ra研究进展论文

我们在路边看到萌犬可爱至极，然后却不知道这个是哪种狗；看见路边的一个野花却不知道叫什么名字，吃着一种瓜，却不知道是甜瓜还是香瓜傻傻分不清…… 细粒度图像分析任务相对通用图像任务的区别和难点在于其图像所属类别的粒度更为精细。 细粒度分类目前的应用场景很广泛，现在的网络大多分为有监督的和半监督的。 有监督的做法基于强监督信息的细粒度图像分类模型，是在模型训练时，为了获得更好的分类精度，除了图像的类别标签外，还使用了物体标注框（bounding box）和部位标注点（part annotation）等额外的人工标注信息。 基于弱监督信息的细粒度图像分类模型，基于强监督信息的分类模型虽然取得了较满意的分类精度，但由于标注信息的获取代价十分昂贵，在一定程度上也局限了这类算法的实际应用。因此，目前细粒度图像分类的一个明显趋势是，希望在模型训练时仅使用图像级别标注信息，而不再使用额外的partannotation信息时，也能取得与强监督分类模型可比的分类精度。 了解了大体的做法，我将从一些paper入手，讲解目前细粒度图像分析的具体实现。 是基于深度学习的细粒度图像检索方法。在SCDA中，细粒度图像作为输入送入Pre-Trained CNN模型得到卷积特征／全连接特征，如下图所示。 区别于传统图像检索的深度学习方法，针对细粒度图像检索问题，作者发现卷积特征优于全连接层特征，同时创新性的提出要对卷积描述子进行选择。 不过SCDA与之前提到的Mask-CNN的不同点在于，在图像检索问题中，不仅没有精细的Part Annotation，就连图像级别标记都无从获取。这就要求算法在无监督条件下依然可以完成物体的定位，根据定位结果进行卷积特征描述子的选择。对保留下来的深度特征，分别做以平均和最大池化操作，之后级联组成最终的图像表示。 很明显，在SCDA中，最重要的就是如何在无监督条件下对物体进行定位。 通过观察得到的卷积层特征，如下图所示，可以发现明显的"分布式表示"特性。 对两种不同鸟类／狗，同一层卷积层的最强响应也差异很大。如此一来，单独选择一层卷积层特征来指导无监督物体定位并不现实，同时全部卷积层特征都拿来帮助定位也不合理。例如，对于第二张鸟的图像来说，第108层卷积层较强响应竟然是一些背景的噪声。 基于这样的观察，作者提出将卷积特征（HxWxD）在深度方向做加和，之后可以获得Aggregation Map（HxWx1）。 在这张二维图中，可以计算出所有HxW个元素的均值，而此均值m便是该图物体定位的关键：Aggregation Map中大于m的元素位置的卷积特征需保留；小于的则丢弃。 这一做法的一个直观解释是，细粒度物体出现的位置在卷积特征张量的多数通道都有响应，而将卷积特征在深度方向加和后，可以将这些物体位置的响应累积--有点"众人拾柴火焰高"的意味。 而均值则作为一把"尺子"，将"不达标"的响应处标记为噪声，将"达标"的位置标为物体所在。而这些被保留下来的位置，也就对应了应保留卷积特征描述子的位置。 实验中，在细粒度图像检索中，SCDA同样获得了最好结果；同时SCDA在传统图像检索任务中，也可取得同目前传统图像检索任务最好方法相差无几（甚至优于）的结果，如下图所示。 RA-CNN算法不需要对数据做类似bounding box的标注就能取得和采用类似bounding box标注的算法效果。在网络结构设计上主要包含3个scale子网络，每个scale子网络的网络结构都是一样的，只是网络参数不一样，在每个scale子网络中包含两种类型的网络：分类网络和APN网络。 数据流是这样的：输入图像通过分类网络提取特征并进行分类，然后attention proposal network（APN）网络基于提取到的特征进行训练得到attention区域信息，再将attention区域crop出来并放大，再作为第二个scale网络的输入，这样重复进行3次就能得到3个scale网络的输出结果，通过融合不同scale网络的结果能达到更好的效果。 针对分类网络和APN网络设计两个loss，通过固定一个网络的参数训练另一个网络的参数来达到交替训练的目的. 如下图所示，网络能够逐渐定位attention area，然后再将此区域放大，继续作为第二个scale网络的输入。

硕士论文大纲如何写

论文提纲由作者在完成论文写作后，纵观全文，写出能表示论文主要内容的信息或词汇，这些信息或词汇，可以从论文标题中去找和选，为大家分享了硕士论文大纲，一起来看看吧！

硕士论文大纲1

中文摘要 4-6

Abstract6-7

中英文缩略语对照表 8-10

第一部分文献综述10-26

1中医对类风湿关节炎的认识及合并肺间质病变的中医研究进展10-19

中医对RA的'认识10-16

中医对RA-ILD研究进展16-19

2类风湿关节炎继发肺间质病变的研究进展19-26

的病因及发病机制19-20

临床表现20-22

治疗22-24

预后24-25

结语25-26

第二部分临床研究26-52

第一章前言26-27

第二章资料与方法27-32

1病例来源27

2病例选择27-30

3观察项目30

4观察方法30-31

5统计方法31-32

第三章结果与分析32-46

1不同证候RA患者继发ILD的情况比较32-33

2一般情况33-37

3临床表现37-38

4实验室指标38-41

5双手X片分级及关节功能分级41-43

6RA-ILD的症状、体征、动脉血气、肺功能、胸部HRCT分析43-46

第四章讨论46-51

1RA-ILD的中医探讨46-47

2流行病学47

3RA继发ILD危险因素的探讨47-49

4RA-ILD发病机制的初步探讨49-50

5RA-ILD临床表现50

6问题与展望50-51

第五章结论51-52

参考文献52-60

致谢60-62

个人简历62-64

附表一64-66

摘要 4-7

Abstract 7-10

文缩略词 11-12

目录 12-14

前言 14-16

第一章 氧化应激模型的建立 16-29

引言 16-17

第一节 实验方法 17-20

1 仪器与材料 17-18

2 N2a细胞的培养 18-19

3 氧化应激模型的建立 19-20

4 在光学显微镜下观察细胞之形态 20

第二节 实验结果 20-26

1 不同浓度过氧化氢对N2a细胞作用相同时间的结果 20-24

3 80μM过氧化氢氧化损伤N2a细胞不同时间的形态变化 24-26

第三节 讨论 26-28

第四节 结论 28-29

第二章 氧化应激状态下CDK1对caspase-2活性及高尔基体形态的影响 29-51

引言 29-30

第一节 实验方法 30-38

1 仪器与材料 30-31

2 N2a细胞培养 31

3 流式细胞术及Hoechst染色检测细胞凋亡情况 31-33

4 Western blot检测caspase-2的表达 33-36

5 分光光度法检测caspase-2活性 36-37

6 免疫荧光观察高尔基体形态 37-38

7 统计学分析 38

第二节 实验结果 38-46

1 抑制CDK1活性对氧化应激中N2a细胞凋亡率的影响 38-40

2 Caspase-2的表达及活性的变化 40-41

3 免疫荧光观察高尔基体形态 41-45

4 Hoechst染色观察细胞核 45-46

第三节 讨论 46-50

1 高尔基体应激 46

2 CDK1对氧化应激中N2a细胞损伤的影响 46-47

3 CDK1对高尔基体形态的影响 47

4 CDK1与caspase-2活性的关系 47-48

5 总结 48-50

第四节 结论 50-51

参考文献 51-55

综述 55-61

参考文献 58-61

致谢 61-62

论文的进展情况要分多个角度写：选定题目、收集材料、拟定论文提纲、开题报告撰写、初稿和修改稿的完成时间、定稿等过程的具体时间；还有材料的收集、文章的撰写和改动等都要有明细的安排，要考虑到论文课题研究中的每个阶段的重难点，且要根据毕业论文答辩时间来安排自己论文的进度。

论文进展写作步骤：

1、查阅了大量的相关资料，包括国内外有关文献，国内外众学者的相关论文、专著，以及国内外相关新闻报道等，对所要着手研究的课题作全面地了解与认识。

2、在对所搜集资料认真研究的基础上，拟定论文题目，填写开题报告。

3、对论文作初步构思，构建主体框架，写出论文提纲。

4、在老师的指导下，完成论文的初稿。

论文写作几大要素：

1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。

2、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、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、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，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。