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据学术堂介绍论文发表只需要六步。第一步：投稿。这是论文发表人员选择好投稿期刊之后，将自己的论文稿件通过邮箱、在线投稿窗口、QQ或者微信即时通讯软件这三大方式发送给编辑。第二步：审核即审稿。投稿之后，编辑会按照投稿顺序对论文进行审稿，有的期刊杂志收取审稿费，如果您的论文需要加急发表，请在投稿时标注清楚，可能会产生加急费用。审稿环节是整个论文发表过程中耗时最长的，影响了论文发表周期的长短，关于论文发表时间影响因素可以阅读《是什么影响论文发表时间长短》了解。这里需要注意的是论文审稿可能会反复进行。第三步：审稿结果。主要介绍通过审稿被录用的论文。通过杂志社论文三审的论文，杂志社会下发录用通知书，并注明预安排在某年某期发表，之所以是预安排，是因为还没交纳版面费。关于论文三审可以阅读《什么时候论文需要三审》，了解一些审稿知识。第四部：交费。这里的交费主要是版面费，交纳之后，论文才会正式进入安排刊期出版流程。第五步：安排发表。版面费到位之后，即可安排刊期，并按照日期出版见刊。少部分论文发表可能会延期，原因很多，例如：有人安排加急。第六步：寄送样刊。论文见刊之后，会给作者寄送一本样刊，作为用途上交的材料。到此整个的论文发表流程结束。
论文发表流程有哪些？完成一篇SCI论文后，下一个任务是如何准备和组织所需的文件和提交的材料。稿件提交后，总刊编辑将进行正式审稿，检查稿件在格式和内容上是否符合本刊要求。稿件通过正式评审后，即可进入实质性评审阶段。因此，应高度重视提交文件的准备工作。投稿前，在选择投稿期刊后，首先要认真阅读期刊作者主页指南上的每一个细节要求，并严格按照目标期刊投稿指南准备相关投稿材料。如果投稿指南上的描述不清楚，你可以下载最新一期的期刊供阅读和参考。许多杂志都会在提交指南页面提供免费下载的样本供作者参考。不同的杂志需要准备不同的文件，但它们也有某些共同点。例如，提交材料通常包括：正文（手稿或正文）、扉页（全称或扉页）、附件、图片（图）、表格（表）、补充资料文件（辅助资料或补充材料）及其他相关文件等。以下是提交文件的准备和注意事项的简要说明：文本（text）正文是对一篇论文的完整描述，按优先顺序，通常包括标题、摘要、导言、材料与方法、结果、讨论、致谢、参考文献、表格、图片说明（图例或图注）等主要部分。材料、方法和结果往往内容丰富。每个段落都可以设置副标题。副标题可以加粗或斜体，以便于阅读。少数杂志要求表格和图片说明不能放在全文中，而是放在单独的Word文档中。在正常情况下，提交指南将对文章的结构、格式和字数作出规定和详细介绍。整个稿件的每一部分都必须严格按照投稿指南的要求编写。标题页（完整标题或标题页）标题页包含文章的标题、所有作者信息（姓名、最高学位、单位及其通信地址）以及相应作者的联系信息（单位、地址、电话、传真和电子邮件）。大多数SCI期刊要求文章标题不得超过100个印刷体字符（包括字母、标点符号和空格），应为10-12个（不超过25个）英文单词的名词性短语或句子。作者排名的顺序应根据论文的写作贡献来决定。共同第一作者或共同通讯作者通常用“*”等符号标记，并单独解释。有些杂志需要在标题页上写基金支持，通常在标题页的下半部分。此外，大多数SCI期刊要求作者提供不超过40个印刷字符的标题（行标题、短标题）。求职信期刊编辑通常允许作者简要介绍论文的亮点和价值，作者也希望能为编辑提供一些信息，帮助他们的论文进行评审和决策。以上信息可写在提交信中，一封好的投稿信必须特别注意内容和格式。一些医学期刊在作者指南中对投稿信的内容和格式有具体要求。送审函的格式与一般公函相似，包括标题、标题、正文、背书、签名和附件等，正文是送审函的主体部分。在这一部分，你需要：完整地列出文章的标题。并简要介绍了本研究的主要意义、创新点、投稿意愿和适合期刊稿件的栏目。
1. 准备论文：如果论文已经准备好了，按照论文找合适的期刊就好；如果论文没写好，建议还是先找合适的期刊，然后参照期刊的要求进行论文的写作，这样能更容易通过审核。2.投稿：将论文通过各种途径送到期刊编辑部。3.审核：核心期刊一般是同行评审制度，编辑部会把你的论文转发给三个这个领域的专业人士，由他们提出意见，编辑部会举行会议研究这三个专家的意见后作出录用或者修改或者退稿的决定。这也是核心期刊审稿时间长的原因。普通期刊一般由编辑部自己审核，速度比较快。4.录用：审核通过后，编辑部会开一个录用证明给作者，作者支付相关版面费后就可以安排发表了。5.出刊：热门期刊的刊期通常排在一年以后了，而冷门的刊经常还在收上一年的版面。一般的出刊时间是在3-6个月左右，出刊后编辑部会付费邮寄给作者一本样刊。6.上网：如果是上知网的期刊，那么出刊1-3个月后，作者就可以在知网上检索到自己的文章了。至此，整个发表流程完成。
论文的发表对于部分在校学生和工作者都是非常重要的，简单的讲，发表的论文直接体现你的学术科研成果，所发表的期刊等级越高，影响力越大，就越能展现你在自己的领域的成就。那么个人如何发表论文？学术堂来为你详细的讲解一下：1、发表的论文重要性不同的人发表的论文的作用也不同：（1）评职称（晋升职称）：研究生 毕业需要；教师 、医护人员 、科研院所的人员、企业员工 等 晋升高一级的职称时，发表期刊论文是作为一项必须的参考指标。（2）申报基金、课题 :教育、科技、卫生系统 每年申报的国家自然科学基金项目、其它各种基金项目、各种研究课题时，发表论文 是作为 基金或课题 完成的一种研究成果的结论性展示。（3）世界性基础领域的研究，比如在医学、数字、物理、化学、生命科学 等领域开展的基础性研究，公开发表论文 是对最新科技 科学研究成果、研究方法的一种展示和报道。以推动整个社会的科技进步等。（4）提升自身竞争力：本科生和研究生在校期间发表具有一定水准的论文，有助于提升个人学术素养，进入社会，也可能会有更高的起点。2、发布论文的流程（1）确定自己的研究课题，验证其写作价值，如果具有一定价值，就着手开始筹备论文，第一次发表论文，可以多向前辈请教，多查阅一些资料文献，在前人的基础上寻找突破口，选题立意要新颖实用，不要为了写论文而写论文。（2）论文经过多次修改完善以后，接下来我们就可以准备发表论文，发表论文第一步就是要选择对应的期刊，如果稿件投向不合适的期刊可能会遭遇退稿和不公正评判。如何选择合适的期刊？在知网或其他数据库中检索本篇论文相关领域的期刊，查看期刊级别以及刊物号等，确保其为正规期刊，然后阅读其刊登发表过的论文，看自己的论文是否适合在这些期刊上发表，从中挑出2-3个期刊作为备选，进一步了解这些刊物的审稿周期、投稿费用、投稿要求等，从中选出将要投稿的1个期刊，联系期刊编辑将自己的稿件投递过去，然后等待审稿人员的回复。3、发表论文的要点作者投稿之前，一定要先了解所投期刊的大致情况，做到有的放矢，符合规范等.还应注意以下几个主要问题：（1） 一稿多投问题.一稿多投是违反学术道德的，但又没有明确的界定.绝大多数期刊都要求作者申明不一稿多投.如果投稿人觉得不能接受，他可以选择不在这个期刊投稿，但是如果投稿人同意了，那他就要实践自己的承诺，这是基本诚信问题.刚写文章的作者，投稿时会同时投向很多期刊，e-mail抄送栏里密密麻麻的e-mail地址，编辑最忌一稿多投，看到这种投稿情况，基本不会采纳.每一种刊物都有鲜明的办刊特色，一篇稿件不可能“放之四海皆可用”.关于投稿，把一篇论文的中文版、英文版分别投向国内刊物和国外刊物，即使有所改动，但是编辑一般都具备专业背景，一旦发觉，即可以论文缺乏创新性的理由而退稿.随着科技与网络的不断发展，一稿多投现象将会得到遏制.（2） 电子投稿需要注意的问题.稿件以附件形式发送，不要直接粘贴在“内容”里.下载麻烦，且原文格式也无法显现； 稿件中一定要写清联系电话、通讯地址、邮编等个人信息，便于编辑部联系，以及稿件刊用之后邮寄样刊.作者联系信息很重要，如果作者不留联系方式，将有可能耽误稿件及时发表.邮件名称避免只写“投稿”二字，最好直接写明文章标题、所投栏目.也就是把文章标题作为信件名称，写在“收信人”下面的“主题”栏内.编辑检索时一目了然.投稿后，作者都非常希望能尽快得到回复，编辑部大部分情况下是没有时间一一回复的.除非这个稿子需要修改，需要跟作者交流.如果不需要修改，一般会在稿子审定后通知作者，或发用稿通知，这是投稿的基本常识.（3） 注意写好参考文献.参考文献是为研究、撰写或编辑论着而引用的有关图书资料.在学术论文后列出参考文献的目的：①反映出真实的科学依据；②体现严肃的科学态度，分清是自己的观点或成果，还是别人的观点或成果；③对前人的科学成果表示尊重，同时也是为了指明引用资料出处，便于检索.“参考文献写得好不好，是编辑决定是否接受投稿的重要衡量标准之一.”参考文献选择的准则是： 代表性、相关性、重要性和实时性.实时性是指要掌握研究动态，最近的文献也要列出.从作者的投稿来看，参考文献符合要求的寥寥无几，大部分作者所列参考文献都不符合规范，或者标点符号不规范，或者少项目，甚至纯粹是为了凑参考文献条数，以显示文章的科学性.但是，有经验的编辑一眼即可看穿作者的意图，反而不利于文章的录用.（4） 要学会跟编辑交流.编辑离开了作者，那么编辑水准再高也没办法展现； 作者离开了编辑，那么文章写得再好也只能自娱自乐.所以，编辑要尊重作者的劳动，作者也要理解编辑的辛苦.经常发表文章的作者，大都很善于跟编辑交流，他们在投稿前后，会给编辑打电话，交流沟通.投稿落选，作者不必自怨自艾进而怀疑自己的写作水平，也没有必要责怪编辑，打电话或发电子邮件“兴师问罪”.稿件没有被采用，原因是多方面的，每个编辑部一般都会对文章进行专家审稿，所以，建议作者多跟编辑沟通，询问审稿意见，“有则改之，无则加勉”.这样也有利于作者对文章的修改，以及今后的论文写作，提高论文的科研水平，加大论文的被录用率.任何刊物都会考虑自己的信誉，真正有生命力的刊物在用稿上一定会坚持认稿不认人的原则，只要稿件对路、时机合适，质量属于上乘之作，任何编辑部都没有舍优求次的道理.
chip期刊算SCI1区。《芯片》（Chip），是由上海交通大学与Elsevier集团合作出版的、聚焦芯片类研究的综合性国际期刊。依托物理与天文学院的学科优势，关注集成电路、微纳光子学、凝聚态物理学、量子物理学、人工智能、数据科学等领域芯片化集成化的科学研究以及它们在工程、医学和社会科学等方面的应用实现，包括但不限于量子计算、人工智能、全光神经网络、类脑计算、物联网和边缘计算芯片以及更多类型的非冯诺依曼计算和后摩尔设备，为共同推动未来信息科学技术的科研人员、高校和企业提供一个理想的平台。
核心期刊价格太高了，奖学金评定国家级就够了，如果是9月评定的话你现在要抓紧了，因为高校要求必须在知网等数据库上可查，从文章录用到网上收录都需要两三个月时间，我这边有半导体芯片相关的期刊，联系我吧。
以下这些期刊你可以考虑一下： 1. IEEE TRANSACTIONS ON COMPUTERS2. IEICE TRANSACTIONS ON FUNDAMENTALS OF ELECTRONICS COMMUNICATIONS AND COMPUTER SCIENCES3. IEEE TRANSACTIONS ON VERY LARGE SCALE INTEGRATION VLSI SYSTEMS4. INTEGRATION THE VLSI JOURNAL5. IEICE TRANSACTIONS ON ELECTRONICS6. COMPUTERS ELECTRICAL ENGINEERING7. IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS I REGULAR PAPERS8. IET COMPUTERS AND DIGITAL TECHNIQUES9. INFORMATION PROCESSING LETTERS10. JOURNAL OF CIRCUITS SYSTEMS AND COMPUTERS11. JOURNAL OF SYSTEMS ARCHITECTURE12. JOURNAL OF VLSI SIGNAL PROCESSING SYSTEMS FOR SIGNAL IMAGE AND VIDEO TECHNOLOGY
1、中国图书馆学报 2、图书情报工作 3、情报学报 4、大学图书馆学报 5、图书馆论坛 6、图书馆杂志 7、图书馆 8、情报科学 9、图书馆建设 10、现代图书情报技术 11、图书情报知识 12、情报资料工作:中国社会科学情报学会学报 13、情报杂志 14、情报理论与实践 15、图书馆工作与研究 16、图书馆理论与实践 17、图书馆学研究 18、图书与情报 19、国家图书馆学刊
核心期刊有：国内七大核心期刊体系，1、北京大学图书馆“中文核心期刊”；2、南京大学“中文社会科学引文索引（CSSCI）来源期刊”；3、中国科学技术信息研究所“中国科技论文统计源期刊”（又称“中国科技核心期刊”）；4、中国社会科学院文献信息中心“中国人文社会科学核心期刊”；5、中国科学院文献情报中心“中国科学引文数据库（CSCD）来源期刊”；6、中国人文社会科学学报学会“中国人文社科学报核心期刊”；7、万方数据股份有限公司的“中国核心期刊遴选数据库”。
主管单位：江西省文化厅主办单位：江西省图书馆学会、江西省图书馆 ISSN：1003-725XCN：36-1150/G2周期：季刊语种：中文开本：大16开影响因子：0.588被引次数：5218影响力:2004年本刊荣获第二届江西省优秀期刊“编辑质量奖” 、中国图书馆学会表彰期刊。业务类型：杂志征订期刊级别：省级期刊杂志发表：江西图书馆学刊杂志找我们发表江西图书馆学刊杂志基础信息：《江西图书馆学刊》本刊为江西图书情报界惟一一种国内外公开出版发行的省级学术性专业期刊，创刊于1971年，创刊刊名《图书工作情况交流》，为油印本。1978年改刊名为《图书馆工作》，仍为油印本。1985年改刊名为《赣图通讯》，使用铅印，三色封面，并开始公开发行，国内统一刊号：CN36-1150/G2，ISSN：1003-725X，国内外公开发行。现为大16开，128页，每季中出版，,邮发代码：44-106。本刊融学术性、知识性、实践性于一体，辟有资源建设等十多个图书馆学、情报学、信息学和目录学的栏目，适合广大图书情报工作者和图情专业学生阅读。江西图书馆学刊杂志栏目设置：栏目设置：学术探讨、事业建设、图书馆管理、图书馆学、信息学、目录学、资源建设、文献标引、文献编目、读者工作、期刊工作、信息服务、文献检索、参考咨询、现代技术、书史馆志、古籍整理、国外图书馆、图苑动态等等。江西图书馆学刊杂志社简介1、文稿整体要求论题新奇，文章主题和内容须合适党的三个代表的精神即线路、方针、政策要求；合适国家法令、律例的要求.看法独到，论证周密，说话流利，标点合适规范，篇幅2000-6000字之内为好。少数论题容量大、材料丰硕、条理复杂的文稿以8000字为限。2、依照国家新闻出书署公布的《中国学术期刊(光盘版)检索与评价数据规范》的要求，请同时供给以下相关信息：①姓名，性别，诞生年月，平易近族，籍贯；②工作单元(含二级单元)及具体通信地址(含邮政编码)：③学位，职称，首要研究标的目标；④文章内容摘要(100-200字),关头词(3-8个)以及文章落款(含副题目)英语译文。3、文稿引文务须切确,采取依次编码制,在引文处按论文中援用文献显现的前后阿拉伯数字延续编码,序号外加方括号.一种文献在统一文中被频频援用者,用统一序号标示,须剖明引文具体出处的,可在序号后加圆括号注明页码.参考文献的著录项目要齐全,依次要规范。4、来稿文责自豪,一周内快速回覆是不是采取.编辑有权作内容条理、说话文字和编辑规范方面的删改。如不合意删改，请在投稿时出格声名。作者自留草稿。江西图书馆学刊杂志范例泛在知识环境下图书馆服务泛在化研究图书馆环境下的信息公平论图书馆文献典藏的内涵与外延探究资源与环境:民办高校图书馆可持续发展的动力江西省图书馆隆重举行春节团拜会科学发展观视觉下的高职院校图书馆建设论图书馆在构建和谐社会中的作用县级图书馆发展对策初探公共图书馆与农家书屋建设我国图书馆信息化建设的回顾与展望中小型高校图书馆文献购置经费分配刍议高校文献信息资源共享障碍与对策研究高校图书馆形象塑造与传播策略实践标杆管理在图书馆中的应用探讨基于RFID技术的图书馆管理与服务模式研究基于学科建设的高校图书馆创新发展思考——以江西省高校图书馆为例深圳医院图书馆与医院评审数字出版环境下的信息资源采集研究现状与展望公示独立学院图书馆文献信息资源建设探究——以河南理工大学万方科技学院图书馆为例广东省高校图书馆信息资源共建共享现状及发展对策高职院校图书馆特色数据库建设探讨中小型公共图书馆数字资源建设探究高校图书馆参与地方文献资源共建共享探讨良好馆读关系:图书馆重要的无形资产——试论图书馆良好馆读关系的构建论基于提升图书馆核心竞争力的内部营销策略试论现代图书馆管理网络信息分类法与传统文献分类法比较研究——以网易网和《中图法》为例《江西图书馆学刊》明年将改为双月刊关于当前公共图书馆发展的思考浅谈图书馆读者目录与文献的一体化管理试论省报新闻资料室的服务功能浅谈图书馆工会干部队伍建设基层图书馆人员素质浅议文检课教材多媒体化刍议浅谈研究生的主题标引教学农业院校专利文献检索的教学实践与思考县馆开发科技文献为经济建设服务的探讨信息产业中的图书馆精心为读者着想的表征──《江西历代刻书》读后新形势下地方高校馆读者工作对新时期高校图书馆读者工作的思考财经高校馆读者工作适应改革的设想自考/成考有疑问、不知道自考/成考考点内容、不清楚当地自考/成考政策，点击底部咨询官网老师，免费领取复习资料：
北大核心期刊要目总览（2009版）：图书情报类[2009年02月27日] 1、中国图书馆学报 2、图书情报工作 3、情报学报 4、大学图书馆学报 5、图书馆论坛 6、图书馆杂志 7、图书馆 8、情报科学 9、图书馆建设 10、现代图书情报技术 11、图书情报知识 12、情报资料工作:中国社会科学情报学会学报 13、情报杂志 14、情报理论与实践 15、图书馆工作与研究 16、图书馆理论与实践 17、图书馆学研究 18、图书与情报 19、国家图书馆学刊
推荐《自动化学报》，属于EI期刊，简介如下：
《自动化学报》（ACTA AUTOMATICA SINICA）是由中国自动化学会、中国科学院自动化研究所共同主办的高级学术期刊。本刊于1963年创刊，1966年停刊，1979年复刊，现为大16开本，月刊，每期160页。科学出版社出版，国内外公开发行。
影像综述好投稿吗关于这个问题有以下原因国内影像方面的杂志，基本上分为四类：第一类：也是最难录用的，就是中华放射学杂志。第二类：中国医学影像技术；临床放射学杂志；实用放射学杂志。第三类：中国医学计算机成像杂志；中国医学影像学杂志；中国临床医学影像学杂志；放射学实践；磁共振杂志等。第四类：其它的影像学杂志。欢迎高手分享一下国外影像学杂志的投稿录用的难易程度、影像因子及录用范围（比如：技术，实验、影像表现、或按系统等等）1、中华放射学杂志（2/3）：难度最大，要求最高，三位专家外审，如果两个通过，一个退稿，还是有希望的，如果是一个通过、一个退修，另一个退稿，恐怕厄运难逃，而如果两个退稿，一个通过，肯定退稿！有时候，如果三位专家对文章有异议，可能还要再送2位专家，若您的一篇文章经过5为专家审稿，说明您的东西还是蛮前沿的，但中高率恐怕很低。退稿时间一般是40-60天，如果90天不退稿，那就提前恭喜您啦，即使不是肯等中稿，至少几率已经大增，说明文章进入了审稿会的阶段！千军万马，能够到此关者不多2、中华放射学与防护杂志（1/1）：经历了退稿、申诉、投稿、2次修改的过程，最终将论著变为短片发表，杂志社的老师们态度非常好，也非常负责，只是外审专家可能很大一部分是非医学类的，所以对我们的研究不一定能够接地气3、中华医学超声杂志（电子版）（1/2）：与老牌中华超声医学比较，自然电子版好发些，质量还是不错，如果冲击老牌有些吃力，不妨试试该杂志。4、中国超声医学杂志（3/4）：虽然不是中华杂志，但其质量完全不次于中华超声，难度不小，需要严格的字数限制。需要较好的题材和书写。
推荐《计算机学报》，EI期刊，详情如下：
《计算机学报》被以下数据库收录：
SA 科学文摘(英)(2011)
JST 日本科学技术振兴机构数据库(日)(2013)
EI 工程索引(美)(2016)
CSCD 中国科学引文数据库来源期刊（2017-2018年度）（含扩展版）
北京大学《中文核心期刊要目总览》来源期刊：
1992年(第一版),1996年(第二版),2000年版,2004年版,2008年版,2011年版,2014年版;
期刊荣誉：
百种重点期刊;中科双效期刊;
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
随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。我整理了图像识别技术论文，欢迎阅读!
图像识别技术研究综述
摘要：随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，由于图像在成像时受到外部环境的影响，使得图像具有特殊性，复杂性。基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。
关键词：图像处理;图像识别;成像
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2013)10-2446-02
图像是客观景物在人脑中形成的影像，是人类最重要的信息源，它是通过各种观测系统从客观世界中获得，具有直观性和易理解性。随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展，图像处理技术的应用也越来越广泛，并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段，比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等，在这些应用中，都离不开图像处理和识别技术。图像处理是指用计算机对图像进行处理，着重强调图像与图像之间进行的交换，主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性，使得图像处理和识别技术成为研究热点。
1 图像处理技术
图像处理(image processing)利用计算机对图像进行分析，以达到所需的结果。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理，而图像处理一般指数字图像处理。这种处理大多数是依赖于软件实现的。其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式，主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。
1)图像采集，图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像，也包括一些动态图像，并可以将其转为数字图像，和文字、图形、声音一起存储在计算机内，显示在计算机的屏幕上。图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。
2)图像增强，图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化，数字化后的图像视觉效果不是十分满意。为了突出图像中感兴趣的部分，使图像的主体结构更加明确，必须对图像进行改善，即图像增强。通过图像增强，以减少图像中的图像的噪声，改变原来图像的亮度、色彩分布、对比度等参数。图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量，使图像中的物体的轮廓更加清晰，细节更加明显。图像增强不考虑图像降质的原因，增强后的图像更加赏欣悦目，为后期的图像分析和图像理解奠定基础。
3)图像复原，图像复原也称图像恢复，由于在获取图像时环境噪声的影响、运动造成的图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊，为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复，图像恢复主要采用滤波方法，从降质的图像恢复原始图。图像复原的另一种特殊技术是图像重建，该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。
4)图像编码与压缩，数字图像的显著特点是数据量庞大，需要占用相当大的存储空间。但基于计算机的网络带宽和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频，那么必须对图像进行编码和压缩。目前，图像压缩编码已形成国际标准，如比较著名的静态图像压缩标准JPEG，该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像，适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。由于视频可以被看作是一幅幅不同的但有紧密相关的静态图像的时间序列，因此动态视频的单帧图像压缩可以应用静态图像的压缩标准。图像编码压缩技术可以减少图像的冗余数据量和存储器容量、提高图像传输速度、缩短处理时间。
5)图像分割技术，图像分割是把图像分成一些互不重叠而又具有各自特征的子区域，每一区域是像素的一个连续集，这里的特性可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。图像分割根据目标与背景的先验知识将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。即对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后把目标从背景中分离出来。目前，图像分割的方法主要有基于区域特征的分割方法、基于相关匹配的分割方法和基于边界特征的分割方法[2]。由于采集图像时会受到各种条件的影响会是图像变的模糊、噪声干扰，使得图像分割是会遇到困难。在实际的图像中需根据景物条件的不同选择适合的图像分割方法。图像分割为进一步的图像识别、分析和理解奠定了基础。
2 图像识别技术
图像识别是通过存储的信息(记忆中存储的信息)与当前的信息(当时进入感官的信息)进行比较实现对图像的识别[3]。前提是图像描述，描述是用数字或者符号表示图像或景物中各个目标的相关特征，甚至目标之间的关系，最终得到的是目标特征以及它们之间的关系的抽象表达。图像识别技术对图像中个性特征进行提取时，可以采用模板匹配模型。在某些具体的应用中，图像识别除了要给出被识别对象是什么物体外，还需要给出物体所处的位置和姿态以引导计算初工作。目前，图像识别技术已广泛应用于多个领域，如生物医学、卫星遥感、机器人视觉、货物检测、目标跟踪、自主车导航、公安、银行、交通、军事、电子商务和多媒体网络通信等。主要识别技术有：
2.1 指纹识别
指纹识别是生物识别技术中一种最实用、最可靠和价格便宜的识别手段，主要应用于身份验证。指纹识别是生物特征的一个部分，它具有不变性：一个人的指纹是终身不变的;唯一性：几乎没有两个完全相同的指纹[3]。一个指纹识别系统主要由指纹取像、预处理与特征提取、比对、数据库管理组成。目前，指纹识别技术与我们的现实生活紧密相关，如信用卡、医疗卡、考勤卡、储蓄卡、驾驶证、准考证等。
2.2 人脸识别 目前大多数人脸识别系统使用可见光或红外图像进行人脸识别，可见光图像识别性能很容易受到光照变化的影响。在户外光照条件不均匀的情况下，其正确识别率会大大降低。而红外图像进行人脸识别时可以克服昏暗光照条件变化影响，但由于红外线不能穿透玻璃，如果待识别的对象戴有眼镜，那么在图像识别时，眼部信息全部丢失，将严重影响人脸识别的性能[4]。
2.3 文字识别
文字识别是将模式识别、文字处理、人工智能集与一体的新技术，可以自动地把文字和其他信息分离出来，通过智能识别后输入计算机，用于代替人工的输入。文字识别技术可以将纸质的文档转换为电子文档，如银行票据、文稿、各类公式和符号等自动录入，可以提供文字的处理效率，有助于查询、修改、保存和传播。文字识别方法主要有结构统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络[5]。由于文字的数量庞大、结构复杂、字体字形变化多样，使得文字识别技术的研究遇到一定的阻碍。
3 结束语
人类在识别现实世界中的各种事物或复杂的环境是一件轻而易举的事，但对于计算机来讲进行复杂的图像识别是非常困难的[6]。在环境较为简单的情况下，图像识别技术取得了一定的成功，但在复杂的环境下，仍面临着许多问题：如在图像识别过程中的图像分割算法之间的性能优越性比较没有特定的标准，以及算法本身存在一定的局限性，这使得图像识别的最终结果不十分精确等。
参考文献：
[1] 胡爱明，周孝宽.车牌图像的快速匹配识别方法[J].计算机工程与应用，2003，39(7)：90—91.
[2] 胡学龙.数字图像处理[M].北京：电子工业出版社，2011.
[3] 范立南，韩晓微，张广渊.图像处理与模式识别[M].北京：科学出版社，2007.
[4] 晓慧，刘志镜.基于脸部和步态特征融合的身份识别[J].计算机应用，2009，1(29)：8.
[5] 陈良育，曾振柄，张问银.基于图形理解的汉子构型自动分析系统[J].计算机应用，2005，25(7)：1629-1631.
[6] Sanderson C，Paliwal K K.Information Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33，Martigny，Swizerland，2002.
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自己很早就看到过这篇论文了，论文中的工作和我的一个项目也是有很多共通之处，但是自己实力不够也没有想法去把它们全部总结下来，只能在此膜拜一下大佬。 自从2012年AlexNet在图像分类任务上大放异彩后，深度卷积神经网络已经成为图像分类任务上最有效的方法，在ImageNet上的准确率也从62.5%提升至82.7%。然而这些提升不仅仅是网络结构上的改进，还有很多训练策略上的改进，如损失函数、数据预处理、优化方法等，但是这些改进的关注度却非常低，有些重要的tricks甚至只能在源码中找到。本论文总结了一个技巧大礼包，通过和baseline对比，评估这些技巧的有效性。同样的，关于这些技巧的结论也适用于其他计算机视觉任务，比如目标检测、语义分割、实例分割等等。 baseline的训练方法主要是参考Resnet的训练过程。 近些年来，硬件（GPU）上发展迅速，所以在权衡性能上的选择也发生了改变。现在在训练时会去选择使用低数值精度和更大的batch size。 对于同样个数的epoch，大的batch_size效果不如小的batch_size。可以用以下启发式方法来解决这个问题 通常神经网络都是用32位浮点型（FP32）精度训练，也就是说所有参数的存储和运算都是用FP32。然而当前的新硬件支持更低精度的数据类型。比如V100用FP32能提供14TFLOPS，但是用FP16能提供100TFLOPS。在V100上从FP32切换到FP16后，整体训练速度加快了2到3倍。（本人不太了解混合精度训练，论文里也只是简单提了几句，大概看了一下百度的那篇混合精度论文，有误的话请指正） 尽管使用FP16可以大大加快训练速度，但是有些梯度在FP16范围之外，如果用FP16进行更新，梯度都会是0，无法正常训练。所以这里主要有两个方法： 模型调整是对网络体系结构的微小调整，例如改变特定卷积层的步幅。这种调整通常几乎不会改变计算复杂性，但可能对模型精度产生不可忽略的影响。在本节中，我们将使用ResNet作为示例来研究模型调整的影响。 ResNet由一个输入主干，后续的四个阶段和一个输出层组成。 ResNet有两个流行的调整，在这里我们分别成为ResNet-B和ResNet-C，我们也提出了一个新的模型调整，ResNet-D。 使用第三节提到的BS=1024，精度为FP16的ResNet50进行实验。ResNet50和ResNet50-D的浮点数计算成本差异在15%内，在训练过程中，ResNet50-D仅仅只慢了3%，精度提升了1%。我自己也大概计算了一下将用3个3x3替代一个7x7增加的FLOPs。（不包含bias，BN，ReLu等计算）本节进一步介绍提高模型精度的四种训练策略的改进。 在训练过程中，学习率是一个至关重要的参数，在使用warm up后，我们通常会随着训练进程，逐步降低学习率。广泛使用的策略是学习率指数衰减。在ResNet中是每30轮降低0.1，称之为step decay；在Inception中是每两轮降低0.94。另一种策略是2016年提出的学习率余弦衰减。简化版本是通过余弦函数将学习速率从初始值降低到0。从上图可以看出，起初余弦衰减的学习率缓慢下降，在中间部分几乎是线性下降，在最后又缓慢下降。（但是似乎准确率没有提升，而且也没有加速收敛，只是验证准确率曲线更加平滑） 图像分类网络的最后一层通常是全连接层。由 表示 类的预测得分，可以通过 算子对这些得分进行归一化得到预测概率。总共有 类， 类的概率 可以通过以下公式计算：另外，如果图像的真实标签是 ，我们可以得到分布 : 负交叉熵计算（论文中此处公式有误）： 通过训练，使得 两个分布越来越接近。损失计算也可以转换为下式： 所以最优解是 ，同时保持其他值很小。换句话说，这样做也鼓励输出的分数有显著区别，从而可能导致过拟合（通过softmax学到的模型太自信了）。 标签平滑的想法首先被提出用于训练Inception-v2，它改变了真实概率 的分布： 其中 是一个常数，所以最后的解为： 其中 可以是任意实数。这样可以调整全连接层的输出，得到更好的泛化能力。 在知识蒸馏中，我们使用教师模型来帮助训练当前模型，这被称为学生模型。教师模型通常是具有更高准确度的预训练模型，因此通过模仿，学生模型能够在保持模型复杂性相同的同时提高其自身的准确性。一个例子是使用ResNet-152作为教师模型来帮助培训ResNet-50。 在训练期间，我们添加蒸馏损失来惩罚教师模型的Softmax出书和学生模型之间的差异。给定输入，假设 是真实概率分布，并且 分别是学生模型和教师模型最后全连接层的输出。我们之前是使用负交叉熵损失 来衡量 之间的差异。加上只是蒸馏后，其损失函数变为：2017年提出的mixup。每次随机选两个样本作为一个样本对 ，然后通过这一个样本对，生成一个新的样本：这里作者没有提及采用mix up后损失函数计算方法的改变，我补充一下： 知乎的讨论---如何评价mixup: BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION？ 我们设置 用于标签平滑，使用 用于知识蒸馏，对于ResNet152-D模型，同时使用余弦学习率衰减和标签平滑作为教师网络。在mix up 中，我们在Beta分布中选择 ，并且将训练轮数由120增加到200，因为mix up要求使用更多的轮数才能够更好的收敛。当我们同时使用mix up 和知识蒸馏时，教师网络也会使用mix up进行训练。 知识蒸馏在ResNet上运行良好，但是它在Inception-V3和MobileNet上运行不佳。我们的解释是，教师模型不是来自学生的同一个家庭，因此在预测中有不同的分布，并对模型带来负面影响。 迁移学习是图像分类模型的一个主要用途，我们在选择了两个重要的计算机视觉任务：物体检测和语义分割，通过改变基本模型来评估他们的性能。 我们分别使用VOC 2007 trainval和VOC 2012 trainval的联合集进行培训，并使用VOC 2007测试进行评估。我们在这个数据集上训练了Faster-RCNN，其中包括来自Detectron的改进，例如线性warm up 和 long training schedul。将Faster-RCNN的基础网络替换，保持其他设置相同，因此收益仅来自于模型。ImageNet上精度为79.29％的最佳基础模型在VOC上的最佳mAP为81.33％，优于标准模型4％ 我们使用完全卷积网络FCN在ADE20K 数据集上训练模型，在Stage3和Stage4中使用扩张卷积。与我们在物体检测上的结果相矛盾，余弦学习速率表有效地提高了FCN性能，而其他改进则没有效果。对该现象的潜在解释是语义分割在像素级别中预测。虽然使用标签平滑，蒸馏和mix up 的模型有利于软化标签，但模糊的像素级信息可能会降低精度。 在本文中，我们调查了十几个技巧，以训练深度卷积神经网络，以提高模型的准确性。这些技巧为模型架构，数据预处理，损失函数和学习速率进行了微小的修改。我们在ResNet-50，Inception-V3和MobileNet上的实证结果表明，这些技巧可以始终如一地提高模型精度。更令人兴奋的是，将所有这些堆叠在一起可以显着提高准确性。此外，这些改进的预训练模型在转移学习中显示出强大的优势，这改善了对象检测和语义分割。我们相信，这种优势可以扩展到更广泛的领域。 作者总结了一大堆技巧，并且对于这些技巧都做了足够的实验，可以将其作为一本指导手册，帮助自己在以后训练网络的过程中少踩坑。其中每一个tricks在本文中也只是简单交代，想要了解更多的细节还需要去找相关论文继续深入。