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中国知网可以查找学术图片。知网5.3系统升级了图片识别功能，可以识别一些图片里的文字内容，但是识别率不是特别高。知网5.3系统是我国最全权威的一个论文检测平台，由《中国学术期刊（光盘版）》电子杂志社有限公司主办。到2021年，全国95%以上的高校、杂志社、出版社、机关单位都用它来作为d检测论文学术行为不端的工具。
知网是一个集知识发现、知识管理和知识服务为一体的先进数字化图书馆，可以实现全社会知识资源传播共享与增值利用。这个平台是从显性和隐性知识资源中按照需要有针对性地提炼知识，并用来解决用户问题的知识服务平台。
主要体现在知网可以提供中国学术文献、外文文献、学位论文、报纸、会议、年鉴、工具书等各类资源统一检索、统一导航、在线阅读和下载服务，其文献检索系统使用时方便快捷，受诸多用户认可。
知网除了文献收集全面之外，在论文查重方面也是业界权威。它的论文查重系统针对不同的文档类型和内容特征,支持从词、句子到段落的数字指纹定义,并可对图、表等特殊检测对象进行基于标题、上下文、图表内容结合的相似性检测处理,还可根据特定的概念、观点、结论等内容进行智能信息分类处理,实现语义级别内容的检测。
可用于抄袭、伪造、一稿多投、等多种学术不端行为的检测。由于论文行业中学术不端行为泛滥，知网的查重系统检测学术不端行为的效果特别明显，所以深受社会各界的认可。知网打击学术不端行为能够板正学术风气，阻止和消除学术不端加剧社会腐败等负面影响。
当然是中国知网了。
不可以。根据搜论文知识网显示国家论文的查重要求越来越严，所以现在查重论文的查重比例是30%，那是无法通过查重不能发表论文。目前一般论文的查重率不能超过20%或更低。当代论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。
目前，公认的计算机视觉三大会议分别为ICCV,ECCV,CVPR。1、ICCV ICCV的全称是 IEEE International Conference on Computer Vision，国际计算机视觉大会，是计算机视觉方向的三大顶级会议之一，通常每两年召开一次，2005 年 10 月曾经在北京召开。会议收录论文的内容包括：底层视觉与感知，颜色、光照与纹理处理，分割与聚合，运动与跟踪，立体视觉与运动结构重构，基于图像的建模，基于物理的建模，视觉中的统计学习，监控，物体、事件和场景的识别，基于视觉的图形学，图片和的获取，性能评估，具体应用等。ICCV是计算机视觉领域最高级别的会议，会议的论文集代表了计算机视觉领域最新的发展方向和水平。会议的收录率较低，以 2007 年为例，会议共收到论文1200余篇，接受的论文仅为244篇。会议的论文会被 EI 检索。2、ECCVECCV的全称是Europeon Conference on Computer Vision，两年一次，是计算机视觉三大会议（另外两个是ICCV和CVPR）之一。很明显，ECCV是一个欧洲会议，欧洲人一般比较看中理论，但是从最近一次会议来看，似乎大家也开始注重应用了，oral里面的demo非常之多，演示效果很好，让人赏心悦目、叹为观止。不过欧洲的会有一个不好，就是他们的人通常英语口音很重，有些人甚至不太会说英文，所以开会和交流的时候，稍微有些费劲。3、CVPRCVPR的全称是Internaltional Conference on Computer Vision and Pattern Recogintion。这是一个一年一次的会议，举办地从来没有出过美国，因此想去美国旅游的同学不要错过。正如它的名字一样，这个会上除了视觉的文章，还会有不少模式识别的文章，当然两方面的结合自然也是重点。
数据科学专业的表示NLP需要的训练集太大了，也不好找。只能拿预训练模型针对特殊应用做二次开发，而且对硬件要求很高。图像/视频较NLP来说开放的训练集也好找，而且主题也很多，而且你自己编一个好实现又很实际的商用需求就比较好结题。
很抱歉，我是小学毕业的老糟头子。视频、图像处理，涉及领域非常广阔，任何一个应用，都可以写出无数篇有价值的论文。比如CT图像的电脑判读，比如润滑油的色度检测，比如违章人脸识别，比如人脸图像的历史年轮，视频特效，图像特效等等。至于自然语言，不知道你想说啥。计算机领域没有自然语言，只有程序语言。程序语言不外乎是C、Delphi，外加VB。如果你更专，那就必须会汇编语言。不管什么语言，必须能控制硬件、数据库、媒体文件、HTML5等等。但无论如何不要碰python，那是庞氏。搞程序，随便完成一个课题，都可以用代码来实现课题中的程序控制部分，写论文也很容易。其实不管选图像、视频处理，还是程序语言，关键是你得选择一个适合自己的课题，用你的计算机技术来完成这个课题，那就是论文了。
以下是近些年将遗传算法应用于图像匹配的一些论文推荐：
不可以。根据搜论文知识网显示国家论文的查重要求越来越严，所以现在查重论文的查重比例是30%，那是无法通过查重不能发表论文。目前一般论文的查重率不能超过20%或更低。当代论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。
摘要：文章部分摘自 链接 。以kaggle上的猫狗数据集做训练，20000张训练图片，猫狗各10000张，5000张验证集，猫狗各2500张。
数据集链接
链接：
提取码：6666
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在2012年前，图像特征都是机械地计算出来的。事实上，设计一套新的特征函数、改进结果，并撰写论文是盛极一时的潮流。SIFT [Lowe, 2004]、SURF [Bay et al., 2006]、HOG（定向梯度直方图） [Dalal & Triggs, 2005] 、bags of visual words 和类似的特征提取方法占据了主导地位。
另一组研究人员，包括Yann LeCun、Geoff Hinton、Yoshua Bengio、Andrew Ng、Shun ichi Amari和Juergen Schmidhuber，想法则与众不同：他们认为特征本身应该被学习。此外，他们还认为，在合理地复杂性前提下，特征应该由多个共同学习的神经网络层组成，每个层都有可学习的参数。在机器视觉中，最底层可能检测边缘、颜色和纹理。事实上，Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoff Hinton提出了一种新的卷积神经网络变体AlexNet。在2012年ImageNet挑战赛中取得了轰动一时的成绩。AlexNet 以 Alex Krizhevsky 的名字命名，他是论文 [Krizhevsky et al., 2012] 的第一作者。
有趣的是，在网络的最底层，模型学习到了一些类似于传统滤波器的特征抽取器。 图1 是从AlexNet论文 [Krizhevsky et al., 2012] 复制的，描述了底层图像特征。
AlexNet的更高层建立在这些底层表示的基础上，以表示更大的特征，如眼睛、鼻子、草叶等等。而更高的层可以检测整个物体，如人、飞机、狗或飞盘。最终的隐藏神经元可以学习图像的综合表示，从而使属于不同类别的数据易于区分。尽管一直有一群执着的研究者不断钻研，试图学习视觉数据的逐级表征，然而很长一段时间里这些尝试都未有突破。深度卷积神经网络的突破出现在2012年。2012年，AlexNet横空出世。它首次证明了学习到的特征可以超越手工设计的特征。它一举打破了计算机视觉研究的现状。 AlexNet使用了8层卷积神经网络，并以很大的优势赢得了2012年ImageNet图像识别挑战赛。
AlexNet和LeNet的设计理念非常相似，但也存在显著差异。 首先，AlexNet比相对较小的LeNet5要深得多。 AlexNet由八层组成：五个卷积层、两个全连接隐藏层和一个全连接输出层。 其次，AlexNet使用ReLU而不是sigmoid作为其激活函数。
测试模型是否正确
把原来ALexNet最后的全连接层的神经元数目减少了一些方便训练，最后的验证准确度差不多86%左右，训练参数7057474个。
哎血泪教训一定要根据课题组现有基础和可以提供的平台决定，比如你师兄师姐在做什么，组里是否有GPU硬件和数据支持等。如果组里有传承是最好不过了，师兄师姐做过或在做的东西你选择的肯定不会错的，毕竟有人带头和指导～ 如果组里这两个方向都有人在做的话，建议和他们当面聊哈哈哈，利弊你自然就知道啦
发表论文通常只有两种渠道，要么自己投，要么找论文发表机构代投，不管走哪种渠道，最后都是要发表到期刊上的。
期刊，也叫杂志，在上个世纪在出版界曾经是重量级的存在，那个时候互联网还没有兴起，人们阅读文章获取资讯远远没有现在方便，杂志就成为一个很重要的传播媒介。
但现在随着社会的进步，科技的发展，纸媒已经大大没落了，很多期刊被砍掉了，剩下来的大多数不得不自谋出路，学术期刊更是如此，因为这个受众面是很窄的，基本没法盈利，所以只能靠收取版面费来维持，当然，有国家财政拨款的那种不在这个范围。
我们现在发表学术论文，出于严谨性权威性等原因的考虑，还是要发表到纸质期刊上，编辑会用电子邮箱或者内部的系统来收稿，但不会有一个网络平台有发表论文的资质，即使是知网和万方这样的网站，也只是论文数据库，并不是论文发表平台。
所以发表论文的时候，还是要先去选取目标期刊，然后再找到这本期刊的投稿邮箱，或者是找到靠谱的论文发表机构，由代理进行代投，最后都是发表到纸质期刊上的，见刊后一两个月左右被知网收录，就可以检索到了。
医学影像分割论文可以在nature上发表。nature上目前也有很多影像相关的文章，医学影响分割的论文可以在上面发表。
可以学术研究的人都知道一个著名的短语Publish or perish。就是说，研究人员发表文章是硬道理，只有快速而持续在某些专业领域发表自己的研究成果才能在学术界占领高地，并且让自己走得更远。而无论大家如何评价学术论文发表对科学和社会的贡献，学术圈实质上的游戏规则一直没有太大改变：对研究人员来说发表论文是硬通货，是他们获得职位、争取资源、赢得荣誉的重要途经和手段。目前杂志数量爆发式增长，研究人员在发表论文的时候自然有了更多的选择，但同时也给学术的评估带来了不小的麻烦，于是乎评估人员只好依赖于期刊的质量指标来评定研究质量。比如汤普森的影响因子就是为了将这个复杂而微妙的判定简化为一个数字，当然这也是目前业内使用广泛的指标。理论上影响因子似乎是期刊所发表研究的质量，但这一假设目前却越来越受到质疑。学术圈的人都深切体会到一篇文章能否在某个期刊终发表出来，除了科学质量方面的因素外还有其他一些很重要的因素。比如我们一直在告诫学生，一篇稿件在写作风格上、突出重点上和表达上些微的差别就可能影响杂志的接收情况。那么，这究竟只是老道的论文作者的感觉，还是不同期刊上文章的表达真的存在着这样那样的差别呢?如果这些差别真的存在，那么是否就表明影响因子真的与科学质量以外的东西有关呢，而作者是否可以通过改善一些相对简单的写作技巧，以此来提高他们在高影响因子期刊上发表论文的机会呢?在竞争激烈的学术圈中，年轻的研究人员和学生们必须尽可能地发表更多的论文，也希望大限度地争取在好的刊物上发表文章的机会，那么我们应该怎么做呢?美国南伊利诺斯大学的Brady Neiles及其同事在近一期的Bulletin of the Ecological Society of America上撰文分析了不同影响因子期刊中发表的论文，他指出：在竞争激烈的环境下，作者如果要让他们的稿件脱颖而出，改善写作的风格可能是一个有效的手段。而有力的科学写作手段也可看作是某种程度的推销和讲故事，作者必须找到如何创造性地讲故事并清晰地表达这些发现的重要性。
旋威医学编译是权威的医学论文发表机构，多年来专注于医学论文发表，已成功帮助数千名作者成功发表论文。
看你是什么专业的，发表的要求是什么，看着你的专业来选择，期刊发表
医学影像分割论文可以在nature上发表。nature上目前也有很多影像相关的文章，医学影响分割的论文可以在上面发表。
发表论文的平台如下：
1.知网
这里所说的是知网，是清华大学和清华同方共同办的这个数据库。在前些年他也叫中国期刊网，由于后来有人自己建了个网站也叫中国期刊网，自己收录期刊，假李逵装真李逵。玩文字游戏，导致很多作者上当。
所以现在知网对外不称中国期刊网了，就是叫知网。从论文发表来说，知网是最权威的，最有说服力的数据库。
凡是知网收录的期刊，一定是正规的，可以放心大胆的发表的，但是最近这两年知网变得更严格，所以知网收录的期刊发表费用比较贵一些。
2.万方数据库
万方数据库，也是一个比较大的论文数据库，仅次于知网。其权威性和重要性就等于是一个弱化版的知网，但是也是比较大。
从期刊正规性来说，如果一个期刊，知网不收录，但是万方数据库收录，说明还是比较正规的，虽然不如知网收录的那么正规。但是对于一般单位来说够用。
对于大学这样的单位可能必须要求知网。而对于一些企业单位，只要万方数据库能检索到已经发表的论文，就算不错了。所以，万方数据库也是一个必须参考的标准。
3.维普网
维普网在前些年实际上假刊比较多，比较泛滥，这两年所说期刊审核严格，上面审核严格，但是维普网收录的期刊从正规性和权威性上来说，都是严重不如知网和万方数据库。
对于很多要求不高的单位，或者评一些初级职称的单位，只有维普网收录的期刊还能管点用。稍微严格一些的，就不大灵光了。