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(该分享持续更新中...) 这篇论文主要有三个贡献点： 目前，物体检测、语义分割等技术都是集中在如何在图片上检测出物体，但是忽略了物体与物体之间的关系。一项最近的工作提出了用图（场景图）来代表一个场景。场景图是图像的可解释的结构化表示，可以支持更高级别的视觉智能任务，如captioning。 将每一对节点(对象)视为潜在的边(关系)的自然方法本质上是对全连通图的推理，这种方法在建模上下文关系时通常是有效的，但对对象数量的缩放效果很差(二次)，很快就变得不切实际。嘴朴素的修正方法是采用随机采样，虽然它是efficient，但不是effective，因为对象之间的相互作用的分布远远不是随机的。 作者的解决办法： 图1.给一张图片，模型从图片中抽取出objects(a), 所有节点考虑可能存在的边（b），通过一个医学系的方法‘relatedness’裁去不可能发关系，从而产生更稀疏的候选图结构（c）。最后，利用aGCN去集成全局信息并且更新物体节点和关系的标签（d） 在这项工作中，我们提出了一个新的框架，Graph R-CNN，它通过两种机制有效地利用对象关系规则来智能地稀疏化和推理候选场景图。我们的模型可以分解为三个逻辑阶段:1)对象节点提取，2)关系边缘剪枝，3)图上下文集成，如图1所示。 在对象节点提取阶段，我们使用了一个标准的对象检测的pipeline（faster rcnn）。这就产生了一组localized object regions，如图1b所示。我们将在剩下的pipeline中引入两个重要的新特性，以合并上面讨论的对象关系中的真实世界的规则性。首先，我们介绍了一个关系建议网络(RePN)，该网络能够有效地计算对象对之间的关联分数，这些分数被用来智能地修剪不太可能的场景图连接(与之前工作中的随机修剪不同)，剪枝后的稀疏图如图1c所示。其次，给出了稀疏连接的候选场景图，我们应用了一个注意图卷积网络(aGCN)来在整个图中传播higher-order上下文——更新每个对象及其基于其邻居的关系表示。与现有的工作相比，我们预测每个节点的边attention，使我们的方法能够学习调节不可靠或不太可能的边缘之间的信息流。我们在图1d中显示了细化的图形标签和边缘attention(与边缘宽度成比例)。 现有对于场景图生成的指标是基于召回⟨主题、谓词、对象⟩三元组或给定ground truth的object localizations的对象和谓词。为了揭示这些度量标准存在的问题，考虑一个方法，该方法将图1a中的boy误认为是man，但在其他方面识别出他是1)站在消防栓后面，2)靠近一辆汽车，3)穿着一件毛衣。在基于三元组的度量标准下，这个小错误(boy vs man)将被严重惩罚，尽管大多数boy的关系被正确识别。尽管提供ground-truth区域的度量方法通过严格关注关系预测来回避这个问题，但是它不能准确地反映整个场景图生成系统的测试时性能。 为了解决这种不匹配，我们引入了一种新的评估度量(SGGen+)，它更全面地评估场景图生成的性能，包括对象、属性(如果有的话)和关系。我们提出了度量SGGen +计算总的recall对于独立实体(对象和谓词),pair 实体⟨对象,属性⟩(如果有的话),和三元组实体⟨主题、谓词、对象⟩。我们在这个新的度量下报告现有方法的结果，发现我们的方法也显著地优于最先进的方法。更重要的是，这个新的度量为生成的场景图和真实场景图之间的相似性提供了一个更鲁棒、更全面的度量。 具体来说，本工作通过引入一种新的模型(graph R-CNN)来解决场景图生成问题，该模型可以利用对象关系的规律性，并提出了一种更全面的场景图生成评价指标(SGGen+)。我们将我们的模型与现有的标准度量方法进行基准测试，而这个新度量方法的性能优于现有方法。 利用上下文来提高场景理解的想法在计算机视觉中有着悠久的历史[16,27,28,30]。最近，Johnson等人受到图形界研究的表示方法的启发，提出了从图像中提取场景图的问题，这将对象检测的任务[6,7,22,31,32]概括为也检测对象的关系和属性。 已经提出了许多方法来检测对象及其关系。尽管这些工作中的大多数指出，对场景图中二次关系的推理是棘手的，但每个都采用了启发式方法，如随机抽样来解决这个问题。我们的工作是第一个引入一个可训练的关系建议网络(RePN)，它学会了在不牺牲efficacy的情况下从图中删除不可能的关系边缘。RePN提供了高质量的候选关系，我们发现它提高了场景图生成的整体性能。 大多数场景图生成方法还包括上下文传播和对候选场景图进行推理的机制，以细化最终的标记。在[40]中，Xu等人将问题分解为两个子图，一个用于对象，另一个用于关系，并执行消息传递。类似地，在[17]中，作者提出了两种消息传递策略(并行顺序)，用于在对象和关系之间传播信息。Dai等人将场景图生成过程建模为条件随机场(CRF)的推理。Newell等人提出直接从图像像素中生成场景图，而不需要使用基于关联图嵌入的对象检测器。在我们的工作中，我们开发了一种新的注意图卷积网络(aGCN)来更新节点和关系表示，通过在候选场景图的节点之间传播上下文来操作视觉和语义特征。虽然在功能上类似于上述基于消息传递的方法，但aGCN是高效的，可以学习将注意力放在可靠的边缘，并减弱不太可能的影响。 以往的许多方法都注意到在场景图生成过程中具有很强的规律性，从而激发了我们的方法。在[23]中，Lu等人整合了语言中的语义先验，以改进对对象之间有意义关系的检测。同样，Li等人[18]证明了region caption也可以为场景图生成提供有用的上下文。与我们的动机最相关的是，Zeller等人将motifs的概念(即经常出现的图结构)形式化。并在VG数据集[14]中检测它们的出现的概率。作者还提出了一个令人惊讶的强基线，它直接使用频率先验来明确地综合图结构中的规律来预测关系。 我们的关系建议网络(Relationship Proposal Network, RePN)受到了RPN的启发，与用于对象检测的faster R-CNN[32]的区域建议网络(region Proposal Network, RPN)紧密相关。我们的RePN在本质上也类似于最近提出的关系建议网络(Rel-PN)[45]。这些方法之间有许多细微的差别。Rel-PN模型独立地预测主题、对象和谓词的建议，然后重新对所有有效的三元组进行评分，而我们的RePN根据对象生成关系，允许它学习对象对关系的偏差。此外，他们的方法是类无关的，并没有用于场景图生成。 GCNs最初是在[13]的半监督学习环境中提出的。GCNs将图数据上的复杂计算分解为一系列局部化操作(通常只涉及相邻节点)，用于每个节点的每个时间步。在计算之前，结构和边缘强度通常是固定的。为了完整起见，我们注意到即将出版的出版物[36]同时独立地开发了一个类似的GCN注意机制(如aGCN)，并在其他(非计算机视觉)上下文中显示了它的有效性。 在这项工作中，我们将场景图建模为包含图像区域、关系及其标签的图。 代表image， 代表nodes集合(一个node对应一个localized object region)， 代表物体间的关系， 分别代表object和relationship的labels。因此，我们的目标是为 建模，在我们的工作中，我们把场景图的生成分解为三部分： 将图的构造(节点和边)与图的标注分离开来。这个因式分解背后的直觉很简单。首先，object region proposal 通常使用现成的对象检测系统(如faster rcnn[32])进行建模，以生成候选区域。值得注意的是，现有的方法通常将第二个关系建议项 建模为顶点 之间潜在边的均匀随机抽样。相反，我们提出了一个关系建议网络(RePN)来直接建模 ——使我们的方法成为第一个允许学习整个生成过程端到端。最后，图标记过程 通常被视为迭代求精过程。模型的pipeline如图2所示：每一个object proposal 都与一个空间区域 , 一个合并的特征向量 , 一个初始化估计标签分布 over 相关联。我们将对于所有n个proposals的向量集合表示为矩阵 以及 Relation Proposal Network 给定上一步提出的n个对象节点，它们之间可能有 个连接;然而，正如前面所讨论的，由于真实对象交互中的规则性，大多数对象对不太可能有关系。为了对这些规律进行建模，我们引入了一个关系建议网络(RePN)，该网络能够有效地估计对象对之间的关联性。通过对不太可能关系的边缘进行剪枝，可以有效地稀疏化候选场景图，保留可能的边缘，抑制不太可能的边缘带来的噪声。 在这篇论文中，我们利用估计的类别分布( )来推断关联性——本质上是学习软类别关系的先验。这种选择与我们的直觉一致，即与其他类相比，某些类相对不太可能交互。具体,给定初始对象分类分布 ,我们给所有的 有向对 评分, 计算 时的相关性，其中 是一个习得的相关性对函数。 的一个直接实现可以将连接[p^o_i, p^o_j]作为输入传递给一个多层感知器，该感知器输出分数。然而，考虑到对象对的平方数，这种方法将消耗大量的内存和计算。为了避免这种情况，我们考虑一个非对称的内核函数: 分别代表在关系中主语和宾语对映射函数。这个分解使得，仅使用 的两个投影过程，然后执行一次矩阵乘法就能获得分数矩阵 。对于 和 ，我们使用两个多层感知器(mlp)与相同的架构(但不同的参数)。我们还对分数矩阵S进行了sigmoid操作，使得每一个元素都为0～1之间。 在获得分数矩阵后，我们将其降序排序，然后选择前K对。然后，我们使用非最大抑制(NMS)来过滤出与其他对象有明显重叠的对象对。每个关系都有一对边界框，组合顺序很重要。我们计算两个对象对 and 之间对重叠： 计算两个box交集的区域， 计算并集区域。剩余的m个对象对被认为是具有意义关系E的候选对象。利用E，我们得到了一个图 ，它比原来的全连通图稀疏得多。随着图的边的提出，我们还通过从每个对象对的联合框中提取特征，得到所有m个关系的可视化表示 。 为了整合由图结构提供的上下文信息，我们提出了一个注意图卷积网络(aGCN)。在描述我们提出的aGCN之前，让我们简要回顾一下“普通的”GCN，其中每个节点 都有一个表示 如在[13]中提出的那样。简单,目标节点图中,相邻节点的表示 首先通过学习改变线性变换矩阵 .然后,这些转换表示与预先确定的权值α聚集,紧随其后的是一个非线性函数σ(ReLU [25])。这种分层传播可以写成: 或者我们可以把节点整合进一个矩阵中，就可以得到：与i不相邻的节点设定为0，并且设定αii为1。在传统的GCN中,图中的连接是已知并且系数向量αi是基于对称规范化邻接矩阵的特性预设的。 在这篇论文中，我们将传统的GCN拓展了attention版本，通过调节α。为了能够从节点features预测attention，我们通过一个拼接的节点feature学习了一个两层的MLP，并且对得到的分数进行一次softmax。对于节点i的attention是：and 是习得参数，[·, ·] 是拼接操作。通过定义，我们设定 and 。由于注意力机制是节点特征的函数，每次迭代都会导致注意力的改变，从而影响后续的迭代。 回想一下，在前面的小节中，我们有一组N个对象区域和m个关系。在此基础上，我们构造了一个图G，其中节点对应于对象和关系建议。我们在关系节点及其关联对象之间插入边。我们还在所有对象节点之间直接添加了跳转连接边。这些连接允许信息直接在对象节点之间流动。最近的研究表明，对目标相关性进行推理可以提高检测的性能。我们将aGCN应用于此图，基于全局上下文更新对象和关系表示。 注意到我们的图捕获到不同类型到连接（ ↔ relationship, relationship ↔ subject and object ↔ object）。此外，每个连接之间的信息流可能是不对称的(the 信息量 of subject on relationship might be quite different from relationship to subject)。我们学习了每种类型和顺序的不同转换——将节点类型a到节点类型b的线性转换表示为 ，其中s=subject、o=objects和r=relationships。Object node的representation的更新公式如下（object features为 , relationship features为 ）：with and similarly for relationship nodes as: 一个开放的选择是如何初始化object and relationship node represenstions ，它可能被设置为任何intermediate feature representations，甚至是对应类标签的pre-softmax输出。在实践中，我们同时运行可视化的和语义化的aGCN计算——一个具有可视化的特性，另一个使用pre-softmax输出。通过这种方式，我们既可以推断出较低层的视觉细节，也可以推断出较高级别的语义共现(即汽车轮子)。进一步地，我们把语义aGCN的注意力放在视觉aGCN上——基于视觉线索有效地调节语义信息流。这也加强了两个图中表示的真实对象和关系以相同的方式与其他对象交互。 Loss Function 在Graph R-CNN，我们把场景图生成过程分解成三个子过程： 。在训练阶段，这些子过程都是使用监督训练。对于 ，我们用RPN相同的损失（binary cross entropy loss on proposals，regression loss for anchors）。对于 ，我们使用另一个binary cross entropy loss on the relation proposals。对于最后的场景图生成 ，两个muti-class cross entropy losses是被用于object classification and predicate classification。 场景图生成是一个结构化的图上预测问题，如何正确、有效地对预测进行评价是当前场景图生成研究中尚未解决的问题。我们注意到图论[5]对基于最小图编辑距离的图相似度进行了深入的研究;然而，计算准确的解决方案是np完全和ap近似的APX-hard[20]。 以前的工作通过在[40]中引入一个简单的基于三元组回归的度量来评估场景图的生成，从而绕过了这些问题。根据这个指标,我们将称之为SGGen, the ground truth of 场景图表示为一组
论文名称：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 从Alexnet提出后，作者等人思考如何利用卷积网络来完成检测任务，即输入一张图，实现图上目标的定位（目标在哪）和分类（目标是什么）两个目标，并最终完成了RCNN网络模型。 创新点： RCNN提出时，检测网络的执行思路还是脱胎于分类网络。也就是深度学习部分仅完成输入图像块的分类工作。那么对检测任务来说如何完成目标的定位呢，作者采用的是Selective Search候选区域提取算法，来获得当前输入图上可能包含目标的不同图像块，再将图像块裁剪到固定的尺寸输入CNN网络来进行当前图像块类别的判断。 参考博客： 。 论文题目：OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 该论文讨论了，CNN提取到的特征能够同时用于定位和分类两个任务。也就是在CNN提取到特征以后，在网络后端组织两组卷积或全连接层，一组用于实现定位，输出当前图像上目标的最小外接矩形框坐标，一组用于分类，输出当前图像上目标的类别信息。也是以此为起点，检测网络出现基础主干网络(backbone)+分类头或回归头（定位头）的网络设计模式雏形。 创新点： 在这篇论文中还有两个比较有意思的点，一是作者认为全连接层其实质实现的操作和1x1的卷积是类似的，而且用1x1的卷积核还可以避免FC对输入特征尺寸的限制，那用1x1卷积来替换FC层，是否可行呢？作者在测试时通过将全连接层替换为1x1卷积核证明是可行的；二是提出了offset max-pooling，也就是对池化层输入特征不能整除的情况，通过进行滑动池化并将不同的池化层传递给后续网络层来提高效果。另外作者在论文里提到他的用法是先基于主干网络+分类头训练，然后切换分类头为回归头，再训练回归头的参数，最终完成整个网络的训练。图像的输入作者采用的是直接在输入图上利用卷积核划窗。然后在指定的每个网络层上回归目标的尺度和空间位置。 参考博客： 论文题目：Scalable Object Detection using Deep Neural Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 既然CNN网络提取的特征可以直接用于检测任务（定位+分类），作者就尝试将目标框（可能包含目标的最小外包矩形框）提取任务放到CNN中进行。也就是直接通过网络完成输入图像上目标的定位工作。 创新点： 本文作者通过将物体检测问题定义为输出多个bounding box的回归问题. 同时每个bounding box会输出关于是否包含目标物体的置信度, 使得模型更加紧凑和高效。先通过聚类获得图像中可能有目标的位置聚类中心，（800个anchor box）然后学习预测不考虑目标类别的二分类网络，背景or前景。用到了多尺度下的检测。 参考博客： 论文题目：DeepBox: Learning Objectness with Convolutional Networks 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 本文完成的工作与第三篇类似，都是对目标框提取算法的优化方案，区别是本文首先采用自底而上的方案来提取图像上的疑似目标框，然后再利用CNN网络提取特征对目标框进行是否为前景区域的排序；而第三篇为直接利用CNN网络来回归图像上可能的目标位置。创新点： 本文作者想通过CNN学习输入图像的特征，从而实现对输入网络目标框是否为真实目标的情况进行计算，量化每个输入框的包含目标的可能性值。 参考博客： 论文题目：AttentionNet: AggregatingWeak Directions for Accurate Object Detection 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 对检测网络的实现方案进行思考，之前的执行策略是，先确定输入图像中可能包含目标位置的矩形框，再对每个矩形框进行分类和回归从而确定目标的准确位置，参考RCNN。那么能否直接利用回归的思路从图像的四个角点，逐渐得到目标的最小外接矩形框和类别呢？ 创新点： 通过从图像的四个角点，逐步迭代的方式，每次计算一个缩小的方向，并缩小指定的距离来使得逐渐逼近目标。作者还提出了针对多目标情况的处理方式。 参考博客： 论文题目：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 如RCNN会将输入的目标图像块处理到同一尺寸再输入进CNN网络，在处理过程中就造成了图像块信息的损失。在实际的场景中，输入网络的目标尺寸很难统一，而网络最后的全连接层又要求输入的特征信息为统一维度的向量。作者就尝试进行不同尺寸CNN网络提取到的特征维度进行统一。创新点： 作者提出的SPPnet中，通过使用特征金字塔池化来使得最后的卷积层输出结果可以统一到全连接层需要的尺寸，在训练的时候，池化的操作还是通过滑动窗口完成的，池化的核宽高及步长通过当前层的特征图的宽高计算得到。原论文中的特征金字塔池化操作图示如下。 参考博客 ： 论文题目：Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN model 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： 既然第三篇论文multibox算法提出了可以用CNN来实现输入图像中待检测目标的定位，本文作者就尝试增加一些训练时的方法技巧来提高CNN网络最终的定位精度。创新点： 作者通过对输入网络的region进行一定的处理（通过数据增强，使得网络利用目标周围的上下文信息得到更精准的目标框）来增加网络对目标回归框的精度。具体的处理方式包括：扩大输入目标的标签包围框、取输入目标的标签中包围框的一部分等并对不同区域分别回归位置，使得网络对目标的边界更加敏感。这种操作丰富了输入目标的多样性，从而提高了回归框的精度。 参考博客 ： 论文题目：Fast-RCNN 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： RCNN中的CNN每输入一个图像块就要执行一次前向计算，这显然是非常耗时的，那么如何优化这部分呢？ 创新点： 作者参考了SPPNet（第六篇论文），在网络中实现了ROIpooling来使得输入的图像块不用裁剪到统一尺寸，从而避免了输入的信息丢失。其次是将整张图输入网络得到特征图，再将原图上用Selective Search算法得到的目标框映射到特征图上，避免了特征的重复提取。 参考博客 ： 论文题目：DeepProposal: Hunting Objects by Cascading Deep Convolutional Layers 提出时间：2015年 论文地址： 主要针对的问题： 本文的作者观察到CNN可以提取到很棒的对输入图像进行表征的论文，作者尝试通过实验来对CNN网络不同层所产生的特征的作用和情况进行讨论和解析。 创新点： 作者在不同的激活层上以滑动窗口的方式生成了假设，并表明最终的卷积层可以以较高的查全率找到感兴趣的对象，但是由于特征图的粗糙性，定位性很差。相反，网络的第一层可以更好地定位感兴趣的对象，但召回率降低。 论文题目：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 提出时间：2015年NIPS 论文地址： 主要针对的问题： 由multibox（第三篇）和DeepBox（第四篇）等论文，我们知道，用CNN可以生成目标待检测框，并判定当前框为目标的概率，那能否将该模型整合到目标检测的模型中，从而实现真正输入端为图像，输出为最终检测结果的，全部依赖CNN完成的检测系统呢？ 创新点： 将当前输入图目标框提取整合到了检测网络中，依赖一个小的目标框提取网络RPN来替代Selective Search算法，从而实现真正的端到端检测算法。 参考博客 ：
论文选好题之后，我们就要开始查找文献，搜索、查阅文献的目的主要有两方面:一是了解别人在这个领域曾做过哪些研究；二是为即将进行的研究寻找概念与理论的基础以及方法与设计的借鉴。当我们明确选题以后，怎么快速找到我们所需要的文献呢？我们都知道论文在期刊发表后，通常都会被中国知网、万方数据库、维普资讯网、龙源期刊网等一家或几家全文收录。怎么从中查找到我们所需要的文献资料呢，想必有不少同学还不清楚，今天我来教大家怎么用数据库中查阅所需要的文献，我们以知网为例，给大家讲解一下查询文献的方法。以《对工程项目目标成本管理与财务风险控制问题的分析》题目为例，从这个题目里面我们可以找出几个关键词：工程项目（a）、目标成本管理（b）、财务风险控制（c）。搜索方法：（1）直接搜索关键词：下面我们以“财务风险控制”这个关键词为例，我们在知网首页的搜索框输入“财务风险控制”这个关键词，直接搜索后可以获得高达117461条与之对应的文献。这样搜索出来的文献太多了，而且我们可以看到其中有很多与工程项目这块并不相关的文献，如果一篇一篇的去查找出来，会花费很多的时间，那么我们该怎么选择文献呢？后面我们还会提供几种搜索方式，检索出相关性高的文献。当然这个主题词是比较常见的，被研究的次数很多是自然的，如果是一些生僻的主题词，对它的研究很少，我们就可以分别用单独的主题词搜索，或者搜索其一些近义词的研究文献。（2）关键词组合搜索：可以选择多个关键词反复变换进行检索，以保证文献资料的充实和完整。比如关键词a+b，关键词a+c，b+c，甚至a+b+c结合一起搜索，这样找出的文献关联度会更高。例如：在知网首页搜索框中输入“工程项目 财务风险控制”点击检索，可以搜索出15121篇文献。这次我们检索出来的文献明显少了很多，但是还是太多了，而且很多文献的相关性都不高，接下来我教大家用高级检索功能筛选文献。（3）使用高级检索查找文献。打开知网的高级检索功能，首先选定学科领域，然后筛选自己的检索词，最好把自己想要了解的主题的近义词都写上去，这样可以提高检全率。另外可以限定文献的出版时间和期刊来源，以求检出高质量论文。可以按照年份进行阶段性的检索，比如第一次可以先选择2017年至2018年两年间的文献，如此既可以有效防止漏看或者重看文献，又不至于整理起来太杂乱。例如：从知网首页点击高级检索——选定学科领域（经济与管理领域）——在检索条件栏目输入“工程项目”和“财务风险控制”2个主题词——再选择发表时间：2014年5月1日-2019年5月1日，我们选择近5年来的文献——点击检索。这样我们可以检索出46篇相关的文献资料。（4）追溯法找文献：如果这样找到合适的文献比较少，我们还可以使用追溯法，是指不利用一般的检索系统，而是利用文献后面所列的参考文献，逐一追查原文（被引用文献），然后再从这些原文后所列的参考文献目录逐一扩大文献信息范围，一环扣一环地追查下去的方法。它可以像滚雪球一样，依据文献间的引用关系，获得更好的检索结果。例如：我们从刚才检索出来的一篇文献为例，点击题目，下载如果可选择的文献还是太多，我们可以结合以下几个限制条件选择合适的文献：a、文献发表的时间，最好是最近5年的，如果最近5年的文献很少，那么可以把时间放长一点，如果近5年的文献太多，可以只看近2-3年的。b、尽量选择引用量和下载量比较多的文献，说明这些文献是大家普遍认可、阅读量比较多的文献；c、如果文献还是很多，那么我们就尽量选取一些本专业的核心期刊论文；通过上面这些搜索方法，一般来说，我们可以搜索到所需要的文献资料，而且相信这样找出来的文献质量和相关度都会比较高。接下来我们将选定的文献资料下载下来。选定一篇文献，点击题目进去，就可以直接进行下载了。文史哲学等社科类专业的，我这里给大家推荐一个免费查询网站——国家哲学社会科学文献中心，没有知网等账号的，可以通过这个网站查询下载一些文献资料也是很方便的，方法类似于知网查询，这里就不作详细介绍了。
通过各省教育考试院的官方网站获取高考数据，通过问卷调查等方式获取高考数据。1、通过各省教育考试院的官方网站获取高考数据。各省教育考试院会在官方网站上发布高考成绩、录取分数线、考生信息等数据，您可以通过这些数据收集您需要的高考信息。2、通过问卷调查等方式获取高考数据。您可以通过问卷调查等方式，直接收集高考考生的信息。例如，您可以通过问卷调查了解考生的报名情况、备考情况、考试成绩等信息，进而分析高考的整体情况。
渠道一、学校图书馆图书馆和毕业论文可以说是官方标配，至少在毕业前的两个月里你每天要花大量的时间呆在图书馆。图书馆的图书量大且范围广，能够满足学生的要求，关键学校图书馆的文献资料权威度很高，不用担心自己找的文献有质量问题，但是大部分都是纸质图书，因此在后期引用的过程中会比较的麻烦，同时毕业论文检测也会受到影响。渠道二、互联网除了学校图书馆，互联网应该是大家使用频率最高的文献搜集渠道。目前比较受欢迎的有知网、百度学术、爱学术等，但是这些平台的期刊居多，对于博士和硕士论文的参考价值不高。最重要的是文献的质量和真实性难以查证，存在虚假信息和数据，因此在提交毕业论文检测前，建议大家权威的平台重新考证文献的来源。渠道三、学长学姐和导师建议你多结交几位你们学院的优秀研究生学长学姐，因为他们已经有了相关的经验并且手上的文献资料肯定是要比你的丰富，当然有的导师也会直接根据学生分的研究课题提供资料包，这些资料包的珍贵性可想而知，入伙你有幸进入行业交流群，那就更不用担心参考文献的搜集了，行业群往往能在第一时间发布最新的消息，如果你担心权威度，可以询问导师，当然，在毕业论文检测的时候，这些参考文献的质量也会一眼看出。
没有论文检测软件是接近知网查重系统。
知网的数据库是最权威的，计算方式也是比较合理的，目前国内没有哪个论文检测系统接近，也不要相信网路上的谣言，要以自己所在的高校为准，学校使用什么系统查重，就用什么查重系统检测论文，在学校查重之前，自己也可以检测一遍。
维普和万方查重都是中国比较知名的系统，他们的查重率结果可以说和知网还是有一定的差距，毕竟收录的论文，以及计算方式都不一样，每一个查重系统的计算方式和数据库都不一样，出来的结果，自然也就不一样了。
据同方知网科研诚信管理系统研究中心主任孙雄勇博士介绍，PMLC系统主要用于检测大学生的毕业论文、课程作业、实验报告、调研报告等，具有“论文检测”、“大学生诚信档案记录”、“大学生论文联合比对”、“作业互检”、“多级账号管理”等特色功能。
如“大学生论文联合比对”可把提交检测的大学生论文自动建成各院校的大学生论文库，并将其纳入比对范围，该功能可有效防止学生直接抄袭指导材料、已毕业学生论文等，并可有效防止同学之间论文或作业互抄；
计算机网络安全就是通过利用多种技术、手段、 措施 ，保证网络系统的安全运行，确保网络传输和交换过程中数据的完整性、保密性和可用性。下面是我给大家推荐的计算机网络安全2000字论文，希望大家喜欢!计算机网络安全论文篇一 浅议计算机网络安全防护技术 [摘要] 计算机与网络的发展给人类社会的进步提供了无限机遇,同时也对信息安全带来了严峻挑战。计算机网络安全就是通过利用多种技术、手段、措施,保证网络系统的安全运行,确保网络传输和交换过程中数据的完整性、保密性和可用性。本文重点介绍影响到网络的各种不安全因素,并进一步提出了一些保证网络安全的措施。 [ 关键词] 计算机;网络安全;防护技术 一、计算机网络安全问题 计算机网络中的安全问题主要作用于两个方面,一是对多种信息数据的威胁,包括对信息数据的非法修改、窃取、删除、非法使用等一系列的数据破坏;二是对计算机网络中的各种设备进行攻击。致使系统网络紊乱、瘫痪,乃至设备遭到损坏。 1.网络结构和设备本身安全隐患 现实中的网络拓扑结构是集总线型、星型等多种拓扑结构与一体的混合型结构,拓扑结构中各个节点使用不同的网络设施,包括路由器、交换机、集线器等。每种拓扑结构都有其相应的安全隐患,每种网络设备由于本身技术限制,也存在不同的安全缺陷,这都给网络带来了不同的安全问题。 2. 操作系统 安全 操作系统直接利用计算机硬件并为用户提供使用和编程接口。各种应用软件必须依赖于操作系统提供的系统软件基础,才能获得运行的高可靠性和信息的完整性、保密性。同样,网络系统的安全性依赖于网络中各主机系统的安全性。如果操作系统存在缺陷和漏洞,就极易成为黑客攻击的目标。因此,操作 系统安全 是计算机网络安全的基础。 3.病毒和黑客 病毒可利用计算机本身资源进行大量自我复制,影响计算机软硬件的正常运转,破坏计算机数据信息。黑客主要通过网络攻击和网络侦察截获、窃取、破译、修改破坏网络数据信息。病毒和黑客是目前计算机网络所面临的最大威胁。 二、计算机网络安全防护技术 1.加密技术 数据加密就是对原有的明文或数据按照某种算法,置换成一种不可读的密文,然后再进行信息的存储和传输。密文获得者只有输入相应的密匙才能读出原来的内容,实现数据的保密性。加密技术的关键在于加密的算法和密匙的管理。 加密的算法通常分为对称加密算法和非对称加密算法。对称加密算法就是加密和解密使用同一密匙。对称加密算法加密、解密速度快,加密强度高算法公开。非对称加密算法加密和解密使用不同的密匙,用加密密匙加密的数据只有相应的解密密匙才能打开。非对称加密算法加密数据安全可靠性高,密匙不易被破译。 2.防火墙技术 防火墙技术是目前网络间访问控制、防止外部人员非法进入内部网络,保护内网资源最广泛使用的一种技术。防火墙部署在不同网络安全级别的网络之间,防火墙通过检测数据包中的源地址、目标地址、源端口、目标端口等信息来匹配预先设定的访问控制规则,当匹配成功,数据包被允许通过,否则就会被丢弃。目前市场上常见的防火墙多为状态检测防火墙,即深度包过滤防火墙。防火墙无法防止内部网络用户带来的威胁,也不能完全防止传送已感染的程序和文件。 3.入侵检测技术 网络入侵检测技术主要通过收集操作系统、应用程序、网络数据包等相关信息,寻找可能的入侵行为,然后采取报警、切断入侵线路等手段,阻止入侵行为。网络入侵检测是一种主动的安全防护技术,它只对数据信息进行监听,不对数据进行过滤,不影响正常的网络性能。 入侵检测 方法 主要采用异常检测和误用检测两种。异常检测根据系统或用户非正常行为和计算机资源非正常情况,检测出入侵行为,其通用性强,不受系统限制,可以检测出以前未出现过的攻击方式,但由于不可能对整个系统用户进行全面扫描,误警率较高。误用检测是基于模型的知识检测,根据已知的入侵模式检测入侵行为。误警率低,响应速度快,但要事先根据入侵行为建立各种入侵模型,需要大量的时间和工作。 入侵检测系统分为基于主机和基于网络的入侵检测系统。基于主机的入侵检测技术是对主机系统和本地用户中的历史审计数据和系统日志进行监督检测,以便发现可疑事件,其优点:入侵检测准确;缺点是容易漏检。基于网络的入侵检测系统是根据一定的规则从网络中获取与安全事件有关的数据包,然后传递给入侵分析模块进行安全判断.并通知管理员。优点:节约资源,抗攻击能力好,可实时检测响应。缺点:数据加密限制了从网络数据包中发现异常情况。 4.防病毒技术 网络病毒技术主要包括病毒预防技术、病毒检测技术和病毒消除技术。病毒预防技术通过自身常驻系统内存,优先获得系统控制权,监视、判断病毒是否存在,防止病毒的扩散和破坏。病毒检测技术通过侦测计算机病毒特征和文件自身特征两种方式,判断系统是否感染病毒。病毒消除技术是计算机病毒感染程序的逆过程,根据对病毒的分析,安装网络版查杀病毒软件,杀灭病毒。 总之,随着网络规模的不断扩大,网络安全的重要性也越来越受到关注。目前,我国信息网络安全研究历经了通信保密、数据保护两个阶段。正在进入网络信息安全研究阶段,企业网络安全解决办法主要依靠防火墙技术、入侵检测技术和网络防病毒技术。但是,网络安全不仅仅是技术问题,更多的是社会问题。应该加强f64络安全方面的宣传和 教育 。加强网络使用者的安全防范意识,由被动接受到主动防范才能使网络安全隐患降到最低。 参考文献: [1]张晓薇浅谈计算机网络安全的影响因素与保证措施《黑龙江科技信息》2009年36期 [2]安录平 试述计算机网络安全防护技术《黑龙江科技信息》2009年36期 [3]邢文建 Exploration of ARP virus defense system based on the analysis of NDIS《Proceedings of The Second International Conference on Modelling and Simulation》 计算机网络安全论文篇二 试谈计算机网络安全防护 摘 要：随着计算机网络的迅速发展和普及，人们越来越依赖于网络，大量的信息交换通过互联网实现，同时也有很多重要信息储存在互联网上，网络安全问题也随之产生。因此，计算机网络的安全防护也引起了越来越多的重视，本文重点介绍了网络安全中面临的威胁，并相应的提出了解决措施。 关键词：计算机;网络安全;防护 1 引言 信息技术的发展给人们的生活带来了天翻地覆的变化，计算机网络已经融入了人们的日常生活中，改变着也同时方便了生活和工作。在人们对信息网络的需求和依赖程度与日俱增的今天，网络安全问题也越来越突出。因此，全面的分析影响网络安全的主要原因，有针对性的提出进行网络安全保护的相关对策具有十分重要的意义。Internet的的两个重要特点就是开放性和共享性，这也是导致开放的网络环境下计算机系统安全隐患产生的原因。随着对网络安全问题研究的不断深入，逐渐产生了不同的安全机制、安全策略和网络安全工具，保障网络安全。 计算机网络安全事实上是一门涉及多学科理论知识的综合性学科，主要包括计算机科学、 网络技术 、密码技术、通信技术、数论、信息安全技术和信息论等多种不同学科。网络安全防护是从硬件和软件两方面保护系统中的数据，使其免受恶意的入侵、数据更改和泄露、系统破坏，以保证系统能够正常的连续运行，网络不被中断。 2 计算机网络面临的安全威胁 网络面临的安全威胁也是各种各样，自然灾害、网络系统自身的脆弱性、误操作、人为的攻击和破坏等都是网络面临的威胁。 自然灾害 计算机网络也是由各种硬件搭建而成，因此也是很容易受到外界因素的影响。很多计算机安放空间都缺乏防水、防火、防震、防雷、防电磁泄露等相关措施，因此，一旦发生自然灾害，或者外界环境，包括温度、湿度等，发生剧烈变化时都会破化计算机系统的物理结构。 网络自身脆弱性 (1)计算机网络的基础设施就是操作系统，是所有软件运行的基础和保证。然而，操作系统尽管功能强大，具有很强的管理功能，但也有许多不安全因素，这些为网络安全埋下了隐患。操作系统的安全漏洞容易被忽视，但却危害严重。除操作系统外，其他软件也会存在缺陷和漏洞，使计算机面临危险，在网络连接时容易出现速度较慢或 死机 现象，影响计算机的正常使用。 (2)计算机网络的开放性和自由性，也为攻击带来了可能。开放的网络技术，使得物理传输线路以及网络通信协议也成为网络攻击的新目标，这会使软件、硬件出现较多的漏洞，进而对漏洞进行攻击，严重的还会导致计算机系统严重瘫痪。 (3)计算机的安全配置也容易出现问题，例如防火墙等，一旦配置出现错误，就无法起到保护网络安全的作用，很容易产生一些安全缺口，影响计算机安全。加之现有的网络环境并没有对用户进行技术上的限制，任何用户可以自由的共享各类信息，这也在一定程度上加大了网络的安全防护难度。 很多网民并不具有很强的安全防范意识，网络上的账户密码设置简单，并且不注意保护，甚至很多重要账户的密码都比较简单，很容易被窃取，威胁账户安全。 人为攻击 人为的攻击是网络面临的最大的安全威胁。人为的恶意攻击分为两种：主动攻击和被动攻击。前者是指采取有效手段破坏制定目标信息;后者主要是为了获取或阻碍重要机密信息的传递，在不影响网络正常的工作情况下，进行信息的截获、窃取、破译。这两种攻击都会导致重要数据的泄露，对计算机网络造成很大的危害。黑客们会利用系统或网络中的缺陷和漏洞，采用非法入侵的手段，进入系统，窃听重要信息，或者通过修改、破坏信息网络的方式，造成系统瘫痪或使数据丢失，往往会带来严重不良影响和重大经济损失。 计算机病毒是一种人为开发的可执行程序，具有潜伏性、传染性、可触发性和严重破坏性的特点。一般可以隐藏在可执行文件或数据文件中，不会被轻易发现，也就使计算机病毒的扩散十分迅速和难以防范，在文件的复制、文件和程序运行过程中都会传播。触发病毒后可以迅速的破坏系统，轻则降低系统工作效率，重则破坏、删除、改写文件，使数据丢失，甚至会破坏系统硬盘。平时在软盘、硬盘、光盘和网络的使用中都会传播病毒。近年来也出现了的很多恶性病毒，例如“熊猫烧香病毒”等，在网络上迅速传播，产生了十分严重的不良后果。 除病毒之外，垃圾邮件和间谍软件等也会威胁用户的隐私和计算机安全。 3 网络安全防护措施 提高安全防护技术手段 计算机安全防护手段主要包括防火墙技术、加密技术、访问控制和病毒防范等。总的来说，提高防护手段，主要是从计算机系统管理和物理安全两方面着手。 计算机网络安全，首先要从管理着手，一是对于使用者要进行网络 安全教育 ，提高自我防范意识。二是要依靠完整的网络安全管理制度，严格网络执法，打击不法分子的网络犯罪。另外，要加强网络用户的法律法规意识和道德观念，减少恶意攻击，同时传播网络防范基本技能，使用户能够利用计算机知识同黑客和计算机病毒等相抗衡。 物理安全是提高网络安全性和可靠性的基础。物理安全主要是网络的物理环境和硬件安全。首先，要保证计算机系统的实体在安全的物理环境中。网络的机房和相关的设施，都有严格的标准和要求要遵循。还要控制物理访问权限，防止未经授权的个人，有目的的破坏或篡改网络设施。 完善漏洞扫描设施 漏洞扫描是一种采取自动检测远端或本地主机安全的技术，通过扫描主要的服务端口，记录目标主机的响应，来收集一些特定的有用信息。漏洞扫描主要就是实现安全扫描的程序，可以在比较短的时间内查出系统的安全脆弱点，从而为系统的程序开发者提供有用的参考。这也能及时的发现问题，从而尽快的找到解决问题的方法。 4 结束语 经过本文的分析，在通讯技术高速发展的今天，计算机网络技术也不断的更新和发展，我们在使用网络的同时，也要不断加强计算机网络安全防护技术。新的应用会不断产生，网络安全的研究也必定会不断深入，以最大限度地提高计算机网络的安全防护技术，降低网络使用的安全风险，实现信息平台交流的安全性和持续性。 参考文献 [1]赵真.浅析计算机网络的安全问题及防护策略[J].上海工程技术学院教育研究，2010，(03)：65-66. [2]刘利军.计算机网络安全防护问题与策略分析[J].华章，2011，(34)：83-84. [3]赵海青.计算机网络应用安全性问题的防护策略[J].青海教育，2012，(04)：45-46. [4]郑恩洋.计算机网络安全防护问题与策略探讨[J].计算机光盘软件与应用，2012，(15)：158-158. 计算机网络安全论文篇三 浅谈计算机网络安全影响因素与对策 0引言 随着计算机网络的发展,病毒、黑客、木马等的恶意攻击使网络安全问题日益突出，如何提高网络安全的防御能力越来越受到人们的关注。本文分析了当前计算机网络安全所面临的威胁及影响因素,并针对存在的问题提出了加强网络安全防御能力的对策。网络技术的发展给人们提供了信息交流的平台，实现了信息资源的传播和共享。但随着计算机网络应用的广泛深入，运行环境也复杂多变，网络安全问题变得越来越突出，所造成的负面影响和严重性不容忽视。病毒、黑客、木马等的恶意攻击，使计算机软件和硬件受到破坏，使计算机网络系统的安全性与可靠性受到非常大的影响，因此需要大力发展网络安全技术，保证网络传输的正常运行。 1影响计算机网络安全的因素 系统缺陷 虽然目前计算机的操作系统已经非常成熟，但是不可避免的还存在着安全漏洞，这给计算机网络安全带来了问题，给一些黑客利用这些系统漏洞入侵计算机系统带来了可乘之机。漏洞是存在于计算机系统中的弱点，这个弱点可能是由于软件或硬件本身存在的缺陷，也可能是由于系统配置不当等原因引起的问题。因为操作系统不可避免的存在这样或那样的漏洞，就会被黑客加以利用，绕过系统的安全防护而获得一定程度的访问权限，从而达到侵入他人计算机的目的。 计算机病毒 病毒是破坏电脑信息和数据的最大威胁，通常指能够攻击用户计算机的一种人为设计的代码或程序，可以让用户的计算机速度变慢，数据被篡改，死机甚至崩溃，也可以让一些重要的数据信息泄露，让用户受到巨大损失。典型的病毒如特洛伊木马病毒，它是有预谋的隐藏在程序中程序代码，通过非常手段伪装成合法代码，当用户在无意识情况下运行了这个恶意程序，就会引发计算机中毒。计算机病毒是一种常见的破坏手段，破坏力很强，可以在很短的时间降低计算机的运行速度，甚至崩溃。普通用户正常使用过程中很难发现计算机病毒，即使发现也很难彻底将其清除。所以在使用计算机过程中，尤其包含一些重要信息的数据库系统，一定加强计算机的安全管理，让计算机运行环境更加健康。 管理上的欠缺 严格管理是企业、机构及用户网络系统免受攻击的重要措施。很多用户的网站或系统都疏于这方面的管理，如使用脆弱的用户口令、不加甄别地从不安全的网络站点上下载未经核实的软件、系统升级不及时造成的网络安全漏洞、在防火墙内部架设拨号服务器却没有对账号认证等严格限制等。为一些不法分子制造了可乘之机。事实证明，内部用户的安全威胁远大于外部网用户的安全威胁，使用者缺乏安全意识，人为因素造成的安全漏洞无疑是整个网络安全性的最大隐患。 2计算机网络安全防范措施 建立网络安全管理队伍 技术人员是保证计算机网络安全的重要力量，通过网络管理技术人员与用户的共同努力，尽可能地消除不安全因素。在大力加强安全技术建设，加强网络安全管理力度，对于故意造成灾害的人员必须依据制度严肃处理，这样才能使计算机网络的安全得到保障，可靠性得有效提高，从而使广大用户的利益得到保障。 健全网络安全机制 针对我国网络安全存在的问题，我国先后颁布了《互联网站从事登载新闻业务管理暂行规定》、《中国互联网络域名注册暂行管理办法》、《互联网信息服务管理办法》等相关法律法规，表明政府已经重视并规范网络安全问题。但是就目前来看管理力度还需要进一步加大，需要重点抓这些法律法规的贯彻落实情况，要根据我国国情制定出政治、经济、军事、 文化 等各行业的网络安全防范体系，并加大投入，加大重要数据信息的安全保护。同时，要加大网络安全教育的培训和普及，增加人们网络安全教育，拓展网络安全方面的知识，增强网络安全的防范意识，自觉与不良现象作斗争。这样，才能让网络安全落到实处，保证网络的正常运行。 加强网络病毒防范，及时修补漏洞 网络开放性的特点给人们带来方便的同时，也是计算机病毒传播和扩散的途径。随着计算机技术的不断进步，计算机病毒也变得越来越高级，破坏力也更强，这给计算机信息系统的安全造成了极大威胁。因此，计算机必须要安装防毒杀毒的软件，实时对病毒进行清理和检测，尤其是军队、政府机关及研究所等重点部门更应该做好病毒的防治工作，保证计算机内数据信息的安全可靠。当计算机系统中存在安全隐患及漏洞时，很容易受到病毒和黑客的入侵，因此要对漏洞进行及时的修补。首先要了解网络中安全隐患以及漏洞存在的位置，这仅仅依靠管理员的 经验 寻找是无法完成的，最佳的解决方案是应用防护软件以扫描的方式及时发现网络漏洞，对网络安全问题做出风险评估，并对其进行修补和优化，解决系统BUG，达到保护计算机安全的目的。 3计算机信息安全防范措施 数据加密技术 信息加密是指对计算机网络上的一些重要数据进行加密，再使用编译方法进行还原的计算机技术，可以将机密文件、密码口令等重要数据内容进行加密，使非法用户无法读取信息内容，从而保证这些信息在使用或者传输过程中的安全，数据加密技术的原理根据加密技术应用的逻辑位置，可以将其分成链路加密、端点加密以及节点加密三个层次。 链路加密是对网络层以下的文件进行加密，保护网络节点之间的链路信息;端点加密是对网络层以上的文件进行加密，保护源端用户到目的端用户的数据;节点加密是对协议传输层以上的文件进行加密，保护源节点到目的节点之间的传输链路。根据加密技术的作用区别，可以将其分为数据传输、数据存储、密钥管理技术以及数据完整性鉴别等技术。根据加密和解密时所需密钥的情况，可以将其分为两种：即对称加密(私钥加密)和非对称加密(公钥加密)。 对称加密是指加密和解密所需要的密钥相同，如美国的数据加密标志(DES);非对称加密是指加密与解密密钥不相同，该种技术所需要的解密密钥由用户自己持有，但加密密钥是可以公开的，如RSA加密技术。加密技术对数据信息安全性的保护，不是对系统和硬件本身的保护，而是对密钥的保护，这是信息安全管理过程中非常重要的一个问题。 防火墙技术 在计算机网络安全技术中，设置防火墙是当前应用最为广泛的技术之一。防火墙技术是隔离控制技术的一种，是指在内部网和外部网之间、专用网与公共网之间，以定义好的安全策略为基准，由计算机软件和硬件设备组合而成的保护屏障。 (1)包过滤技术。信息数据在网络中传输过程中，以事先规定的过滤逻辑为基准对每个数据包的目标地址、源地址以及端口进行检测，对其进行过滤，有选择的通过。 (2)应用网关技术。通过通信数据安全检查软件将被保护网络和其他网络连接在一起，并应用该软件对要保护网络进行隐蔽，保护其数据免受威胁。 (3)状态检测技术。在不影响网络正常运行的前提下，网关处执行网络安全策略的引擎对网络安全状态进行检测，对有关信息数据进行抽取，实现对网络通信各层的实施检测，一旦发现某个连接的参数有意外变化，则立即将其终止，从而使其具有良好的安全特性。防火墙技术作为网络安全的一道屏障，不仅可以限制外部用户对内部网络的访问，同时也可以反过来进行权限。它可以对一些不安全信息进行实时有效的隔离，防止其对计算机重要数据和信息的破坏，避免秘密信息泄露。 身份认证 采取身份认证的方式控制用户对计算机信息资源的访问权限，这是维护系统运行安全、保护系统资源的一项重要技术。按照用户的权限，对不同的用户进行访问控制，它的主要任务是保证网络资源不被非法使用和访问，是防止不法分子非法入侵的关键手段。主要技术手段有加密控制、网络权限控制、键盘入口控制、逻辑安全控制等。 4结束语 计算机网络安全是一项复杂的系统工程，随着网络安全问题日益复杂化，计算机网络安全需要建立多层次的、多 渠道 的防护体系，既需要采取必要的安全技术来抵御病毒及黑客的入侵，同时还要采用 规章制度 来约束人们的行为，做到管理和技术并重。我们只有正视网络的脆弱性和潜在威胁，大力宣传网络安全的重要性，不断健全网络安全的相关法规，提高网络安全防范的技术水平，这样才能真正解决网络安全问题。 猜你喜欢： 1. 计算机网络安全技术论文赏析 2. 计算机网络安全技术论文范文 3. 计算机网络信息安全的论文 4. 计算机网络安全方面的论文 5. 计算机网络安全的相关论文
对于目标检测方向并不是特别熟悉，本文记录一下RCNN, fast-RCNN, faster-RCNN, mask-RCNN这4篇有关目标检测的论文笔记和学习心得。
R-CNN的意思就是Region based，主要思路就是根据一张图像，提取多个region，再将每个Region输入CNN来进行特征的提取。因此RCNN就可以分为 Region proposals , Feature extraction 两个主要部分，提取的特征就可以输入任意一个分类器来进行分类。 模型的流程图如下：
在训练的时候，首先使用的是已经训练好的CNN网络作为特征提取器，但是由于预训练是在分类数据集上，因此在应用到检测之前要做finetune。也就是说，为了将用ImageNet数据集训练的网络应用到新的任务（检测），新的数据集（region）上，作者将原来的CNN最后的1000类的fc层，更改为了 层， 代表待检测的物体的类别数。然后，对于所有的region，如果它和ground truth的重叠率大于，就认为是正类。 对于分类器的训练，作者发现选择多大的IoU来区分正类和负类非常关键。并且，对于每一类，都会训练一个分类器。
框的回归非常重要，在对每一个region proposal使用分类器进行打分评价之后，作者使用一个回归器来预测一个新的框作为结果。这个回归器使用的特征是从CNN中提取的特征。回归器的训练中，输入是 region proposal 的 和ground truth的 ，目标是学习一种变换，使得region proposal通过该变换能够接近ground truth。同时，希望这种变换拥有尺度不变性，也就是说尺度变化的话，变换不会改变。 如下图所示，每一个regressor会学习一组参数，特征输入是pool 5的特征输出，拟合的目标是 。
Fast-RCNN 主要解决的问题是在RCNN中对于每一个region proposal都进行特征提取，会产生非常多的冗余计算，因此可以先对一张图像进行特征提取，再根据region proposal在相应的特征上进行划分得到对应region的特征（映射关系）。 这样便可以实现共享计算提高速度，但是与SPPnets不同，SPPnets在一副图像得到对应的特征后，从这张图像的特征上proposal对应的部分，采用空间金字塔池化，如下图：
RoI pooling的方法很简单，类似于空间金字塔pooling，它将proposal部分对应卷积层输出的特征（称之为RoI，因为用于做pooling的特征是 region of interest，也就是我们感兴趣的区域）划分成 块，然后对每一块求最大值，最终得到了一个 的特征图。可以看出，它只是空间金字塔pooling的一部分。 但是SPP-nets的空间金字塔也是可以求导的，那么它到底不好在哪里呢？因为当每一个RoI都可能来源于不同的图像的时候（R-CNN和SPPnets的训练策略是从一个batch的不同图像中，分别挑选一个proposal region），SPPNets的训练非常地低效，这种低效来源于在SPPnets的训练中，每个RoI的感受野都非常地大，很可能对应了原图的整个图像，因此，得到的特征也几乎对应了整张图像，所以输入的图像也就很大。 为了提高效率，Fast-RCNN首先选取 个图像，再从每个图像上选择 个RoI，这样的效率就比从每个图像提取一个RoI提高了 倍。
为了将分类和框回归结合起来，作者采用了多任务的loss，来进行联合的训练。具体来说就是将分类的loss和框回归的loss结合起来。网络的设计上非常直接，就是将RoI得到的特征接几个FC层后，分别接不同的输出层。对应于分类部分，特征会接一个softmax输出，用于分类，对于框回归部分，会接一个输出4维特征的输出层，然后分别计算loss，用于反向传播。loss的公式如下：
回归的target可以参考前面的R-CNN部分。
notes
为什么比fast还fast呢？主要原因是在这篇论文中提出了一个新的层：RPN（region proposal networks）用于替代之前的selective search。这个层还可以在GPU上运算来提高速度。 RPN的目的：
为了能够进行region proposal，作者使用了一个小的网络，在基础的卷积层输出的特征上进行滑动，这个网络输入大小为 ，输入后会映射（用 的卷积）为一个固定长度的特征向量，然后接两个并联的fc层（用 的卷积层代替），这两个fc层，一个为box-regressoin，一个为box-classification。如下图：
在每一个滑动窗口（可以参考 ），为了考虑到尽可能多的框的情况，作者设计了anchors来作为region proposal。anchors就是对于每一个滑动窗口的中心位置，在该位置对应的原图位置的基础上，按照不同的尺度，长宽比例框出 个不同的区域。然后根据这些anchors对应的原始图像位置以及区域，和ground truth，就可以给每一个滑动窗口的每一个anchor进行标记，也就是赋予label，满足一定条件标记为正类（比如和ground truth重叠大于一个值），一定条件为负类。对于正类，就可以根据ground truth和该anchor对应的原图的区域之间的变换关系（参考前面的R-CNN的框回归），得到回归器中的目标，用于训练。也就是论文中的loss function部分：
自然地，也就要求RPN的两个并联的FC层一个输出2k个值用于表示这k个anchor对应的区域的正类，负类的概率，另一个输出4k个值，用于表示框回归的变换的预测值。
对于整个网络的训练，作者采用了一种叫做 4-step Alternating Training 的方法。具体可以参考论文。
与之前的检测任务稍有不同，mask r-cnn的任务是做instance segmentation。因此，它需要对每一个像素点进行分类。 与Faster R-CNN不同，Faster R-CNN对每一个候选框产生两个输出，一个是类别，一个是bounding box的offset。Mask R-CNN新增加了一个输出，作为物体的mask。这个mask类似于ps中的蒙版。
与Faster R-CNN类似的是，Mask R-CNN同样采用RPN来进行Region Proposal。但是在之后，对于每一个RoI，mask r-cnn还输出了一个二值化的mask。
不像类别，框回归，输出都可以是一个向量，mask必须保持一定的空间信息。因此，作者采用FCN来从每个RoI中预测一个 的mask。
由于属于像素级别的预测问题，就需要RoI能够在进行特征提取的时候保持住空间信息，至少在像素级别上能够对应起来。因此，传统的取最大值的方法就显得不合适。 RoI Pooling，经历了两个量化的过程： 第一个：从roi proposal到feature map的映射过程。 第二个：从feature map划分成7*7的bin，每个bin使用max pooling。
为此，作者使用了RoIAlign。如下图
为了避免上面提到的量化过程
可以参考
作者使用ResNet作为基础的特征提取的网络。 对于预测类别，回归框，mask的网络使用如下图结构：
整体看完这几篇大佬的论文，虽说没有弄清楚每一个实现细节，但是大体上了解了算法的思路。可以看出，出发点都源于深度神经网络在特征提取上的卓越能力，因此一众大神试图将这种能力应用在检测问题中。从R-CNN中简单地用于特征提取，到为了提高速度减少计算的Fast R-CNN，再到为了将region proposal集成进入整个模型中，并且利用GPU加速的RPN，也就是Faster R-CNN。再到为了应用于instance segmentation任务中，设计的RoIAlign和mask。包括bounding box regression，pooling层的设计，训练方法的选择，loss的设计等等细节，无一不体现了大师们的思考和创造力。 可能在我们这些“拿来”者的眼中，这些方法都显得“理所应当”和巧妙，好用，但是，它们背后隐藏的选择和这些选择的思考却更值得我们学习。 以及，对待每一个问题，如何设计出合理的解决方案，以及方案的效率，通用性，更是应该我们努力的方向。
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（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}= 。
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，学习速率延迟为。Learning schedule为：第一轮，学习速率从缓慢增加到（因为如果初始为高学习速率，会导致模型发散）；保持速率到75轮；然后在后30轮中，下降到；最后30轮，学习速率为。
作者还采用了dropout和 data augmentation来预防过拟合。dropout值为；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）。
众所周知，论文发表之前要对论文进行查重才能被发表，但发表时不能有过高的相似度，否则论文就会被退回，那么论文发表时的重复率需要达到多少呢？下面让小编带你来了解一下。
1、论文重复率在多少内可以发表？
事实上，对于论文重复率，每个出版社都有不同的要求。有的规定比较宽松，要求在30%之内，重复率和内容在要求之内就可以发表了。但对某些要求较严格的出版机构来说，论文的重复率一般不能超过15%，超过15%的论文将被出版机构重新退回给投稿人进行修改，修改之后再将论文提交给出版社的编辑，编辑审核可以通过后，就能在期刊上进行论文发表。如在规定的时间内未将论文修改并提交，则有可能被取消申请资格，或延迟审稿时间。因此，说自己正在写论文并想要发表时，千万要保证自己的原创。
2、在什么地方可以检测论文的重复率
现在全国95%的学校都要求学生进行论文查重，但有的论文查重平台是不对个人开放的，所以自己要去查自己论文的相似度，那只能到自己学校的图书馆去查，所以这段时间不太方便，而权威的论文查询相似度的费用也比较高，一般经济比较困难的学生无法去查。因此，此时大家可以使用papertime论文查重系统，这个系统中所有的准确度也是比较高的。另外就是这套系统的收费没有像权威查重系统那样高，对于一些经济条件比较困难的学生来说是一个天大的福音，大家完全可以放心使用这套系统。
学校对论文查重检测有不同的规定，因此国内学校的要求可能不同。具体来说，它应该以学校的要求为标准。一般来说，国内高校的查重率将在30％以内。这一要求相对简单，部分学校要求的查重率为20％，相对困难。 高校应对学生上传的论文进行查重 ，论文中的查重率也是一个更重要的值，因为论文中的复检率实际上代表了学术质量的检测，复检率过高意味着论文中存在剽窃。那么，学校论文查重率多少合格？paperfree小编给大家讲解。 学校对论文重复检查有不同的规定，因此国内学校的要求可能不同。具体来说，它应该以学校的要求为标准。一般来说，国内高校的重复检查率将在30％以内。这一要求相对简单，部分学校要求的重复检查率为20％，相对困难。 国内高校一般要求采用word格式进行检测，如果以pdf格式进行检测，就会影响论文的查重率。 在论文中，很多人会改变段落和语言顺序。事实上，这种减肥方式的效果并不明显，也会影响论文的质量。因此，我们必须非常小心。在论文减肥方面，首先要了解论文的原意，理解论文降重、删除和重写的原意是非常有效的。
专科论文查重应该是30%才算合格；硕士论文查重应该是20%才算合格；博士论文查重应该是10%才算合格；期刊论文查重应该是30%才算合格；核心期刊论文查重应该是10%才算合格。
写一篇基于实时监控人脸检测的论文，可以按照以下步骤进行：1. 研究背景和意义：介绍实时监控人脸检测技术在安防、智能家居等领域的应用，并说明该技术对社会发展的重要性。2. 相关工作综述：对当前主流的人脸检测算法进行梳理和总结，包括传统方法（如Haar特征分类器、HOG+SVM）以及深度学习方法（如卷积神经网络）。并分析其优缺点及适用场景。3. 实验设计与数据集选择：详细描述本次实验所使用的硬件设备、软件环境以及数据集来源。同时还需解释为什么选择这些硬件设备和数据集，并且需要提供相关参数设置。4. 方法介绍：详细介绍采用哪种算法来进行实时监控人脸检测，包括模型架构、训练过程中使用到的技巧等方面。此外，还需说明如何将该算法应用于视频流中，并保证高效率地运行。5. 实验结果与分析：给出本次实验得到的具体结果，在不同条件下测试准确率、召回率等指标，并通过图表形式直观呈现。同时也需要针对结果进行分析，找出其中存在问题或者改进空间之处。6. 结论与展望：总结本次研究成果并归纳出最新发现；同时也需要指出目前存在问题或者未来可开展工作方向。最后强调该项技术在未来可能带来更多广泛而深远影响。 7. 参考文献: 列举文章引用过所有参考资料, 便于读者查阅相关信息.以上是一份简单论文框架, 具体内容根据自身情况灵活调整即可。