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图像处理的很多任务都离不开图像分割。因为图像分割在cv中实在太重要(有用)了，就先把图像分割的常用算法做个总结。 接触机器学习和深度学习时间已经不短了。期间看过各种相关知识但从未总结过。本文过后我会尽可能详细的从工程角度来总结，从传统机器学习算法，传统计算机视觉库算法到深度学习目前常用算法和论文，以及模型在各平台的转化，量化，服务化部署等相关知识总结。 图像分割常用算法大致分为下面几类。由于图像的能量范函，边缘追踪等方法的效果往往只能解决特定问题，效果并不理想，这里不再阐述。当然二值化本身也可以分割一些简单图像的。但是二值化算法较多，我会专门做一个文章来总结。这里不再赘述。 1.基于边缘的图像分割算法： 有利用图像梯度的传统算法算子的sobel，roberts，prewitt,拉普拉斯以及canny等。 这些算法的基本思想都是采用合适的卷积算子，对图像做卷积。从而求出图像对应的梯度图像。(至于为什么通过如图1这样的算子卷积，即可得到图像的梯度图像，请读者复习下卷积和倒数的概念自行推导)由于图像的边缘处往往是图像像素差异较大，梯度较大地方。因此我们通过合适的卷积核得到图像的梯度图像，即得到了图像的边缘图像。至于二阶算子的推导，与一阶类似。优点：传统算子梯度检测，只需要用合适的卷积核做卷积，即可快速得出对应的边缘图像。缺点：图像边缘不一定准确，复杂图像的梯度不仅仅出现在图像边缘，可以能出现在图像内部的色彩和纹理上。 也有基于深度学习方法hed，rcf等。由于这类网络都有同一个比较严重的缺陷，这里只举例hed网络。hed是基于FCN和VGG改进，同时引出6个loss进行优化训练，通过多个层输出不同scale的粒度的边缘，然后通过一个训练权重融合各个层的边缘结果。hed网络结构如下： 可以得到一个比较完整的梯度图像，可参考github的hed实现。优点：图像的梯度细节和边缘完整性，相比传统的边缘算子要好很多。但是hed对于边缘的图像内部的边缘并不能很好的区分。当然我们可以自行更改loss来尝试只拟合外部的图像边缘。但最致命的问题在于，基于vgg的hed的网络表达能力有限，对于图像和背景接近，或者图像和背景部分相融的图片，hed似乎就有点无能为力了。 2.基于区域分割的算法： 区域分割比较常用的如传统的算法结合遗传算法，区域生长算法，区域分裂合并，分水岭算法等。这里传统算法的思路是比较简单易懂的，如果有无法理解的地方，欢迎大家一起讨论学习。这里不再做过多的分析。 基于区域和语意的深度学习分割算法，是目前图像分割成果较多和研究的主要方向。例如FCN系列的全卷积网络，以及经典的医学图像分割常用的unet系列，以及rcnn系列发展下的maskrcnn，以及18年底的PAnet。基于语意的图像分割技术，无疑会成为图像分割技术的主流。 其中，基于深度学习语意的其他相关算法也可以间接或直接的应用到图像分割。如经典的图像matting问题。18年又出现了许多非常优秀的算法和论文。如Deep-Image-Matting，以及效果非常优秀的MIT的 semantic soft segmentation(sss). 基于语意的图像分割效果明显要好于其他的传统算法。我在解决图像分割的问题时，首先尝试用了hed网络。最后的效果并不理想。虽然也参考github，做了hed的一些fine-tune,但是还是上面提到的原因，在我多次尝试后，最终放弃。转而适用FCN系列的网络。但是fcn也无法解决图像和背景相融的问题。图片相融的分割，感觉即需要大的感受野，又需要未相融部分原图像细节，所以单原FCN的网络，很难做出准确的分割。中间还测试过很多其他相关的网络，但都效果不佳。考虑到感受野和原图像细节，尝试了resnet和densenet作为图像特征提取的底层。最终我测试了unet系列的网络： unet的原始模型如图所示。在自己拍照爬虫等手段采集了将近1000张图片。去掉了图片质量太差的，图片内容太过类似的。爬虫最终收集160多张，自己拍照收集200张图片后，又用ps手动p了边缘图像，采用图像增强变换，大约有300*24张图片。原生unet网络的表现比较一般。在将unet普通的卷积层改为resnet后，网络的表达能力明显提升。在将resnet改为resnet101，此时，即使对于部分相融的图像，也能较好的分割了。但是unet的模型体积已经不能接受。 在最后阶段，看到maskrcnn的实例分割。maskrcnn一路由rcnn,fasterrcnn发展过来。于是用maskrcnn来加入自己的训练数据和label图像进行训练。maskrcnn的结果表现并不令人满意，对于边缘的定位，相比于其他算法，略显粗糙。在产品应用中，明显还不合适。 3.基于图的分割算法 基于深度学习的deepgrab,效果表现并不是十分理想。deepgrab的git作者backbone采用了deeplabv2的网络结构。并没有完全安装原论文来做。 论文原地址参考： 整体结构类似于encode和decoder。并没有太仔细的研究，因为基于resent101的结构，在模型体积，速度以及deeplab的分割精度上，都不能满足当前的需求。之前大致总结过计算机视觉的相关知识点，既然目前在讨论移动端模型，那后面就分模块总结下移动端模型的应用落地吧。 由于时间实在有限。这里并没有针对每个算法进行详细的讲解。后续我会从基础的机器学习算法开始总结。
什么是照片修复呢？它由以下三个步骤组成：
我们找到所有的照片缺陷：折痕，磨损，破洞我们基于所发现的照片缺陷周围的像素值来进行图像修复我们为图像上色接下来，我将阐释照片修复的每一个步骤，并且告诉你我们如何获得数据，用哪种网络训练，取得了哪些成就，以及犯了什么错误。
寻找缺陷
我们需要在一张已经上传的照片当中找到所有与缺陷相关的像素值。首先，我们需要弄清楚人们会上传什么样的照片。我们与immortal regiment项目的创始人交流过，一个存储二战遗留照片的非商业组织，他们分享数据给我们。在此基础上进行分析，我们意识到人们上传的大部分个人或集体肖像存在中等到大量的缺陷。
接着我们必须收集一个训练集，这个训练集需要对图像进行分割，得到一张图片，和一张把所有缺陷都标注出来的黑底白纹蒙版。做这一步最简单的方法是让评估员创立分割蒙版。当然，一般人非常清楚怎样找到缺陷，但那会耗费太长时间。
标记一张照片中缺陷处的像素将会花费一个小时或一整个工作日，因此，在几周内收集一个超过100张图片的训练集是不简单的。这就是为什么我们尝试加强我们的数据，并创造我们自己的缺陷：拍一张照片，用图片上的随机纹理增加缺陷，最终得到一张显示有缺陷的图像部分的蒙版。在没有增强的情况下，我们已经获得了含有68张手动标记照片的训练集和和11张照片的验证集。
最流行的分割方法是：使用unet和预训练编码器，将BCE（binary cross-entropy）与DICE（Srensen–Dice coefficient）的和最小化。
在我们为了项目任务使用这个分割方法时，什么样的问题会出现呢？
虽然照片看起来像有许多的缺陷，非常老旧而残破，有缺陷的部分仍然远远小于没有受到损伤的部分。为了解决这个问题，我们可以增加BCE中的积极类内权重，最优权重应是清晰像素与缺陷像素的比率。
第二个问题是如果我们用可以立刻上手使用的预训练编码器和UNET，将会损失许多位置数据。第1层如果由一个核为5、步长为2的卷积组成，网络运行得更快。我们牺牲网络运行的时间来换取更好的缺陷定位。我们在第1层之后移除最大的pooling层，将卷积步长减至1，卷积核减至3。
如果我们通过压缩处理小图片，比如说到256或512像素，小瑕疵会因为内插而消失。然而，我们还需要处理大图像。在实际应用中我们一般把1024像素的照片瑕疵分割。这就是为什么我们必须将网络训练成为适于处理大图像。但这会引起在单个GPU上处理规格小批量的问题。
在训练中，我们我们可以在一个GPU上匹配20张左右的图片。因此我们最终会在BatchNorm层得到不准确的平均值和标准偏差值。我们可以通过 In-place BatchNorm来解决这个问题。一方面节省内存空间，另一方面拥有一个 Synchronized BatchNorm版本，可以同步所有GPU上的数据。这样我们计算平均值和标准偏差值就不是参照一个GPU上的20张图片，而是4个GPU上的80张图片，这改善了网络集成。
最后，基于增加bce的权重，改变体系结构和使用In-place BatchNorm，我们将分割做得更好，但为了做得更好而使用Test Time Augmentation并不会花费许多。我们可以在一张输入的图片上运行网络，获取镜像，再重新运行网络去找到所有的小缺陷。
用了四个GeForce 1080Ti显卡，花费了18个小时，相对时间较长，但这就是精益求精的代价。
图像修复
我们使用了在图像分割领域很火的Unet网络。为了做图像修复，我们需要上传原始图像和一个掩模(使用1标记了所有干净区域的像素，使用0标记了需要好修复的像素)。数据是这样被搜集的：在一些开源的图像数据集上(例如：OpenImagesV4)加入了一些在生活中会出现的照片瑕疵，然后我们训练网络去重新修复有瑕疵的这部分。
我们是如何使用在图像修复中使用Unet的呢？
我们使用了部分卷积替代了原始的那一版。当我们使用一些核去卷积一个区域时，我们没有把损坏的像素算在内。这使得图像修复更精密。从英伟达的论文来举个例子，他们使用了Unet结合默认的2维卷积的修复结果在中间这幅图，使用部分卷积的修复结果在右边这幅图。
着色
我们已经将图片有缺陷的部分分割了出来并且修复了他们；第三步——颜色复原。就像我之前说的，Immortal Regiment项目有很多个人或集体的相片。我们希望网络可以在修复这些照片上起到很好的作用。因为现有的服务不能有效且快的着色，所以我们决定提出我们自己的着色方案。我们希望我们的被着色的图片更可信。
Unet是一个非常棒的模型。在第一个分割任务中，我们在训练过程中遇到了一个问题，就是处理高分辨率的图像，这就是为什么我们使用In-Place 批归一化。在我们的第二个任务(图像修复)中，我们使用了部分卷积而不是标准卷积，这让我们得到了更好的结果。在进行着色时，我们增加了一个简单的判别器网络，它可以对生成不真实图像的生成器进行惩罚。我们还使用了感知损失。
第二个结论——评估人员是必不可少的。不仅在创建分割掩码阶段，而且在最终的结果验证阶段。最后，我们给用户提供了三张照片:一幅带有缺陷的原始照片，一幅带有缺陷的彩色照片，以及一幅简单的彩色照片，以防缺陷搜索和图像修复算法出错。
先寻找出照片里的缺陷，然后运用算法来补全这些有缺陷的地方。
折痕，磨损，破洞，其实就是基于所发现的照片缺陷周围的像素值用算法来进行图像修复。
“清明时节雨纷纷，路上行人欲段魂”每逢这个时节，人们都会去祭祀己故的亲人，这也是一种“孝”的体现，由此可见，孝道历来是我们中华民族最重要的美德之一，在所有的道德规范中具有特殊的地位和作用。百善孝为先，孝德之本也，世上唯有孝顺不能等待，不懂得感恩的心灵长满杂草，不知回报人生的人将无限悔恨，“孝”是健康人格的必备品质，“孝”是家庭和睦的情感细节，“孝道”则意味着责任与担当，意味着努力和进取。一首唱红大江南北的《常回家看看》唤起了隐藏在人们坚强外表下内心深处的最温情的一面。
Automatic Pixel-Level Crack Detection on Dam Surface Using Deep Convolutional Network 论文笔记 论文：Automatic Pixel-Level Crack Detection on Dam Surface Using Deep Convolutional Network Received: 2020.01.17 大多数坝面裂缝检测只能实现裂缝分类及粗略的定位。像素级语义分割检测可以提供更加精确直观的检测结果。作者提出一种基于深度卷积网络的坝面裂缝检测算法。首先使用无人机进行数据采集，然后对采集到的图像进行预处理（包括裁剪、手动标注），最后对设计好的CDDS 网络结构进行训练、验证和测试。 与ResNet152-based SegNet U-Net FCN 进行了比较。 大坝是水电站的重要水利建筑物。大坝的安全运行对于水电站有着重要的意义。由于结构变形、地震、水流引起的裂缝对大坝坝体产生严重的影响并威胁到水电站的安全运行。因此，对大坝结构的定期健康评估，特别是对大坝裂缝的检测任务变得尤为重要。 根据大坝裂缝的结构特征以及裂缝强度，人们可以对大坝的结构健康进行评估和监测。传统的大坝裂缝的巡检任务通常基于人工进行检测，但是效率低下、耗时费力，浪费了大量的人工成本，因此对裂缝的自动高效检测是非常必要的。 基于计算机视觉的裂缝检测算法得到了广泛的研究。这些方法大多采用传统的图像处理技术和机器学习方法，以识别出一些简单的结构损伤。这些方法利用手工提取的特征从图像中提取特征，然后评估提取的特征是否表示缺陷。然而，上述方法的结果不可避免地受到主观因素的影响 卷积神经网络（CNN）在图像分类和识别领域取得很大的进步，基于CNN的裂缝检测算法也展示出更优异的表现。大坝裂缝的特点： 修补痕迹、噪声大、背景纹理复杂、非结构化的、分布不均匀、裂缝位置随机、背景模糊等缺点 提出了一种像素级的大坝表面裂缝检测方法，利用深卷积网络进行特征提取。利用浅卷积层的定位特征和深卷积层的抽象特征，进行 多尺度卷积级联融合和多维损失值计算 ，实现裂纹缺陷像素级分割，并以高精度、高效率等优点解决了坝面明显裂缝检测问题，消除了可能存在的安全隐患，确保了坝面安全。实验结果表明，该方法对大坝表面像素级裂缝的检测是最优的。 语义分割 PSPNet [42],ICNet [43], Deeplabv3[44],UNet [45] and SegNet [46] 语义分割网络通常分为编码网络和解码网络。 编码网络： 卷积层：用于提取输入图像的特征 池化层：减小feature map的规模，减轻计算负担。 解码网络： 反卷积层（反褶积层）：上采样还原feature map大小与输入图像相同，并输出预测结果。 编解码网络结构高度对称：同时利用稀疏feature map和稠密feature map。 为了融合sparse 和 dense feature ，采用跳跃模块以连接编解码网络。编码网络： 15 卷积层：3*3 步长1 4 池化层： 2*2 步长2 解码网络： 15 反卷积层 1*1 4池化层 采用dropout和BN防止过拟合。 Skip branch 4个，1*1卷积和反卷积 每个branch计算 branch loss，4个branch loss级联为总损失的一部分。 Skip branch 的输入输出图像大小不变。卷积核的通道数必须等于输入张量的通道数。降采样 取矩阵最大值 卷积核大小 2*2 步长为2。反褶积也叫做转置卷积 通过上采样还原feature map与输入图像大小相同。 上采样方法：反褶积法、 插值法 反褶积法：对张量进行zero-padding填充最外层，再用反褶积核进行反褶积，修剪第一行和最后一行。1000副5472*3648图像使用LEAR软件手动标记。 得到504张数据集，404用于训练，50用于验证，50用于测试。 在Linux系统上使用TensorFlow构建的 在配置了8 GB GPU的HP工作站上执行培训、验证和测试 利用Anaconda建立了CDDS网络的虚拟python环境评价指标： Precision精度表示在所有预测破裂的样本中，样本的基本真实性也被破解的概率。 Recall召回表明在所有标记为开裂的样本中，样本被预测为开裂的概率。当正负样本数量存在较大差距时，仅使用精确性或召回率来评估性能是不合理的。TPR表示所有标记为裂纹的样本中被正确预测为裂纹的概率。TNR代表以标签为背景的所有样本中被正确预测为背景的概率.F-measure考虑到查全率和查准率的综合影响，F-测度是一个综合指标。IoU是目标检测领域中常用的评价定位精度的方法。IoU表示预测结果与地面真实值的交集与联合的交集的比率。大坝表面裂缝图像分为背景和裂缝两类。背景像素的数目远大于裂纹像素的数目。通常情况下，我们会同时计算背景arrears和裂缝arrears，然后以两张arrears的平均数作为最终arrears。IoU值是由背景像素决定的，不能准确表达裂纹的定位精度。使用三种学习速率10^4,10^5,10^6 使用softmax函数计算概率 使用Dice loss计算网络损失。 裂缝骨架提取：快速细化算法 调用OpenCV库，进行计算。 计算裂缝面积及长度宽度。使用其他裂缝数据集进行补充验证 ，在测试数据集上，提出的CDDS网络的裂纹IOU和F测度分别达到67.41%和80.14% 略。
SDNET: MULTI-BRANCH FOR SINGLE IMAGE DERAINING USING SWIN 最近，流行的transformer具有全局计算特性，可以进一步促进图像去雨任务的发展。本文首次将Swim-transformer引入图像去雨领域，研究了Swim-transformer在图像去雨领域的性能和潜力。具体来说，我们对Swim-transformer的基本模块进行了改进，设计了一个三分支模型来实现单幅图像的去雨。前者实现了基本的雨型特征提取，而后者融合不同的特征进一步提取和处理图像特征。此外，我们还采用jump connection来融合深层特征和浅层特征。实验表明，现有的公共数据集存在图像重复和背景相对均匀的问题。因此，我们提出了一个新的数据集Rain3000来验证我们的模型。 Transformer[28]最初是自然语言处理（NLP）领域的一个模型，用于并行处理单词向量，以加速模型推理。它的全局计算特性适用于远距离传递特征。这正是计算机视觉领域中卷积运算所不擅长的。Dosovitskiy等人[29]将图像分割成16x16个图像块，将不同的图像块作为不同的词输入到transformer中，提高了图像分类的精度。近年来，人们从深度[30]、多尺度[31]等角度应用transformer来完成相关任务。然而，Transformer也有不可忽视的缺点，例如计算量与图像大小之间存在二次关系，这限制了它的应用环境。Liu等人[32]提出的Swin-transformer使用滑动窗口使模型具有线性计算复杂度，通过跨窗口连接改善了窗口间的信息交换，最终提高了模型在图像分类、目标检测和实例分割等方面的性能。 本文提出了一种新的图像去雨网络SDNet，它是利用Swim-transformer强大的特征表示能力构建的端到端去雨网络。具体地说，我们改进了Swim-transformer的基本模块，重新设计了一个双分支模型，实现了单图像去雨。前者实现了基本的雨型特征提取，后者融合了不同分支的特征。此外，我们采用jump connection来融合深度特征和浅层特征，以提高网络模型的性能。 本文贡献如下： 最近有大量的研究工作将transformer引入CV域，并取得了良好的效果。具体来说，Dosovitskiy等人[29]将图像分成16X16个图像块，然后将其拉伸成一维向量，然后送入网络中完成图像分类任务。Chen等人[38]提出了一种基于卷积运算的transformer与Unet相结合的TransUnet方法，实现医学图像的分割。蒋等[39]设计了与对抗生成网络结构相同的图像生成transformer。transformer中的self-attention导致模型计算直线增长，导致transformer不能在低计算能力的硬件上运行。Liu[32]提出了一种利用滑动窗口方法使网络计算线性增长并加速网络推理的方法。我们的方法是基于这种方法来实现一个单一的图像去雨任务的融合特征。 本文的方法是基于这种方法[32]来实现一个单一的图像去雨任务，融合不同分支的特征、深度特征和浅层特征。 Transformer是一个功能强大的网络模块，可以取代CNN操作。但其中的Muti-Head Attention导致模型的计算量迅速增加，导致transformer模型无法在许多底层硬件中测试和使用，注意力的数学表达式如下：本文使用一个简单而强大的前馈网络作为主干，如图2所示。SDnet网络基本上由三个多分支融合模块组成，称为MSwt，一个多分支模块MSwt-m和两个基本block模块。此外，还增加了跳转连接，目的是融合深特征和浅特征，以提高网络去雨的性能。为了更灵活地构建网络，提出了Basic-block的概念，并设计了两个三分支特征融合块。如图4和图5所示，与后者相比，前者有一个用于融合特征的附加基本块。数学表达式如下： 其中F（·）表示基本块的操作。x表示模块Mswt的输入。这种设计的思想来源于自我注意中的多头注意机制。通过学习F1、F2、F3，可以自适应地学习不同的特征。将输入映射到不同的子空间，分别提取不同的特征。与自我注意不同的是，我们对提取的特征求和，而不是级联操作。通过F4融合增加的特征，实现进一步的特征提取。由于设计思想来源于多头注意机制，多分支具有与该机制相同的特点，即在一定范围内，分支越多，模型性能越好。为了平衡模型的规模和模型的性能，我们选择了三个分支进行特征提取。 虽然transformer可以保持特征在长距离传播，但是仍然需要在网络中结合深特征和浅特征，为此我们设计了一个没有特征融合的Mswt模块，我们称之为Mswt-m，如图5所示，其数学表达式如下： F1、F2、F3将输入映射到三个不同的空间进行特征提取，对提取的特征求和，然后与第二个Mswt模块的输出求和，再经过一个基本块，实现深度特征和浅层特征的融合，如图2中的小跳跃连接所示，而图2中相对较长的跳跃连接则考虑了主要特征中包含的丰富的空间和纹理信息，有助于完成深度特征中缺失的纹理信息。 其中，O为雨图像，B为对应标签。是绝对差（SAD）之和，用于计算相似预测图像和标签之间的像素损失，如等式6所示。SSIM（结构相似性）是结构相似性，最初用作评估两个图像内容的结构相似性的度量。Ren等人[41]证明了SSIM作为损失函数在图像降额任务中的有效性的负面作用，其数学表达式如等式7所示。尽管使用该损失函数可以获得高SSIM度量，但图像仍然存在失真和低峰值信噪比（PSNR）。identity loss（等式8）由CycleGAN[42]导出，CycleGAN[42]用于约束生成图像的颜色丢失，这里我们使用它来约束图像去雨后的图像样式，这减少了图像失真，提高了网络性能。α , β , λ 是SAD损失、SSIM损失和identity loss的系数。在本文中，分别设置为0.2、4和1。 实验使用Tesla V100 16G GPU进行训练，使用Pytorch框架1.7.0和（Adam）[43]，初始学习率为5× 10−4，减少到5× 10−5和5× 10−6当训练迭代次数分别为总迭代次数的3/5和4/5时。输入模型的图像大小设置为231×231. batch size为5。 我们提出了一个全新的数据集用于网络训练和消融实验。该数据集是从ImageNet中随机抽取的10万幅图像，保证了图像的多样性。从Efficientderain[12]降雨模式数据集中随机选择一到四种降雨模式，并添加到选定的图像中。我们最终选择了3000张合成图像作为训练集，400张作为测试集。我们把这个数据集命名为Rain3000。此外，我们还使用公开的数据集Rain100L和Rain100H[44]来验证SDnet模型。两个公开的数据集都包含1800个训练图像和200个测试图像。 使用SSIM和PSNR作为评价指标，这两种指标已被广泛用于评价预测图像的质量。PSNR是根据两幅图像之间的像素误差来计算的，误差越小，值越大，图像越相似，除雨效果越好。相反，图像去雨的效果越差 首先，本文提出了一种基于Swin-transformer的三分支端到端除雨网络，它充分利用了Swin-transformer强大的学习能力，用一种改进的Swin-transformer代替卷积运算，并设计了一个多分支模块来融合不同空间域的信息，使用跳转连接来融合深特征和浅特征。此外，我们提出了一个新的数据集，由3000个训练对和400个测试对组成。该数据集是基于ImageNet生成的，具有丰富的背景和雨型组合，便于模型的推广。我们提出的模型在数据集Rain3000和公共数据集Rain100L、Rain100H上都达到了最佳性能。我们的工作还有些不足。例如，在参数数目相同的情况下，哪种方法更适合于并行或串行的图像去噪任务还没有详细探讨。以及是否可以使用多个不同大小的滑动窗口来实现窗口间的进一步信息交换，以提高网络降容的性能。此外，我们正在使用更简单的前馈网络，更复杂的网络仍然值得研究
孝是什么？孝是童心未泯的孩子嘴下溜出给父母的半粒糖；孝是孩子放学归来，在门口甜甜的一声“妈妈”；孝是饭前抢着给父母盛饭的那一举动……孝，他每时每刻都在你身旁，不经意中，轻轻一举手，一投足全融进孝的成分。 孝是什么？孝是成人后“常回家看看”的那份心意；孝是功成名就之后的丰厚报答；孝是父母卧病后的悉心照料。稚嫩天真的孝，是眼里闪烁的星光；年轻时的孝，是无暇的翡翠；成人之后的孝，是钝真的铂金。 孝是什么？孝是一杯回报父母的美酒，温馨，甜美。孝是心灵里盛开的鲜花。它比自然界的花朵更为永恒，持久地散发着清香。孝更是一种博大。这种博大足以包容世界万物；世界有多大，孝就有多大。 孝是什么？晋代王祥“卧冰求鲤”，明代朱冲秋“割股为羹”。孝心之真，孝心之诚，打动人心。古人云：“谁言寸草心，报得三春晖”。 孝是什么？著名作家毕淑敏告诉我们：孝是稍纵即逝的眷恋，孝是无法重现的幸福；孝是一失足成千古恨的往事；孝是生命与生命交接处的链条，一旦断裂，永无连接。孝——做人的责任和根基。
问题一：发表论文时间 发表论文是有一个过程的，从审稿到发表到见刊最快的话也得一个月。好的期刊甚至好几个月大半年。具体的话还是看具体的期刊的，太快的话就要考虑真实性了。 现在发表的话，主流是两个方法:直接和期刊联系，也可以通过机构 去操作 想要通过中间机构投稿的 要注意下 平台的信息可信度 ，最好找那些有 淘宝第三方交易的 比较安全， 像就是这样的了哟哦 问题二：论文发表时间怎么看 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。 问题三：论文出刊时间是发表时间吗 投稿编辑部一般是3到6个月，有时候审核通过，排版的时间也不确定，核心稿量大，编辑任务重，找有实力的中介渠道 ，会快一些，例如像我这边速度上也是OK的 问题四：论文发表时间是指接受时间还是指出版时间 当然是指出版时间啦。像汉斯出版社一类的OA期刊，即使审核快，从投稿到发表的话，最少也要1个月，这还是加急了的。 问题五：论文出刊时间是指发表时间吗 不是 是指论文刊登发表时间 问题六：论文发表日期是收稿日期还是见刊日期 收稿日期:编辑部收到稿子的时间 发表日期:经修改定稿后杂志的发行时间 问题七：论文发表一般需要多长时间？ 普刊（省级国家级）一般安排周期是1到3个月，比如现在是3月，现在基本都是征收四月的稿件，本科学报的安排周期一般在2到4个月，现在大部分本科学报基本都是安排的六七月的版面。北大核心以上级别期刊的安排周期一般在6到8个月，审稿周期一个月。三月安排的话，基本上要十月十一月的版面了。更高端的一些期刊已经在征收13年版面了，如SCI EI等。 ――――中国期刊库 问题八：发表论文时间 预估大概时间为3-6个月，由于其他原因可能还会延后，国家级或省级普刊一般一周左右，其他级别的期刊审稿的时间一般是一个月为期限。 问题九：论文发表时间和出版时间 15分 表示没听过这两个。提醒一下，核心期刊不可能随便授权给别人的。因为核心期刊并不缺投稿。如果不是学校对期刊等级有要求的话，就不要发核心期刊了，因为发表核心期刊很难，审稿时间也特别长。我当初是在摆渡上输入“壹品优”再输入“刊”这个网站咨询的，你们也可以去交流下。 问题十：发表论文的周期是多少 你首先得写好论文吧，其次找个正规机构帮你代发，现在都这样的，有钱就能发，不过正常发表论文是有一个过程的，从审稿到发表到见刊最快的话也得一个月。好的期刊甚至好几个月大半年。具体的话还是看具体的期刊的，太快的话就要考虑真实性了。欣启论文不错，你可以咨询一下。
肯定算的是9月份发表的。严格意见上来讲，就没有发表时间这一说，都是出版时间，按《出版物管理条例》及其实施细则等，连续出版物是不允许提前出刊的，像这种9月的刊期，8月出版的，都是违法操作的，就是为了评职称提前拿到刊物而操作的。按相关规定，连续出版物一般为当月或次月出版，一般来说，月刊为每月15日出版，旬刊为每月5、15、25日出版，半月刊为每月10日、20日出版。8年专业发表经验，希望我可以帮到您
出版时间跟你发表时间是不一样的，所以要区分开来，我的经验告诉我，早点发表会好些
论文发表时间是指文章见刊时间。
首先如果论文发表纯属作者个人爱好，那么发表时间就是文章见刊时间。但是如果论文发表是用来评职称晋升的，就需要特别注意一下了，职称论文的发表是以论文被检索为标准的，并不单单是见刊，要见刊并且被检索才行，因此要区分不同的论文来看。
评职称论文发表注意事项：
1、要明确发表那种级别的期刊才可以顺利评过职称，省级以上的、或者要国家级的、核心期刊等。最好是询问你们单位管理职称的部门，评定相应级别的职称是需要发那种级别的期刊。
2、明确职称评定时间。这一点非常重要，写作论文，发表论文前，一定要了解明确职称评定时间，早做准备，因为一般论文发表的时间为3个月左右，长的则半年甚至一年，而职称评定时，有的要求必须通过数据库检索到，论文发表出刊后，几个数据库一般2个月后才能收录进去，因此，还有考虑2个月的收录时间。
论文发表一般需要的时间如下： 1、普刊即省级国家级一般安排周期是1到3个月。 2、本科学报的安排周期一般为2到4个月。 3、北大核心以上级别期刊的安排周期一般为6到8个月，审稿周期为一个月。 4、科技核心期刊从投稿到录用发表，一般是3到6个月。
论文发表时间是指文章见刊时间。
首先如果论文发表纯属作者个人爱好，那么发表时间就是文章见刊时间。但是如果论文发表是用来评职称晋升的，就需要特别注意一下了，职称论文的发表是以论文被检索为标准的，并不单单是见刊，要见刊并且被检索才行，因此要区分不同的论文来看。
评职称论文发表注意事项：
1、要明确发表那种级别的期刊才可以顺利评过职称，省级以上的、或者要国家级的、核心期刊等。最好是询问你们单位管理职称的部门，评定相应级别的职称是需要发那种级别的期刊。
2、明确职称评定时间。这一点非常重要，写作论文，发表论文前，一定要了解明确职称评定时间，早做准备，因为一般论文发表的时间为3个月左右，长的则半年甚至一年，而职称评定时，有的要求必须通过数据库检索到，论文发表出刊后，几个数据库一般2个月后才能收录进去，因此，还有考虑2个月的收录时间。
看你上面的刊期，在职称评定中，是以刊期为准的。如果是5月份的刊期，即使是8月份收到的，也是按5月份算的。
普刊（省级国家级）一般安排周期是1到3个月，比如现在是3月，现在基本都是征收四月的稿件，本科学报的安排周期一般在2到4个月，现在大部分本科学报基本都是安排的六七月的版面。北大核心以上级别期刊的安排周期一般在6到8个月，审稿周期一个月。三月安排的话，基本上要十月十一月的版面了。更高端的一些期刊已经在征收13年版面了，如SCI EI等。 ————中国期刊库
关于刊出日期和检索日期怎么查方法如下sci期刊发表时间不一定看得到，哪怕看online时间、见刊时间或检索时间，一般也只能确定具体的年份和月份，甚至只能确定年份。sci期刊发表时间怎么看找sci期刊发表论文，从投稿到检索，所需要的时间，是因具体的期刊或具体的论文不同而有所差异。也就是说发表sci期刊这个过程所需要的时间是呈现动态化的，具有不确定性。想要了解某篇论文是什么时间发表的，先了解论文目前的状态，在了解可以查看到的记录时间。一是论文只是online尚未见刊，可以看看online的时间;online时间就是在线发表的时间，一般可以在sci期刊官网或者其他在线发表渠道上看到。二是论文只是见刊尚未检索，可以看看见刊的时间，这一时间是指期刊印刷出版的时间，可以确定期刊的年份和月份。比如你的论文是在XXXX年XX月sci期刊上发表的，那这个时间就算是sci期刊见刊的时间。三是论文检索了，可以看看检索的时间，一般登录web of science网站可以看到论文检索的年份。时间，是很多单位审核某篇sci论文被不被认可的条件之一。如果时间不在单位规定的范围之内，对作者来说是不起作用的。一般来说，发表的sci论文达到了规定的标准，提供的是检索报告和论文接受时间。
sci见刊和online的区别：
sci论文发表中，online是一个在线发表的环节，其实和国内学术论文被检索含义相同，就是可以通过互联网检索到自己的文章，也就是文章被收录，online和见刊是两个不同的环节，所以还是非常容易区分的
online一般在见刊之前，这一点与国内论文发表不同，国内论文发表一般是先见刊，后检索，sci论文online以后，作者会取得文章的doi号，doi号是科技论文文献的身份信息，全称digital object identifier。
具有唯一性，并且一经产生永久不变，是检索论文的一个重要标识，通过它可以方便、可靠地链接到论文全文。
在国内对sci论文的考核，很多都是以doi号检索为标准的，也就是sci论文只要可以通过doi号检索到，就算是成功发表了，即便文章还没有最终见刊也是没有关系的。
但也有一些考核是需要作者提供发表刊物的卷号、期号以及页码等信息的，如果是这种标准，作者需要耐心等待文章见刊。
从online到见刊需要的时间长短需要看具体的刊物，不少sci期刊发表效率比较高，但也要看文章的质量水平，以上就是对sci见刊和online区别的简介，更多疑问可以咨询职称驿站在线编辑。
论文发表时间是指文章见刊时间。
首先如果论文发表纯属作者个人爱好，那么发表时间就是文章见刊时间。但是如果论文发表是用来评职称晋升的，就需要特别注意一下了，职称论文的发表是以论文被检索为标准的，并不单单是见刊，要见刊并且被检索才行，因此要区分不同的论文来看。
评职称论文发表注意事项：要明确发表那种级别的期刊才可以顺利评过职称，省级以上的、或者要国家级的、核心期刊等。最好是询问你们单位管理职称的部门，评定相应级别的职称是需要发那种级别的期刊。
明确职称评定时间。这一点非常重要，写作论文，发表论文前，一定要了解明确职称评定时间，早做准备，因为一般论文发表的时间为3个月左右，长的则半年甚至一年，而职称评定时，有的要求必须通过数据库检索到，论文发表出刊后，几个数据库一般2个月后才能收录进去，因此，还有考虑2个月的收录时间。
论文发表时间是指出版时间啦。像汉斯出版社一类的OA期刊，即使审核快，从投稿到发表的话，最少也要1个月，这还是加急了的。