文摘要在150—300字数。
3、论文关键词
关键词属于主题词中的一类。主题词除关键词外，还包含有单元词、标题词的叙词。关键词是标示文献的主题内容，但未经规范处理的主题词。
4、引言
引言又称前言，属于整篇论文的引论部分。其写作内容包括：研究的理由、目的、背景、前人的工作和知识空白，理论依据和实验基础，预期的结果及其在相关领域里的地位、作用和意义。引言的文字不可冗长。
内容选择不必过于分散、琐碎，措词要精炼，要吸引读者读下去。引言的篇幅大小，并无硬性的统一规定，需视整篇论文篇幅的大小及论文内容的需要来确定，长的可达700~800字或1000字左右，短的可不到100字。
5、论文正文
正文是一篇论文的本论，属于论文的主体，它占据论文的最大篇幅。论文所体现的创造性成果或新的研究结果，都将在这一部分得到充分的反映。因此，要求这一部分内容充实，论据充分、可靠，论证有力，主题明确。
为了满足这一系列要求，同时也为了做到层次分明、脉络清晰，常常将正文部分人成几个大的段落。这些段落即所谓逻辑段，一个逻辑段可包含几个自然段。
每一逻辑段落可冠以适当标题（分标题或小标题）。段落和划分，应视论文性质与内容而定。
6、参考文献
参考文献是指文章在研究过程和论文撰写时所参考过的有关文献的目录，参考文献的完整标注是对原作者的尊重。参考文献作为文章最后涉及的内容一般也是容易引起老师关注的地方。
参考文献不仅仅在格式上有具体要求，同时在数量、种类、年份等方面也有相关要求。例如格式一般需要参照国标参考文献标准；数量上以硕论为例一般要求在50篇以上，其中英文不低于10篇。
在种类方面一般涉及到图书、期刊、硕论、会议论文、报纸等，一般要求期刊类作品不少于10篇；在年份上一般要求参考文献应是最近五年以内的。
二、论文写作基本步骤
在写作过程中，基本步骤一般分为"前奏——提纲——写作——收尾——校对"。
1、前奏
就是对资料的收集和遴选，并对文章需要的内容进行消化处理。
2、提纲
就是对文章的整体思路进行总体掌握，这样才能对论文写作质量有充分的保障。
3、写作
这个过程是比较重要的，也是核心，在论文的正是写作过程中需要整合各种资源以及各种优势资料，这样才能写出好文章。
4、收尾
开头和收尾都是文章不可缺少的组成部分，这样保持文章的高质量具有保障意义。
5、校对
校对工作是对文章的最终处理，这种校对包括文章写完后的校对以及对作者不满意地方的修改，这个很关键，也很重要，是对作者负责任的集中体现。
给排水工程对城市发展建设有着重要意义，因为给排水会影响到城市居民正常生活和社会稳定。下面是我为大家整理的给排水相关论文，供大家参考。
【摘要】看一个城市是否发达，不光要看GDP、高楼大厦，还要看人们看不到的地方，比如下水道等;看一个城市的规划是否合理，不仅要看楼间距、绿化程度，还要看人们需要的地方，比如给排水系统。给排水设计在城市规划中占有十分重要的地位，对满足城市居民的基本生活与工农业生产的供水、排水系统建设具有很重要的意义。
【关键词】城市规划，给水，排水
一、引言
城市给排水工程是对城市给水排水工程系统的统一安排，保证给水排水工程建设与城市发展相协调，促进城市的可持续发展。它是城市规划中的一项专业规划，也是城市整体开发建设的一个重要组成部分。它的综合作用是不能被代替的。城市水系统的规划与设计是否合理将直接影响和制约城市的发展。“城市水系统”主要包括水源系统、用水系统、给水系统、排水系统、回用系统和 雨水 系统。随着城市的发展，各个城市间的给排水工程不再是一个孤立的系统，水域把这些子系统连接为一个系统，原有的工程规划 方法 在一定程度上显示其局限性，这就要求我们在新的历史条件下做好城市市政给排水规划设计，认真思考与解决现存的问题，寻求城市水资源的合理利用，在经济和技术方面满足社会发展的要求，实现现代化城市的可持续发展。
二、城市给排水系统规划存在的问题
(1)市政给排水工程规划滞后。在市政道路排水工程设计过程中，给排水工种处于配合地位，影响了城市给排水规划科学化的发展。往往出现道路要求快速建设，造成了排水工程规划没有编制，一些排水工程往往不能与道路工程同期施工;有的虽然设计完成后，排水工程规划由于相关原因需要修改，许多工程项目未能按照规划进行建设，规划的指导意义也没有得到真正体现，造成了工程需要再次改造。
(2)规划的科学依据不足。城市水系统规划的基础性工作主要包括各类指标、标准、基础数据和分析工具，其中水量预测和水平衡分析是核心工作。目前，我国的水量预测工作主要是参照《城市给水工程规划规范》(GB50282-98)中有关规定，但我国不论在国家还是在区域层次上都缺乏对用水工艺、各种用水器具和用水行为的详实系统监测，缺乏对新型用水技术替代规律和扩散规律的基础研究，缺乏对多种用水信息的综合性和结构性分析。
(3)排水体制规划混乱、排水体制的不合理。目前绝大部分市区的排水设施分别由环保局、市政工程管理处、水利局等不同部门管理，由于各部门之间沟通不够，管理人员责任不清，加之相关法律法规不够健全，对排水设施存在的问题以及发生的新问题都不能及时解决。另外传统的防洪和排水设施设计中，强调采用分流制排水体制将雨水和污水尽快排出城市，但忽视了城市径流面源污染的控制和雨水资源的利用。随着流域整体水质的逐步改善，城市随机性暴雨径流和突发排放事件引起的对水体生态系统的冲击，已日益成为流域污染控制的主要内容。
(4)传统的给排水专业不能满足市场的需要。由于城市给排水规划设计技术参数多、不定因素多，且具有交叉学科的特点，这使城市给排水规划的难度大大增加，刚从传统的给排水专业 毕业 的学生，因受知识结构的限制，不能进行宏观的分析论证，不适应城市规划多学科、多层次的分析论证要求，远不能满足城市给排水规划设计的需要。
三、解决城市给排水系统规划问题的对策
(1)城市水系统规划要与城市规划的协调。城市水系统规划是对一定时期内城市的水源、供水、用水、排水、污水处理等子系统及其各项要素的综合布置。城市用水规划的总量平衡非常重要，必须优化组合各种可行的节水、水回用等方案。要做到这些，首先要了解城市水利用规划，加强城市总体规划中的水专项规划，按照水的可持续发展观念编制城市水利用规划，内容应包括：地面水、地下水、雨水和海水等水资源平衡;供水、排水和污水再生利用等总量平衡;供水节水规划和污水处理与再生利用规划;水的生态循环规划;各类水工程设施的规模和布局等。对当前我国的城市水系统建设中普遍出现的规划不协调、建设不配套、管理不统一等问题，规划中要特别注意管网配套和供水、排水及污水处理能力的协调增长，确定规划期内水系统及其网络设施建设的规模、详细布局和运行管理方案。
(2)加强水量规模预算。水量预测是给水规划的基础，水量规模预测是否符合发展趋势和实际需要，对水资源的工程总体布局、合理利用、实施步骤和工程费用产生重大影响。国家标准《城市给水工程规划规范》是测算城市总用水量规模的主要依据，具体包括：总体规划阶段给水水量预测;总体规划阶段污水水量预测;分区规划阶段及专业规划给水、污水量预测;详细规划阶段给水、污水量预测。改革开发以来，工业生产、城市建设、住宅建设、第三产业迅速发展，使供水量也不断增长。作为城市基础设施之一的供水量的增长规律也将与过去不同，水量预测就不能仅按历史的发展计算，还要根据具体的城市规划对不同类型用水量分别进行预测分析。
(3)城市给排水系统应当向可持续性方向发展。自然界的水是循环的，给水和排水是统一的，人类社会对水的使用应服从这一过程。在用水之后，必须对水进行再生处理，使水质达到自然界自净能力所能承受的程度，否则累积的大量污染物将超过水环境的容量，从而导致水资源危机和水污染现象，最后破坏水的良性循环，不利于城市的可持续发展。控制城市给排水系统向可持续性方向发展的途径有：①在城市水系统中增加节水子系统;②在城市水系统中增加治污子系统;③在城市水系统中增加再生水回用子系统。加强节水、治污和再生水回用力度，重视再生水、中水等非传统水资源利用，是促进城市给排水系统良性循环，实现城市水资源可持续发展的关键。
(4)完善各项法规。根据我国当今给排水体制规划混乱的现状，应通过行政立法，完善相关法规，建立明确的给排水工程建设及管理职责制度和相关体系，明确管理权限，形成规划、建设、维护、监督各部门明确的权利、职责和监管机制。
四、结束语。在现代城市整体规划中，给排水的设计是一项十分重要的工作内容。城市规划是为了对资源进行优化配置，给排水工程规划重点是对水资源进行优化配置和合理利用，以发挥最大的综合效益。城市给排水设计是否合理、完善，直接关系着城市的经济建设和人民的基本生活需求。因此，在规划与设计城市给排水规划时要善于发现问题，并妥善处理好城市发展中可能面临的水资源、水环境、水灾害问题。高质量地编制好城市给排水规划，不仅是排水工程规划与设计自身的需要，而且是城市面向未来，走上可持续发展之路的保障。
摘 要：市政给排水管道施工质量随时影响着城市居民的生活，为了保证市政排水施工的质量，做好给排水施工的安全 措施 与防范是我们的首要任务。市政排水工程一旦出现问题将会对市民产生很大影响，而且出现市政给排水工程的问题和解决问题都需要较长的时间。从技术方面分析市政给排水工程的控制质量，确保给排水系统功能的正常发挥，能够及时防范在施工过程中出现的一些障碍，保证施工的正常进行。
关键词：市政;给排水;施工质量
随着人民生活水平的不断提高与社会经济的不断发展，对市民用水的便捷性也提出了新的要求，因此市政给排水工程也成为市政建设不可忽视的一项工程。城市的建设发展离不开给排水管道工程建设，为保证城市稳步的发展，因此在市政工程施工过程中提高其施工技术和施工质量是关键一环。在其城市化水平的不断提高与发展的过程中，给排水工程对城市环保以及城市防洪排涝等都有直接的影响，因此对其施工技术要求也日益增加。给排水管道工程施工质量出现问题，可能会造成污水倒流，在雨季会由于排水不畅而在城市中形成内涝给人民的日常生活带来极大的不便，同时有损政府形象。加强市政工程给排水管道施工质量的监管与控制，对于城市水污染的治理以及水资源的节约利用具有重大的意义。
1 市政给排水施工
施工准备阶段。市政给排水工程项目是城市规划建设与发展的重要保障。作为城市建设的基础项目其质量的安全可靠关乎城市的形象，而且由于市区施工环境复杂，其地下结构也存在着许多地下管线。同时容易受到各种因素的干扰，给排水工程施工的难度大大增加。为了提高市政给排水管道系统的安全性和可靠性，不仅要对施工技术进行严格的要求，还要做好相应的准备工作，确保工程的施工质量。
(1)给排水管道工程施工前，应把各类进场技术人员、工种、材料和机具设备检查结果情况及现场施工条件等因素都要一一考虑进去。施工工艺、施工方案、组织措施以及准备工作关系到工程的顺利实施，做好准备工作是重中之重。工程施工前，工作人员要对设计的施工图纸等进行严格审核，应避免工程障碍对工程质量以及施工技术带来较大的影响。同时需要实地勘察现场的施工条件，根据事实设计图纸，尽量避免因设计与实际情况不符造成给后续施工加大工作量。施工人员要采用相关的技术手段对其可能存在的障碍进行全方位的调查与排除，避免施工中因地下出现各种管道与设计冲突而妨碍施工的现象。在专业图纸上，应明确施工要求，多方进行讨论与查漏补缺，纠正错误。
(2)管材质量是确保施工工程质量的基础，对各种管材之中容易出现的问题和缺陷进行严格控制，材料质量的优劣是影响其给排水功能正常有效发展的前提和关键。为有效防治和预防出现渗水和渗透问题应严格控制管材质量由专业的技术人员进行监管。施工过程中由于城市特有的特点交通繁忙设立必要的安全措施既是对工作人员的防护也是对市民出行安全的考虑。从可持续发展角度而言，在给排水工程中推广新型具有管道摩阻小、排水量大、重量轻、施工方便等特点塑料复合管材，符合国家以塑代钢政策。但限于国家的技术发展程度其使用材料也有可能对周围环境有一定的影响，因此我们除了积极克服技术问题，必要时还要和当地环境卫生部门进行相应的协商。
2 施工阶段
2.1 管槽开挖
在开挖之前，根据技术规范相关条款的规定做好原始地貌的中心线、高程、转角的原始记录。应该对地下既有管道，施工现场的电缆和其他构筑物存在的情况逐一查实探明，并标准它们的位置，为了保护其完好性以便于采取相应的保护措施。根据不同的土壤条件，开挖直槽、梯形沟槽、开挖混合管槽等不同的管槽，沟槽开挖宽度应根据开挖深度和管径大小确定。随着科学技术的不断提高，机械化施工技术水平有了很大的改善，机械施工取代了大量的人力劳动而成为工程施工的重要方法，人仍然是机械的操作者，应协调好人与机的关系，保质保量的完成施工。施工时应掌握天气变化， 防止沟槽内长期积水，形成浮管现象。考虑到基槽暴露时间过长会引起基槽变形的问题，要尽量缩短晾槽时间。在沟槽开挖将要结束时，应提前做好管道基础稳定准备，并对碎石形成的混凝土基础进行控制分析，及时处理施工过程中出现的各种质量隐患。严格按照标准铺设砂砾垫层并压实，在铺好的砂砾垫层上浇筑由设计人员按照工程实际情况和工程要求进行设计的具有一定刚度和稳定性性能的混凝土。因地面下的结构并非一成不变，防止机械化施工挖掘过量，一旦出现应及时进行回填和夯实，针对此出现的工作失误进行及时处理。
2.2 管道安装
管材进场后，由专门的技术人员检验合格后才能用于工程。为能够有效保证管路的密闭性需确保管材质量合格并确定密封胶圈完好现象。管道安装对接一般依靠管道顶部的外拉法和管道内部的内拉法，逐渐将两节管道对接在一起。为防止扰动基底管道相互碰撞需保证管节平稳的缓慢的下放，因此应有专人进行指挥铺管下管，管道放入后必须垫稳。具体方法可在 编织 袋内灌满砂石或黄砂，封口后压在已排设管道的顶部。进行管道铺设时确保管道表面无杂物，内部也干净。待管道铺设阶段完工后进行检测验收，检验结果合格后就可进行混凝土管座及接口施工。当接口合拢时为保证已排设管道轴线位置的稳定，需采取稳管措施，防止轴线出现偏移。管道接口后，应复核管道的高程和轴线使其符合要求。安装时使内壁平齐，对口准确。焊缝表面光顺、饱满、均匀，错口误差小于 0.2 倍壁厚。其宽度、表面余高、咬边、错边等均符合设计规范要求。对管道焊接质量要进行油渗试验和 X 射线无损探伤检测仪进行检测，检测合格后管道安装才算合格。
2.3 闭水试验
当管道安装完毕后，确保管道沟槽内无积水、预留孔洞均封堵且不漏水，有工作技术人员检查管道及检查井外观质量是否合格。若经检验合格，在对管槽进行回填前，应对重力流、设计要求闭水的管道以及压力管道都必须做水压试验。在排水管路施工质量检测的多种方法中，闭水实验对其施工质量的检测属于最直观、最有效的方法。将排水管道从上游向下游分段依次试验。试验满水浸泡一天之后，按照实验要求的试验水头达到规定水头，对管道不断渗水量观测持续半小时以上，实测渗水量是否满足排水管道闭水试验施工要求规范规定的允许渗水量。检查每一处管路的防漏性，是否存在渗水部位、漏点、裂缝等。闭水实验同时也可测定各管连接接口的密闭性，如发现有渗漏，应及时采取修补措施，可调制水泥浆对漏点处进行修补和填实。
3 市政给排水施工质量控制要点
在城市的市政给排水工程中，整个市政给排水工程质量控制的最重要环节是施工阶段。做好市政给排水工程施工质量的控制是对整个工程的安全措施的保障。为满足管道安装的所需条件，结合管道的设计要求及纵向位置适当调整该处的道路基础。给排水管道穿越软弱土地区时，压力管道一般采用柔性连接管道接口，以增强其变形能力， 同时进行适当的地基处理和防腐措施。对管道进行严格的防腐处理，应选用防腐性能好的管材产品。管槽开挖时要采取适当的技术措施，保护好地基处理成果不被破坏，并对回填土进行严格控制。
4 结语
为保证市政给排水施工质量，需要工程的负责人针对每个工程的施工环节都做到认真仔细严格把关。针对市政给排水工程在建设施工中的施工的技术和质量都要进行反复的检查，这关系到整个给排水工程的质量。采用科学先进的施工技术，这样才能够使给排水工程的施工质量得到有效地控制，才能够使市政排水系统在施工完成后能够正常有效地发挥其功能。同时借鉴国外的大城市给排水系统设计完善我国面临的难题，提高市政工程质量。
参考文献：
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【摘 要】给排水工程施工管理主要以建设、施工项目作为管理对象，不断进行全面系统管理和优化的管理与控制活动，即是从施工项目开始到项目竣工完成过程中，通过一系列的项目控制与管理措施，以确保质量管理目标、成本管理目标以及安全管理目标的顺利实现。为全面保证施工质量，以下就给排水工程中的施工前、施工中以及施工后三个阶段分别进行了阐述。
【关键词】给排水工程;施工;管理
1.施工准备阶段
1.1做好图纸会审工作
图纸会审是施工准备阶段的一项重要组成部分，做好图纸会审能有效促进给排水施工的正常进行。依据给排水工程的基本特点，应抓好以下几方面工作：设计图纸是否符合国家技术规范标准、当地相关政策的具体规定以及是否满足建设单位的基本要求;设计是否具备进行施工的技术条件，采取先进的技术措施和施工工艺时，是否能保证技术上的施工安全;设计图纸上坐标、标高和尺寸等是否符合实际建筑构件的要求，洁具设备的安装位置是否恰当，以及材料的规格、尺寸等是否合乎规定的基本要求;消防设备以及基础设施的具体位置应提前上报当地主管部门得到审查认可，并确定具体的施工要求;加强各专业之间的协调工作，做好土建预留、预埋孔洞和设备安装位置的技术交底工作。
1.2加强施工组织设计
承包商应加强施工组织设计工作，并将具体施工方案提交给监理和业主进行审核。施工组织方案应突出体现设计图纸的可行性、合理性和安全性的基本原则，重点关注组织方案的技术和质量措施，是否完全符合 承包合同 规定的基本条件和具体要求，确保安全和文明施工并确保切实符合相关规范的有关规定;工程专业技术人员应认真掌握设计图纸内容，相关验收规范等，通过对承包商提交的施工组织设计进行严格的审查，审查对象主要是专业工程部分和承包商分包工程部分，详尽了解施工企业的综合技术和管理水平，以便进行有重点的预控和管理力度。
1.3严格材料、设备质量控制
给排水施工所需材料、设备，在施工前由施工单位填写《工程材料使用报审表》，为保证材料、设备的质量以及各种性能指标符合技术标准要求，应安排采购部门统一进行采购和管理。应依据排水设计施工图规定的规格、型号等以及施工要求进行采购，所选购材料、设备必须具备合格证、质保书以及相关检测 报告 等相关认证资料，特殊材料需经相关质检部门检验合格后方可使用，所有运至施工现场的材料和设备，均必须做好防雨、防潮等保管防护工作。
2.施工阶段的管理工作
2.1做好组织、协调和管理工作
给排水工程在建筑整体工程中占有相对较小的比重，但其涉及面广，工序复杂，专业工种多，因而必须加强组织、协调和管理工作。应严格混凝土浇筑的审批程序，由专业工程师进行现场指导，做好土建和给排水安装作业的协调配合，重点强调预留、预埋孔洞的具体位置和实际尺寸，以避免后续施工由于土建预留预埋的失误而开凿墙板造成返工。施工单位应及时和设计单位进行沟通，以便及时攻克施工过程中的诸多技术和管理问题，应严格控制设计的变更，设计变更必须经过多方周密细致分析讨论后实施。另外，必须经过给排水专业工程师签名确认后，方可进行混凝土的浇筑。
2.2做好土建施工的预留、预埋工作
为防止后续施工进行楼板开凿而严重破坏建筑物结构，在进行土建施工时应将管道穿越楼板位置预留适当的孔洞，同时在管道穿越地下室外墙的具体位置，也必须预埋合适的套管，以避免外墙产生渗漏现象。因此，一定要严格和土建施工的密切配合，并确保管道穿越位置预留、预埋孔洞、支架以及钢构件等完全符合设计要求。应确保预埋在管道穿越楼板处套管的顶部比装饰地面高出20mm的距离，预埋在厨房、卫生间内的套管的顶部应比装饰地面高出50mm的距离，同时应使套管底部保持和楼板底面齐平，预埋在穿越墙壁位置的套管，保持其两端和饰面齐平，禁止随意开凿孔洞。依据设计施工图纸的基本要求，认真掌握管道配件的尺寸大小，在进行混凝土浇注前应制出预留套管的样图，作为指导预埋预留孔洞施工的参考依据。
2.3做好主体结构的装修施工
进行主体结构装修施工是给排水工程施工中的重要环节，管道穿越主体结构的伸缩缝、沉降缝等后浇带时必须安装补偿装置。安装立管之前，需要将该立管在各部位预留预埋孔洞打通，由上往下垂直吊线，并准确测出立管的垂直中心线作为安装立管的参照线。立管施工完毕后，应严格检查其是否合乎垂直度和墙之间的距离比例要求，是否合乎设计施工的具体要求，待确定一切达到标准后利用管卡将其固定，并按照设计施工规范要求将各位置孔洞修补平整。排水立管应依照设计规定，在其中心位置距地面大约为1.1m处设置检查口，同时应在排水立管底部按具体要求设置合适的支墩。套管和管道之间的缝隙采用阻燃细密材料进行填实至端面平滑为止，并确保管道接口不要设置在套管内。吊顶内以及墙体内的排水管在施工完毕后，均应通过严格的闭水试验进行检测;排水立管、干管等必须做严格的通球试验，确保符合要求时及时进行隐蔽工程手续验收工作。
2.4加强隐蔽工程的质量控制
给排水系统的管材、管件以及设备的质量必须符合设计施工规定的要求，应认真检查管道是否畅通后，再确定进行施工，施工完毕后再复检管道是否畅通;隐蔽工程的给水管道必须严格通水检测，安装完毕后的给水管道依据相关规定标准要求采取加压试验进行检测。隐蔽之前依照图纸要求检查各方面是否遗漏，安装位置、操作方法等方面是否满足设计的规范要求，经过水压、闭水和灌水试验，并通过验收合格方可进行工程的隐蔽工作。
3.施工后期的管理
严格施工后的质量把控验收工作，做好工程信息资料的收集整理工作，并依照专门的验收规范和标准进行工程的验收，尤其要加强隐蔽工程、被检验项目的质量验收工作，及时发现问题，找出原由并按合理的程序加以处理，亦或采取各种措施和方法进行调整和整改，将各种问题隐患消灭在萌芽状态，待各项整改措施验收合格后才能进入后续工序或分项施工。只有各项检测和验收符合规定的标准后，方可进行分部、分项工程的验收工作。在未进行工程竣工的验收移交前，要加强工程资料的收集和整理工作，以确保给排水工程的合理运行和管理。
4.结语
给排水工程必须严格依照国家技术标准的具体要求，确保完全符合相关的施工质量验收规范。为了满足于理想的施工管理水平，应严格组织设计施工管理，加强各工序和各环节的工序质量控制，重点突出施工管理中的难点进行改进和革新，并不断完善施工的质量管理措施，以确保给排水工程的整体施工质量。
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我国自来水水质现状改革开放近三十年来，我国经济发展迅速，但环境污染日益严重，尤其是饮用水污染尤为突出。目前自来水的不安全性主要体现在两个方面：1、 水源污染：2004年12月22日水利部部长汪恕诚表示，目前全国70％以上的河流湖泊遭受不同程度污染，水污染不仅加剧了水资源的短缺，水质的恶化严重威胁着人民群众的身心健康。目前全国有3亿多人饮水不安全，其中有1.9亿人饮用水有害物质含量超标。2、 自来水输水镀锌管网二次污染：自来水厂输出自来水时，一般是合格的。当经过漫长的输水管网及水塔、水箱等设施后，导致自来水质严重污染。我国在60年代起，城市内自来水输水管材质采用的是镀锌管，其存在严重的污染隐患，如：生锈、结垢、腐蚀等。在自来水停水后又来水时，通过水龙头可以看到很多铁锈。这是由于自来水停水后又来水时，自来水冲击镀锌管上的铁锈，脱落后进入自来水中的。因此可以确定的是输送自来水的镀锌管在自来水中是长期生锈的，平时这些铁锈是溶解到自来水中，并且人的肉眼一般是无法直接看见的。通过净来牌的水质演示器可以清楚地观察到自来水中的铁锈。多数的高楼水箱、水塔等二次供水设施长期无专人护理，密封条件差，风沙吹落到水箱或水塔。致使各种沉积物越来越多，长出青苔；滋生细菌、病毒等，甚至出现腐烂的动物尸体，并且得不到及时清洗，严重污染了自来水水质。2004年10月，建设部对全国36个大中城市城镇饮用水抽检中，仅有9个城市全面合格。水质污染的危害水，人类赖以生存和发展的珍贵资源。没有水就没有生命，就没有人类的文明进步，就没有社会经济的稳定和发展。然而，由于人口激增和社会经济的快速发展，水资源遭受的污染也越来越严重，人类日常生活用水安全受到越来越严重的威胁。生活饮用水质的好坏与人们的身体健康密切相关。据世界卫生组织（WHO）调查表明，全世界80%的疾病和50%的儿童死亡都与水质不良有关。由于水质不良导致的消化疾病、传染病、各种皮肤病、糖尿病、癌症、结石病、心血管病等多达50多种；由于水质污染，全世界每年有5000万儿童死亡，3500万人患心血管病，7000万人患结石病，9000万人患肝炎，3000万人死于肝癌和胃癌。在我国，因为水质不良而引发的地方病也时有报道，如深圳商报的《淮河支流出现癌症村》，南方都市报的《清远“短命村”肇因水污染 全国四分之一人口饮用不洁水》及新京报的《浙江水危机，催生“水难民”》，06年松花江水污染等水污染问题也不断出现，解决水质污染问题已经是迫在眉睫。解决水质污染的途径改善水质的途径一般有：1、水源水保护；2、自来水厂工艺设备改造；3、管道分质供水；4、家庭管网终端水质净化。为控制水源污染，应禁止在水源地流域范围内发展污染严重的产业，以减少污染物的排放。但是从目前经济发展的势头和国家相关法律法规及执行力度的实际情况看，要在短期内使水源水质得到改善是一个非常严峻的课题，必将有一个漫长的过程。自来水厂的改造可从一定程度上提高自来水的质量，但不能从根本上解决问题，尤其是管道的二次污染问题。而且改造费用巨大，从我国目前的国情来看，可以预见自来水厂设备与技术的更新和自来水管网的整体改造在10-20年内是难以实现。即使是采用管道分质供水，其工程造价、设计施工、管理维护、水费收取、卫生指标及安全程度等方面都存在诸多问题。另外，管道分质供水只能针对新建楼盘，对于我们现有的大量住宅小区，由于牵涉到管道的重新铺设问题，水污染问题还是无法解决。国际卫生组织研究表明，享受健康用水最为有效的办法是在市政供水的管网末端即家庭用水终端加装一个水质净化器。
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