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一、了解知网查重版本一般高校使用的都是知网，然而知网版本很多，比如常见的有①知网VIP，知网tmlc，主要是用来研究生毕业论文查重；②知网pmlc主要用来检测本科毕业论文，可以检测到“大学生联合对比库”就是可以检测到知网数据库查询不到的本科学长论文；③知网AMLC/SMLC就是检测期刊发表的科技类/社科类文章，值得注意的是此两个版本结果一般误差不大。更详尽可以在学术不端网上阅读《最新CNKI知网论文查重检测系统的区别》。二、查重格式要尽量和学校保持一致高校一般检测Word或者PDF格式的其中一种，初稿完成后需要弄清楚学校知网查重的时候提交哪个版本，因为有的时候Word和PDF版本的查重结果会误差很大，在我们上一篇文章《知网查重Word格式比PDF更准确》有详细说明。三、查重内容要尽量和学校保持一致一般高校检测的内容包括摘要、目录、正文、参考文献。然而也有很多学校只检测正文，如果学校只检测正文的话，那么我们就没有必要去检测摘要、目录和参考文献啦，要做到检测内容尽量和学校保持一致，这样知网查重结果才会和学校保持高度一致！ 具体可以参考学术不端网上一篇《必读：知网查重时检测哪些内容》。四、知网查重前尽量去除学校信息我们都知道，中国知网只有单位内部可以使用，也就是说我们学生个人是无权注册使用的。同时知网公司有一个不成文的规定就是本校知网查重账号不能用于检测其他高校论文，否则会予以封号处理。所以在提交知网查重前务必要去除学校信息，以免检测失败而耽误论文修改的宝贵时间。另外学术不端网值得提醒的是《知网查重时是否需要填写真实作者姓名》。五、掌握全体，理顺论文内容论文初稿关于终究要交给的终稿来说，论文初稿我们也一定要尽善尽美，初稿仅仅最基本的第一步，绝对不要换一些低级的错误，文章的内容不够完好，字句之间的逻辑不通，段落之间的言语不顺，一起也会存在许多有抄袭嫌疑的字句，所以在文章开始写好后，掌握内容的全体，将这些疑问都理顺，晓得自个的文章，哪里能够存在疑问，哪里需求修正。
为了快速顺利的通过论文查重，大家最好掌握一些论文查重的技巧，下面小编就给大家讲解一下，论文查重需要掌握哪些技巧。技巧一：首先要了解各种相关的论文查重软件，尤其是学校用的论文查重软件。现在有很多论文查重软件，如果在选择的时候能对他们有所了解，就不会轻易踩雷，可以了解论文查重软件查重的原理。比如主要是根据连续词来开始检测，从而调整你的论文。技巧二：论文查重时掌握查重内容的范围，使用自己的论文查重软件时，可以上传学校明确要求查重的内容，只上传学校和查重系统要求的内容，一方面可以为自己节省查重的成本。另一方面可以减少查重的时间，从而提高修改论文的效率。技巧三：控制你的时间。因为每个大学都会限制毕业生在一定时间内提交论文，所以你在查重论文的时候要注意控制好自己的时间。最好能给自己留点时间，以便应对突发情况。当然，还有其他的小技巧。比如你可以参加查重软件推出的活动，就可以获得免费查重论文的机会，就像paperfree的论文查重网站一样。
论文查重注意事项有哪些？由清华同方所开发的知网论文查重系统经常被用于对于高校毕业生们的毕业论文审查，根据其检测出的查重率来评判论文是否存在抄袭行为，该查重系统虽然许多本科学生或者是研究生都会用到的查重工具，但是依旧有着很多人对于同方知网论文检测系统了解不够充分，今天就为大家盘点一二论文查重注意事项有哪些。论文查重注意事项注意清楚透彻的了解论文查重结果：知网查重完毕后，都会给出一份该篇论文的详细查重报告，其中内容很多。清楚的明白报告内容所指含义才能清楚自己论文的情况。在报告上显示的文章中黄色字体则代表论文中的引用部分，而红色字体则意味着该部分文字高度相似，而论文的总复制比是包括红色和黄色部分内容的文字占论文总字数的比值，对于论文降重，重复部分和引用部分都是需要修改的。论文查重并不会对论文中的所有内容全部查重，其查重内容往往限于文字，而论文中所包含的图片、公式编辑器、word域代码，知网对于这些内容是不查重的，由此我们在论文写作过程中可以善用公式、图片等形式去表达相似的内容。注意图表内容也是会查重的，对于一些研究数据，论文中常常以图表形式来提现，对于Word或者是Excel编辑的图表，知网查重是能检测查重的，如果借鉴了他人论文数据，则该图表在查重报告中是定会标红显示的。以上就是论文查重注意事项的具体内容，论文查重并非难事，只要掌握方法和查重的规律，一次性通过亦是是没有问题的。
本科生是使用“中国知网”大学生论文抄袭检测系统（PMLC），但价格略贵，可以等学校统一安排。下面是一些查重的技巧，望采纳：论文抄袭检测算法1.论文的段落与格式：论文检测基本都是整篇文章上传，上传后，论文检测软件首先进行部分划分，上交的最终稿件格式对抄袭率有很大影响。不同段落的划分可能造成几十个字的小段落检测不出来。因此，我们可以通过划分多的小段落来降低抄袭率。2.数据库：论文检测，多半是针对已发表的毕业论文，期刊文章，还有会议论文进行匹配的，有的数据库也包含了网络的一些文章。这里给大家透露下，很多书籍是没有包含在检测数据库中的。之前朋友从一本研究性的著作中摘抄了大量文字，也没被查出来。就能看出，这个方法还是有效果的。3.章节变换：很多同学改变了章节的顺序，或者从不同的文章中抽取不同的章节拼接而成的文章，对抄袭检测的结果影响几乎为零。所以论文抄袭检测大师建议大家不要以为抄袭了几篇文章，或者几十篇文章就能过关。4.标注参考文献：参考别人的文章和抄袭别人的文章在检测软件中是如何界定的。其实很简单，我们的论文中加了参考文献的引用符号，但是在抄袭检测软件中。都是统一看待，软件的阀值一般设定为1%，例如一篇文章有5000字,文章的1%就是50字，如果抄袭了多于50，即使加了参考文献，也会被判定为抄袭。5.字数匹配：论文抄袭检测系统相对比较严格，只要多于20单位的字数匹配一致，就被认定为抄袭，但是前提是满足第4点，参考文献的标注。
知网查重是指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，即检查你的论文重复率。在知网查重时，黄色的文字是“引用”，红色的文字是抄袭别人论点。
知网查重是按照连续出现13个字符类似就会判为重复的标准计算论文重复率。如果学生抄袭了他人论文中的句子或者段落，知网查重系统在对其进行查重时，就会识别出重复部分，并计算到论文的总重复率之中。因此建议在写作论文时不可出现抄袭等学术不端行为，防止因为出现过多重复部分从而使论文总重复率上升很多。
接下来，小编将介绍论文查重系统的最新原理是什么？毕业论文对即将毕业的大学生来说非常重要。如果大学生想成功毕业，他们必须写一篇必须是原创的论文，并提交学校进行论文查重检测，以便在进入答辩后成功毕业。让学生头疼的是学校的论文检测，许多学生的论文查重率不能达到标准，但论文确实是他们自己的原创文章。为什么他们不能达到这个标准呢？这让许多大学生非常痛苦。事实上，这很简单。在写论文时，你需要了解论文查重的原则，那么今天要向你解释论文查重系统的最新原理是什么？paperfree小编给大家讲解。 1.论文上传后，论文查重检测系统将主动检测论文各章节的信息。如果我们的论文设置目录信息，论文查重系统将根据章节对我们的论文进行分割和检测，否则系统将主动分割和检测，这将损害论文的完整性。 2.最先进的模糊算法用于检测论文的重复。如果整体结构和轮廓受到干扰，可能会导致同一物体的第一个和第二个红色标记不一致，或者第一个未标记部分的红色标记可能会在第二个标记中标记。降低论文重复时，尽量不要干扰论文的整体结构，修改重复内容。 3.论文查重系统的敏感性设定了一个阈值，为5％。就段落而言，不到5％的剽窃或引用无法检测到。这种情况在小句子或大段落中的小概念中很常见。例如，如果第一段中有10000个单词，如果引用的单个文档中的单词少于500个单词，则不会检测到它们。事实上，我们也告诉学生一种修改方法，那就是，他们不能选择一篇文章来引用段落剽窃，尽可能多地选择文献，并截取几个单词，这样他们就不会被检测到。 4.至于引用，试着引用整个段落。如果你引用一两个句子无法识别你引用的文章中的哪个句子。所以引用时间越长越好。引用的内容必须完全一致。
毕业论文查重也是每个毕业生都要通过的严格考核，若重复率较高，则修正降重效果令人头疼。若您对论文检测系统的检测原理了如指掌，那么您就会发现，修改相对容易。
现在的高校大多采用权威查重系统，进行论文检查，该系统有最大的数据库和大学生论文联合对比数据库。如果论文中的内容与权威数据库中的其他数据相同或相似，那么就认为是重复，并用红色标记该内容，在修订过程中，可以根据检测报告中标明的句子进行修订，但必须保持论文原文的整体结构，否则修订没有意义。
论文检测算法，一是有13个连续相似的字词，就认为它是抄袭。所以我们要保证在修改内容重复的时候，把论文内容的字数控制在10个字符以内，这样就不会出现重复。二是5％的阈值。举例来说，如果你的论文总字数是10000字，那么引用的内容不能超过500字，否则大多数引用内容都会被判定为抄袭，如果判定为抄袭，那么就用红色标注。
在明确了权威论文检测的原理后，大多数人都有办法对论文进行修改和降重。因此，我们可以把论文的意思用自己的语言表达出来，这样也可以降低重复率。参考书不能只引用一篇论文，最好是多篇论文的参考书，这样才能有效地避免论文的重复率。
写论文前，你必须先了解学校所用的论文检测系统，并了解其检测原理，这将帮助您的论文在后期得到修改，达到降低重复率的效果。
其原理如下：1、查重系统一般是通过检索关键词和关键语句来实现检索的。对比数据库为：中国学术期刊数据库、中国学位论文全文数据库、中国专利全文数据库、中国重要会议论文全文数据库、英文论文全文数据库、港澳台学术文献库、法律法规数据库、PaperRight云论文库等。2、论文提交检测后，系统会自动检测该论文的章节信息，如果有自动生成的目录信息，那么系统会将论文按章节分段检测，否则会自动分段检测。3、查重系统的灵敏度设置有一个阀值，该阀值为百分之五，一段落计，低于百分之五的抄袭或引用无法检测出来。知网毕业论文查重的原理：查重原理以知网作为依据，其它查重方式相差无几（论文中字体灰色部分不参与查重，重复处有红色标记）：关于目录：毕业论文上传后，系统会按照论文的目录合理划分章节信息，此时目录不参与查重，然后按章节信息检测各部分的复制比；如果没有目录信息，系统就会按照1万字左右进行检测，目录有可能也会被查重，如有重复会标红；查重阈值：知网对查重系统设置一灵敏度为5%，假如一个段落有1000个字，那么引用单篇文献50个字以内，是不会被检测出来的；标红的条件：满足上一条（超过5%比例），同时一个段落13个字相似或抄袭，会被标记为红色；参考文献：在论文查考文献格式正确的前提下，知网查重系统不对参考文献查重，否则会被用来查重；论文格式：知网查重系统可以识别PDF格式和WORD格式，由于pdf格式相比word的格式，多了一个文本转换，因此可能导致目录、参考文献的格式变成系统不识别的正确格式，从而使查重比例升高（特别注意英文部分格式会更高）；关于引用：引用尽量整段引用，否则知网查重系统不会知道你具体引用的那篇文献；
留作者姓名是：如果之前发表过论文，并且被知网查重系统所收录了，那么在这次提交论文的时候，又引用了之前已发表过论文里的内容，那么就需要填写好作者。实际上填写作者，是为了让知网查重的系统，知道该作者在之前就已经发表过论文了，如果待检测的论文里有引用到之前发表过的内容，知网就能检测出来，这样引用的部分也不会被算作抄袭。所以大家在使用知网查重的时候，要注意是否引用到自己之前发表过的论文，如果有引用到那么一定要填写好作者，避免到时检测后重复率过高
互联网资源的更新速度很快，很多人会在网上搜索寻找信息，解决问题也会在网上寻找答案。在写论文的时候，很多作者会通过这种方式快速完成一篇论文，在网上搜集整理资料，直接把搜索到的内容摘抄下来放到论文里。这些内容在查重的时候会被查出来吗？要知道这个问题的答案，首先需要知道论文要查什么。1、论文内容主要包括：封面、声明、中英文摘要、目录、正文、致谢、参考文献、附录、声明等内容。正文部分通常由引文、摘要、章节、摘要等组成。正文部分是最重要的部分，然后论文的致谢、关键词、附录、致谢一般都需要检查。2、论文查重的内容大致如上，论文查重的直接目的是检测论文的重复率，从中可以判断论文中学术不端行为的严重程度。论文重复率越高，学术不端行为越严重。各大学会规定毕业生论文重复率的合格标准。学历越高，论文查重的要求标准越严格。3、字数、格式、参考文献等也将被检查。毕业论文有最低字数要求，具体以各校规定为准。本科论文一般最低8000字，硕士论文一般最低3万字，博士论文一般最低10万字以上。格式和参考文献也是论文查重的重要组成部分。如果格式和参考文献不规范，会对论文查重结果产生不利影响。
当学生将论文上传到论文查重系统时，他们将获得检测报告。会有各种各样的结果，如重复率结果。首先，论文查重规则是这样的。它将设置一个重复阈值。一般来说，它大约是5％。当然，不同的大学可能会有一些偏差，也就是说，在1万字的论文段落中，允许少于5％的论文与其他论文相同，不会给出重复提醒。因此，学生可以修改论文的查重检测规则，例如，他们可以在不改变原意的情况下修改论文中与其他论文重复的句子语序和修辞方法。
此外，检测系统还将连续13个字符与其他论文字符相同的句子标记为红色，并确定为剽窃段落。因此，这也需要尽可能避免。处理方法与上述方法相似。您可以根据自己的理解不复制整个段落或写出含义相同的句子。一般来说，论文的查重检测规则是基于这些原则对文章进行重复检查的。虽然论文的查重检测规则似乎很苛刻，但只要学生在引用文献不严重的情况下法表达其他内容，检测到的重复率仍然很低，检测结果也很容易修改。
Paperbye论文查重系统，无论从查重内容准确度，修改论文效率，还是使用体验，都在不断精进，2018年下半年正式推出全新的论文查重系统，不光可以查重还可以自动降重。因此paperbye并不是纯粹的论文查重系统，准确的描述是，自带改重的论文查重系统，解决了目前市场论文查重之后，不知道怎么修改和修改论文效率低的问题，利用软件的“机器人改重”功能，实现软件的自动修改论文重复内容，从而达到迅速自动降低论文重复率，特别是对于第一次写论文的同学，软件自动修改论文内容，会给同学们一些启示或直接使用机器修改的内容进行替换原文内容，提高的文章查重和修改效率。
优秀功能1、自动降重，根据论文重复率情况，自己选择性软件自动降重辅助提高论文修改效率；2、自动排版，根据各校论文要求格式会自动进行格式排版，一键生成，快速便捷；3、同步改重，在查重报告里实现一边修改文章，一边进行查重，及时反馈修改结果。4、自建库，自建上传参考过的文章进行单独比对，可以查出所有抄袭内容。5、自动纠错，AI识别文档中的错别字和标点误用，提示错误位置并提供修改建议。
论文降重方法
论文查重后的论文降重方法很多，但是有个宗旨就是：遵循原意，语句通顺。这个是基本原则，根本的方法就是理解原意，用自己的话表达出来，这种表达就需要很多技巧，这些技巧就是论文降重方法。
1、句式变换
通过变换表达方式，改变句子结构；比如“把”字句换成“被”字句，"我把他打了”，改成“他被我打了”。
2、图片法
就是把一些表格，数据或不好修改的部分等适量做成图片，现在好多查重系统不识别图片，目前也只有知网查重可以查图片，公式，表格等，这种方法可以适当在其他的查重软件进行使用。
3、翻译法
通过把原文翻译成其他小语种，比如泰语，韩语，然后在翻译成英语，再翻译成汉语，这样有一定效果，但是效果没有想象的好，可以作为参考，自己酌情使用。
4、同义词替换
这种可以把近义词，时间等用另一种表达同义词方式进行表达，比如2003年，可以写成“二十一世纪初”。
这些方法是常有的方法，不拘泥于这些，自己可以根据情况可以大胆发挥，在遵循原意的基础上，随便怎么改都行，自己发挥的空间很大，自己改改就会有体会。
(2)、机器论文降重方法
打开Paperbye论文查重软件网站，选择机器降重页面，如果在网站已经查重好，可以直接的查看报告里直接一键降重。
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）。
知网查重结果解读方式
一、 中国知网查重报告单以网页形式mht(或PDF，PDF还是mht，系统随机)呈现
mht文件可以运用浏览器打开，知网查重报告通常有四份，如下所示：
1、全文对照报告单：全文的重复内容和相似来源出处对照;
2、全文对照和全文引文：就是平常用来修改论文重复率时候运用的，全文标明引文即全文重复内容会标红，并且有引用文献列表，可以看到查重的全文内容;
3、去除本人发表文献：自己发表投稿过的论文被系统收录了，此时如果再引用之前的论文内容，就可以根据自己的名字(作者)排除这些重复的内容;
4、简洁报告：一般用来做打印。
二、中国知网查重报告单上面有很多数据，一般就是查看总文字复制比，也就是论文重复率。
①总文字复制比就是重复率，抄袭率，相似度;
②去除引用文献复制比就是去除引用文献后的结果;
③去除本人已发表文献复制比就是去除和本人重复后的结果(值得说明的是如果没有发表过论文，那这个数值和总文字复制比是一致的!);
④单篇最大文字复制比就是和本论文相似度最高的文章和本论文的重复率及文章名称。
北的中心城市。那（你们）的男篮很厉害啊，我看你就有点像郭艾伦。”真会说话，大侄子郭艾伦可是辽篮的金牌。马二自感受用，肚子里的火便熄了大半。“在下便是这个店的老板，多有得罪，还望客官海涵，海涵！”老板说着，把服务员又唤了过来：“快煮二斤刚从青岛空运来的大虾，再开一瓶七十年的陈酿，吾要和这位客官畅饮几杯。”酒拿上来了，包装盒上还真有七十年的字样，且用醒目的黑体字标着：“非转基因高粱米酿造”。马二不由联想起所谓元青花瓷器的底部印有“微波炉专用”字样的段子，心中暗笑。虾端上来了。难道这就是传说中的青岛大虾？就是吓得黄晓明和Baby 不敢在当地举办婚礼的青岛大虾？观其形态，就是普通的基围虾嘛！马二吃了一只，觉得味道还不如大连的嘎巴虾。两人边喝边聊，开始聊的不过是美酒大虾的话题，后来火锅店老板就有意无意地探问了马二的婚姻情况。酒过三巡，两人都有点醉意。马二也不自觉进入了穿越的角色，见火锅店老板年纪比自己略小，便以兄长自居，问道：“愚兄有一事不明，不知贤弟为啥待我这般客气？”老板叹了一口气，说道：“兄台有所不知，这和愚弟的家事有关。”“啥？家事？此话怎讲？”“说来话长，吾有一个妹子，已过婚嫁年龄，可一直未有心仪之人。眼瞅着就要滑入剩女之列，家父家母焦急万分，我也为此寝食不安。”“原来如此。”马二想了想，试探地问道，“看贤弟是位帅锅，想来，令妹也是位美女吧！”
毕业论文相信这是应届毕业生谈论最多的事情。马上就要迎来毕业季了，对于很多的应届毕业生来讲，他们要么就是在做毕业设计准备自己的毕业论文，而对于一些成绩优异，准备比较提前的学生来讲的话，毕业论文可能早就准备好了，下一阶段的工作就是考研了。而无论是已经准备好的学生还是没有准备好论文的学生。在这个阶段需要了解的事情就是毕业论文是如何进行自检的，以及毕业论文查重是如何进行的，毕业论文查重结果怎么看，什么样的结果才是最为合适的等等，这些都是需要广大的应届毕业生去了解。其实大家都非常清楚，写毕业论文是一个非常艰难的事情。毕竟几千字甚至是上万字的毕业论文，围绕一个中心思想，在言语表达绗棉要妥当等等，都是难以攻克的一关。所以能够写完毕业论文已经是一件非常幸福的事情。而在完成这项巨任之后，接下来要做的事情就是对论文进行自检，对论文进行一个整体的查重。毕业论文查重结果怎么看，其实也是非常简单的。现如今是高科技技术飞速发展的时代，想要对论文进行查重检测的话也是非常简单的一件事情。现在有很多的论文查重软件，你只需要登录这些软件进行查重就可以了。非常简单迅速。现在的查重软件有知网、维普、万方论文查重等等非常多。其实这些平台的话是有一个共同点的，就是查重的界面是比较相似的。查重的界面是直接点击进去，然后根据里面按的提示将自己的文章填进去。整个过程是非常简单迅速，容易操作的。而毕业论文查重结果怎么看。只要点击软件的检测按钮就可以进行检测。最终的结果也会直接显现出来。或许有一部分学生会问到底什么样的结果才算合适呢。其实每一个学校对于查重率的要求是不一样的。如果你的文章查重率超过百分之三十的话基本上就是不符合规范的。所以学生在进行论文写作的时候在原创度上一定要有保证。毕业论文查重结果怎么看，其实当你找到一个你所心仪的软件之后，然后再进行登录查重，将你的论文内容按照要求复制进去之后，就可以非常清晰的看到最终的结果了。
为什么同一篇论文的两次查重结果不同？同一篇论文通过论文查重检测出来可以得到不同的检测结果，可能因为论文查重系统是分为多个版本的，并且不同版本的数据库也是不同的，所以检测出来的不同结果也是正常的，所以这也是我们一直强调为什么自己检测时要选择与学校一致的系统和版本。
大多数同学肯定都无法一次通过，所以不可能只检测一次，会进行多次查重。为什么同篇论文两次查重结果不同，这个在询问客服的时候，可能有的客服也无法解释出来，不知道这到底是为什么。下面小编就以papertime论文查重系统为例，来给大家详细说下为什么同篇论文两次查重结果不同的原因。
1、检测内容不同
很多同学在papertime论文查重系统检测后，发现结果偏高，就再次进行修改检测，结果重复率却不同。系统会因为修改内容而重复计算内容，就算只修改了一点内容，也会导致系统分章不一样，结果也不一样。
2、系统数据库的更新
论文查重系统包含了网上的数据，所以数据库更新得比较快，同时检测结果也会有差别。
3、检测算法的更新
按照用户的使用习惯和学术要求，论文查重系统会定期更新数据库，每次更新都会产生不同的检测结果。有时候2篇论文内容是一样的，但最终的检测结果也会存在差异，不过这个差异一般都不会很大，正常是不会影响的。
事实上，每一个查重系统检测结果都是不一样的，至于查重系统的准确度都是相对的，没有绝对的准不准确。想要检测的结果最为准确，建议选择单位指定的考核系统。