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文献综述是毕业论文中一个重要的部分，它既可以给读者介绍你的研究背景，又可以让读者了解你的研究与其他相关研究的关系。在写文献综述时，应注意以下几点：
1、综述论文（包括元分析） 通过对已发表材料的组织、综合和评价，以及对当前研究进展的考察来澄清问题。
2、综述要写出主题(某一专题、某一领域)的详细情报资料，不仅要指出发展背景和工作意义，而且还应有作者的评论性意见，指出研究成败的原因。
研究动态与最新进展，而且还应在评述的基础上，预测发展趋势和应用前景。因此，综述的书写格式比较多样化，除了题目、署名、摘要、关键词(这四部分与一般科技论文相同)以外，一般还包括前言、主体、总结和参考文献四部分，其中前三部分系综述的正文，后一部分是撰写综述的基础。
扩展资料：
写作要求：
1、开门见山，不绕圈子。避免大篇幅地讲述历史渊源和立题研究过程。
2、言简意赅，突出重点。不应过多叙述同行熟知的及教科书中的常识性内容，确有必要提及他人的研究成果和基本原理时，只需以参考引文的形式标出即可。在引言中提示本文的工作和观点时，意思应明确，语言应简练。
3、回顾历史要有重点，内容要紧扣文章标题，围绕标题介绍背景，用几句话概括即可；在提示所用的方法时，不要求写出方法、结果，不要展开讨论；虽可适当引用过去的文献内容，但不要长篇罗列，不能把前言写成该研究的历史发展。
不要把前言写成文献小综述，更不要去重复说明那些教科书上已有或本领域研究人员所共知的常识性内容。
4、尊重科学，实事求是。在前言中，评价论文的价值要恰如其分、实事求是，用词要科学，对本文的创新性最好不要使用“本研究国内首创、首次报道”、“填补了国内空白”、“有很高的学术价值”、“本研究内容国内未见报道”或“本研究处于国内外领先水平”等不适当的自我评语。
5、引言的内容不应与摘要雷同，注意不用客套话，如“才疏学浅”、“水平有限”、“恳请指正”、“抛砖引玉”之类的语言；前言最好不分段论述，不要插图、列表，不进行公式的推导与证明。
参考资料来源：百度百科——综述论文
原文： Ren S, He K, Girshick R, et al. Faster R-CNN: towards real-time object detection with region proposal networks[C]// International Conference on Neural Information Processing Systems. MIT Press, 2015:91-99.
译文参考： Faster R-CNN论文翻译——中英文对照
目标检测网络依赖于Region Proposal算法假设目标位置，通过引入Region Proposal（网络RPN），与检测网络共享全图像卷积特征，使得Region Proposals的成本近乎为零。
如下图所示，图a采用的是图像金子塔（Pyramids Of Images）方法；图b采用的是滤波器金字塔（Pyramids Of Filters）方法；图c引入“锚”盒（"Anchor" Boxes）这一概念作为多尺度和长宽比的参考，其可看作回归参考金字塔（Pyramids Of Regression References）方法，该方法可避免枚举图像、多尺度滤波器和长宽比。
为了将RPN与Fast R-CNN相结合，本文提出了一种新的训练策略：在region proposal任务和目标检测任务之间交替进行微调，同时保持proposals的固定。该方案能够快速收敛，两个任务之间并共享具有卷积特征的统一网络。
Faster R-CNN由两个模块组成：
RPN以任意大小的图像作为输入，输出一组矩形的目标proposals，每个proposals都有一个目标得分。在实验中，假设两个网络（RPN和Fast R-CNN）共享一组共同的卷积层，并研究了具有5个共享卷积层的 Zeiler和Fergus模型（ZF） ，以及具有13个共享卷积层的 Simonyan和Zisserman模型（VGG-16） 。
为了生成region proposals，对最后的共享卷积层输出的卷积特征图谱使用一个小网络。该网络以卷积特征图谱的 空间窗口作为输入，且每个滑动窗口映射到一个低维特征，所有空间位置共享全连接层。
该低维特征作为两个子全连接层———边界框回归层（box-regression layer, reg）和边界框分类层（box-classification layer, cls）的输入，其卷积核均为 大小。
对于每个滑动窗口位置，可同时预测多个region proposals，最大region proposals数为 。因此，reg层具有 个输出，用于编码k个边界框的坐标；cls层具有 个得分，用于估计每个proposal是目标或不是目标的概率。
Anchors：k个proposals相对于 个参考框是参数化形式。
anchor位于滑动窗口的中心，并与尺度和长宽比相关。默认情况，使用3个尺度和3个长宽比，在每个滑动位置产生 个anchors。对于大小为 的卷积特征图谱，共产生 个anchors。
基于anchor的方法建立在anchors金字塔（pyramid of anchors）上，参考多尺度和长宽比的anchor盒来分类和回归边界框，用于解决多尺度和多长宽比问题。
为了训练RPN，为每个anchor分配一个二值标签。
正标签：
负标签：IoU值低于。
对Fast R-CNN中的多任务损失进行最小化。图像的损失函数为：
其中， 是mini-batch数据中anchor的索引， 是第i个anchor作为目标的预测概率。若anchor为正标签，真值 ；反之， 。 是表示预测边界框4个参数化坐标的向量， 是正真值框的向量。分类损失 为两个类别的对数损失；回归损失 ，其中 为在 Fast R-CNN 一文中定义的鲁棒损失函数（平滑 ）。 表示回归损失仅对正anchor激活，否则被禁用（ ）。cls和rge层的输出分别由 和 组成。该两项使用 和 进行标准化，并使用平衡参数 加权处理。等式中cls项根据mini-batch的大小进行归一化，而reg项根据anchor位置的数据进行归一化。默认情况下， 从而使得cls和reg项的权重大致相等。
对于边界框回归，采用 Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 一文中的4个坐标参数化方法：
其中， 和 表示边界框的中心坐标及其宽和高。变量 和 分别表示预测边界框、anchor和真值框。
采样策略：以图像为中心。
在图像中随机采样256个anchors，用于mini-batch数据中损失函数的计算，正负样本的比例为 。
从标准差为的零均值高斯分布中提取权重来随机初始化所有的新网络层，而共享卷积层通过预训练ImageNet分类模型来初始化。同时，调整ZF网络的所有网络层，以及VGG网络的conv3_1之上的网络，用于节省内存的使用。对于60k的mini-batch数据，学习率为；对于PASCAL VOC数据集中的20k的mini-bacth数据，学习率为。随机梯度下降算法的动量设置为，重量衰减率为。
训练具有共享特征网络的三个方法：
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文献综述是对某一方面的专题搜集大量情报资料后经综合分析而写成的一种学术论文，它是科学文献的一种。格式与写法文献综述的格式与一般研究性论文的格式有所不同。这是因为研究性的论文注重研究的方法和结果，特别是阳性结果，而文献综述要求向读者介绍与主题有关的详细资料、动态、进展、展望以及对以上方面的评述。因此文献综述的格式相对多样，但总的来说，一般都包含以下四部分:即前言、主题、总结和参考文献。撰写文献综述时可按这四部分拟写提纲，在根据提纲进行撰写工。前言部分，主要是说明写作的目的，介绍有关的概念及定义以及综述的范围，扼要说明有关主题的现状或争论焦点，使读者对全文要叙述的问题有一个初步的轮廓。主题部分，是综述的主体，其写法多样，没有固定的格式。可按年代顺序综述，也可按不同的问题进行综述，还可按不同的观点进行比较综述，不管用那一种格式综述，都要将所搜集到的文献资料归纳、整理及分析比较，阐明有关主题的历史背景、现状和发展方向，以及对这些问题的评述，主题部分应特别注意代表性强、具有科学性和创造性的文献引用和评述。总结部分，与研究性论文的小结有些类似，将全文主题进行扼要总结，对所综述的主题有研究的作者，最好能提出自己的见解。参考文献虽然放在文末，但却是文献综述的重要组成部分。因为它不仅表示对被引用文献作者的尊重及引用文献的依据，而且为读者深入探讨有关问题提供了文献查找线索。因此，应认真对待。参考文献的编排应条目清楚，查找方便，内容准确无误。关于参考文献的使用方法，录著项目及格式与研究论文相同，不再重复。
你文献综述具体准备往哪个方向写，题目老师同意了没，具体有要求要求，需要多少字呢？你可以告诉我具体的排版格式要求，文献综述想写好，先要在图书馆找好相关资料，确定好题目与写作方向。老师同意后在下笔，还有什么不了解的可以直接问我，希望可以帮到你，祝写作过程顺利。 如何做文献综述首先需要将“文献综述（ Literature Review) ”与“背景描述 (Background Description) ”区分开来。我们在选择研究问题的时候，需要了解该问题产生的背景和来龙去脉，如“中国半导体产业的发展历程”、“国外政府发展半导体产业的政策和问题”等等，这些内容属于“背景描述”，关注的是现实层面的问题，严格讲不是“文献综述”。“文献综述”是对学术观点和理论方法的整理。其次，文献综述是评论性的（ Review 就是“评论”的意思），因此要带着作者本人批判的眼光 (critical thinking) 来归纳和评论文献，而不仅仅是相关领域学术研究的“堆砌”。评论的主线，要按照问题展开，也就是说，别的学者是如何看待和解决你提出的问题的，他们的方法和理论是否有什么缺陷？要是别的学者已经很完美地解决了你提出的问题，那就没有重复研究的必要了。清楚了文献综述的意涵，现在说说怎么做文献综述。虽说，尽可能广泛地收集资料是负责任的研究态度，但如果缺乏标准，就极易将人引入文献的泥沼。技巧一：瞄准主流。主流文献，如该领域的核心期刊、经典著作、专职部门的研究报告、重要化合物的观点和论述等，是做文献综述的“必修课”。而多数大众媒体上的相关报道或言论，虽然多少有点价值，但时间精力所限，可以从简。怎样摸清该领域的主流呢？建议从以下几条途径入手：一是图书馆的中外学术期刊，找到一两篇“经典”的文章后“顺藤摸瓜”，留意它们的参考文献。质量较高的学术文章，通常是不会忽略该领域的主流、经典文献的。二是利用学校图书馆的“中国期刊网”、“外文期刊数据库检索”和外文过刊阅览室，能够查到一些较为早期的经典文献。三是国家图书馆，有些上世纪七八十年代甚至更早出版的社科图书，学校图书馆往往没有收藏，但是国图却是一本不少（国内出版的所有图书都要送缴国家图书馆），不仅如此，国图还收藏了很多研究中国政治和政府的外文书籍，从互联网上可以轻松查询到。技巧二：随时整理，如对文献进行分类，记录文献信息和藏书地点。做博士论文的时间很长，有的文献看过了当时不一定有用，事后想起来却找不着了，所以有时记录是很有必要的。罗仆人就积累有一份研究中国政策过程的书单，还特别记录了图书分类号码和藏书地点。同时，对于特别重要的文献，不妨做一个读书笔记，摘录其中的重要观点和论述。这样一步一个脚印，到真正开始写论文时就积累了大量“干货”，可以随时享用。技巧三：要按照问题来组织文献综述。看过一些文献以后，我们有很强烈的愿望要把自己看到的东西都陈述出来，像“竹筒倒豆子”一样，洋洋洒洒，蔚为壮观。仿佛一定要向读者证明自己劳苦功高。我写过十多万字的文献综述，后来发觉真正有意义的不过数千字。文献综述就像是在文献的丛林中开辟道路，这条道路本来就是要指向我们所要解决的问题，当然是直线距离最短、最省事，但是一路上风景颇多，迷恋风景的人便往往绕行于迤逦的丛林中，反面“乱花渐欲迷人眼”，“曲径通幽”不知所终了。因此，在做文献综述时，头脑时刻要清醒：我要解决什么问题，人家是怎么解决问题的，说的有没有道理，就行了。你的午间新闻方面方面文献综述具体准备往哪个方向写，题目老师同意了没，具体有要求要求，需要多少字呢？你可以告诉我具体的排版格式要求，文献综述想写好，先要在图书馆找好相关资料，确定好题目与写作方向。老师同意后在下笔，还有什么不了解的可以直接问我，希望可以帮到你，祝写作过程顺利。三、如何撰写开题报告问题清楚了，文献综述也做过了，开题报告便呼之欲出。事实也是如此，一个清晰的问题，往往已经隐含着论文的基本结论；对现有文献的缺点的评论，也基本暗含着改进的方向。开题报告就是要把这些暗含的结论、论证结论的逻辑推理，清楚地展现出来。写开题报告的目的，是要请老师和专家帮我们判断一下：这个问题有没有研究价值、这个研究方法有没有可能奏效、这个论证逻辑有没有明显缺陷。因此，开题报告的主要内容，就要按照“研究目的和意义”、“文献综述和理论空间”、“基本论点和研究方法”、“资料收集方法和工作步骤”这样几个方面展开。其中，“基本论点和研究方法”是重点，许多人往往花费大量笔墨铺陈文献综述，但一谈到自己的研究方法时但寥寥数语、一掠而过。这样的话，评审老师怎么能判断出你的研究前景呢？又怎么能对你的研究方法给予切实的指导和建议呢？对于不同的选题，研究方法有很大的差异。一个严谨规范的学术研究，必须以严谨规范的方法为支撑。在博士生课程的日常教学中，有些老师致力于传授研究方法；有的则突出讨论方法论的问题。这都有利于我们每一个人提高自己对研究方法的认识、理解、选择与应用，并具体实施于自己的论文工作中。一、文献综述概述文献综述是研究者在其提前阅读过某一主题的文献后，经过理解、整理、融会贯通，综合分析和评价而组成的一种不同于研究论文的文体。综述的目的是反映某一课题的新水平、新动态、新技术和新发现。从其历史到现状，存在问题以及发展趋势等，都要进行全面的介绍和评论。在此基础上提出自己的见解，预测技术的发展趋势，为选题和开题奠定良好的基础。二、文献综述的格式文献综述的格式与一般研究性论文的格式有所不同。这是因为研究性的论文注重研究的方法和结果，而文献综述介绍与主题有关的详细资料、动态、进展、展望以及对以上方面的评述。因此文献综述的格式相对多样，但总的来说，一般都包含以下四部分：即前言、主题、总结和参考文献。撰写文献综述时可按这四部分拟写提纲，再根据提纲进行撰写工作。前言部分，主要是说明写作的目的，介绍有关的概念及定义以及综述的范围，扼要说明有关主题的现状或争论焦点，使读者对全文要叙述的问题有一个初步的轮廓。主题部分，是综述的主体，其写法多样，没有固定的格式。可按年代顺序综述，也可按不同的问题进行综述，还可按不同的观点进行比较综述，不管用那一种格式综述，都要将所搜集到的文献资料归纳、整理及分析比较，阐明有关主题的历史背景、现状和发展方向，以及对这些问题的评述，主题部分应特别注意代表性强、具有科学性和创造性的文献引用和评述。总结部分，与研究性论文的小结有些类似，将全文主题进行扼要总结，提出自己的见解并对进一步的发展方向做出预测。三、文献综述规定1. 为了使选题报告有较充分的依据，要求硕士研究生在论文开题之前作文献综述。2. 在文献综述时，研究生应系统地查阅与自己的研究方向有关的国内外文献。通常阅读文献不少于30篇3. 在文献综述中，研究生应说明自己研究方向的发展历史，前人的主要研究成果，存在的问题及发展趋势等。4. 文献综述要条理清晰，文字通顺简练。5. 资料运用恰当、合理。文献引用用方括号"[ ]"括起来置于引用词的右上角。6. 文献综述中要有自己的观点和见解。鼓励研究生多发现问题、多提出问题、并指出分析、解决问题的可能途径。
Anchorfree的输出可以有多个。它是一种网络安全解决方案，它可以帮助您保护您的网络流量，并且可以防止您的网络流量被窃取或拦截。它可以让您在网络上自由浏览，而不必担心被攻击者攻击或拦截。Anchorfree的输出可以通过它的安全服务器来实现，它可以帮助您访问被墙的网站，并且可以提供更安全的网络连接。此外，Anchorfree还提供了一些其他的安全功能，例如VPN，可以帮助您更好地保护您的网络安全。
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 ：
研究目的这一节包括的内容有:指出现有研究的不足,描述研究问题,表述本文的主论点,界定关键名词,简述研究工作的作用。1.现有研究不足。文献综述分析了现有的围绕该现实问题的各项研究结果和实际做法,厘清了研究的参照点。研究目的这一节, 首先,在研究和实践现状的基础上,指出现有研究或实践的不足或欠缺之处,尚有提升的空间,让读者感到有进一步研究的必要。然后,说明本论文的研究问题和待论证的主论点。这项内容构成“研究目的”这一节的主体。2.研究问题描述。描述研究问题R=(q, f) ,即是说明本论文研究现实问题(q)与何种主要关联因素()之间的关系。如之前举的一些例子中,“勤劳而不富有”这个现实问题与制度成本之间的关系,薪酬差距引发不满的现实问题与机构类型之间的关系,路径管理方式较原管理方式是否要好的问题,酒店利润有待提高这个现实问题与名厨之间的关系,等等,这些都构成研究问题。有些专业学位论文的研究目的写得模糊,既未写出现实问题,又未写出关联因素。有篇研究某公司红木采购的学位论文,这样描写研究目的:“找出影响木材质量的原产地采购流程的关键因素,并加以研究,提出改进措施” ,采购流程存在什么现实问题,关键因素是什么,这些应该说清楚的内容都没有说。另一篇关于公司薪酬体系设计的学位论文写道:“本文通过问卷调查和访谈,对行业薪酬情况进行调研,找出薪酬体系结构不合理、激励作用不足之处,提出了改进建议和实施办法。”在研究工作初期说这类话语还可以,但论文已写出来,说明研究工作已完成了,“结构不合理”和“激励作用不足”具体体现在何处,都应该知道了,在描述研究目的时应清晰地写出来。有篇关于营销策略的论文,研究目的写成“旨在通过国内现有市场环境分析,定位本公司在租车行业中所须扮演的角色和公司的营销模式”;有些以调研报告为基础的学位论文,研究目的往往写成:“通过实地调研,运用某某理论,研究某单位现状,对绩效管理工作中存在的问题进行深人分析,提出完善绩效管理工作的对策和建议”,这些都没有涉及实质内容,未点明“研究问题”。采用这些写法的研究生还没有把握到学位论文必须遵循“问题导向”这个原则，没有分清学位论文与调研报告和企业咨询报告等的区别,误认为管理研究报告可以代替论文,将调研报告之类的写法搬到学位论文写作中。像这样来描述研究目的,从现状、问题、原因到对策、措施,都是“共性",任何调研报告都适用,读过后无法增进对该文的了解。只有将研究问题列出来,才能说明本论文的“个性”所在。3.论点表述。描述研究问题只是提出问题,接下去还要给出答案,对现实问题和关联因素间的关系给出判断,这也即是作者的论点。由于尚未经论证,确切来说论点表述应为假设表述。将研究问题上升到论点或假设,要点是用变量语言来表述现实问题和关联因素之间的关系。如上述现实问题为“薪酬差距引发不满”的论文,作者用满意度作为因变量,而主要关联因素是机构类型,该因素只有在规定了它的属性以后,才能作为自变量处理。作者是以技术垄断程度为准则来划分机构类型,这样,技术垄断高、中、低便成为该变量的属性。现实问题和关联因素都具有可测性,就可以清晰地表述两者之间关系的假设:“技术垄断程度越高的机构,对扩大现有薪酬差距的满意度越低”，并可着手进行经验论证。《勤劳而不富有》一文现实问题与制度成本的关系研究,作者以国家为分析单位,将一国人均工作时间作为衡量勤劳的变量,同时设置一套指标,间接测量制度成本。“酒店利润取决于名厨”的假设,厨师作为变量,便要规定它的属性为名厨和非名厨,随之说明其具体测量方法,是按厨师专业技术等级还是按获奖情况来划分。4.关键名词界定。“现实问题”是用事实和现象来叙述问题所在，以及该问题为什么重要,研究问题和论点则要用专业术语来表达。在论点表述的过程中,往往需要一段术语解释的内容。并非所有涉及的名词都要给出一个定义,但对一些关键的专业名词或可能有歧义的名词,如“制度成本”“薪酬差距”及“集束化护理策略”“精益生产”“生态补偿”“质量成本”等,应在研究目的这一节界定清楚。5.研究结果的作用。有的研究生写研究目的这一节,偏重写本项研究的作用和意义。其实在问题背景和问题提出这部分内容,已经描述了本研究是针对什么尚未解决的疑难问题，这本身就是显示论文的实际价值。前一部分文献综述树立参照点,用来对比本研究结果,让读者感受到论文提出论点的新颖性,这也就体现出论文的学术价值。这里研究结果的实际作用可用一段话简要地概括一下。切忌抽象地自我评价,写那些“有重要的实际和理论价值”之类的话。
在进行研究思路撰写时要将研究问题、研究方法、研究逻辑和研究目标相同一。课题研究的基本思路回答的是用什么理论方法去研究课题，主要的写作逻辑为“以…为切入点，运用…的理论和方法，通过…环节或途径，最终实现了…目标”。下面我们通过图片和范例的形式，为大家详细说明怎么写研究思路：（一）研究思路：1、以文献研究法为指导，通过建立健全有关的规章制度，完善学校对党员的评价。2、通过开展党员贯彻落实学校“双主协调，共同发展”的教学理念示范性教学为主导的教学研究活动，进行新一轮教学思想大解放活动。3、通过访问等形式向广大群众了解和征求意见，研究党支部的学校思想大解放中的推动作用。（二）实施步骤：分为3个阶段：1、准备阶段a.筹建课题研究主要成员小组，撰写课题申请报告；b.撰写课题开题报告。2、申报与立项阶段a.正式申报课题，等待批准立项；b.修改开题报告，确定细化研究内容与方向，召开开题会；3、实施阶段
问题一：文献综述的价值与意义 文献综述是对某一方面的专题搜集大量情报资料后经综合分析而写成的一种学术论文， 它是科学文献的一种。 格式与写法 文献综述的格式与一般研究性论文的格式有所不同。这是因为研究性的论文注重研究的方法和结果，特别是阳性结果，而文献综述要求向读者介绍与主题有关的详细资料、动态、进展、展望以及对以上方面的评述。因此文献综述的格式相对多样，但总的来说，一般都包含以下四部分：即前言、主题、总结和参考文献。撰写文献综述时可按这四部分拟写提纲，在根据提纲进行撰写工。 前言部分，主要是说明写作的目的，介绍有关的概念及定义以及综述的范围，扼要说明有关主题的现状或争论焦点，使读者对全文要叙述的问题有一个初步的轮廓。 主题部分，是综述的主体，其写法多样，没有固定的格式。可按年代顺序综述，也可按不同的问题进行综述，还可按不同的观点进行比较综述，不管用那一种格式综述，都要将所搜集到的文献资料归纳、整理及分析比较，阐明有关主题的历史背景、现状和发展方向，以及对这些问题的评述，主题部分应特别注意代表性强、具有科学性和创造性的文献引用和评述。 总结部分，与研究性论文的小结有些类似，将全文主题进行扼要总结，对所综述的主题有研究的作者，最好能提出自己的见解。 参考文献虽然放在文末，但却是文献综述的重要组成部分。因为它不仅表示对被引用文献作者的尊重及引用文献的依据，而且为读者深入探讨有关问题提供了文献查找线索。因此，应认真对待。参考文献的编排应条目清楚，查找方便，内容准确无误。关于参考文献的使用方法，录著项目及格式与研究论文相同，不再重复。 问题二：综述撰写的目的是什么？ 综述撰写的目的是： (1)彰显对某一知识体系的熟悉程度，使他人能够对研究者的专业能力与知识背景做出判断，以取得他人的信任。 (2)显示过去的研究路线以及正在进行的研究与以往研究工作的关联性。找有价值的主题。 (3)整合并摘要某个领域内已知的研究成果，使人们认识到未来可能出现的研究方向。找“巨人的肩膀”。 (4)向他人学习并（指出盲点） *** 新观念的产生。 问题三：本科毕业论文开题报告和文献综述中研究目的、研究意义、研究价值和研究动机有什么不同? 您的开题报告有什么要求呢 开题报告是需要多少字呢 开题报告 任务书 都搞定了不 你可以告诉我具体的排版格式要求，希望可帮到你，祝顺利 开题报告主要包括以下几个方面： （一）论文名称 论文名称就是课题的名字 第一，名称要准确、规范。准确就是论文的名称要把论文研究的问题是什么，研究的对象是什么交待清楚，论文的名称一定要和研究的内容相一致，不能太大，也不能太小，要准确地把你研究的对象、问题概括出来。 第二，名称要简洁，不能太长。不管是论文或者课题，名称都不能太长，能不要的字就尽量不要，一般不要超过20个字。 （二） 论文研究的目的、意义 研究的目的、意义也就是为什么要研究、研究它有什么价值。这一般可以先从现实需要方面去论述，指出现实当中存在这个问题，需要去研究，去解决，本论文的研究有什么实际作用，然后，再写论文的理论和学术价值。这些都要写得具体一点，有针对性一点，不能漫无边际地空喊口号。主要内容包括：⑴ 研究的有关背景(课题的提出)： 即根据什么、受什么启发而搞这项研究。 ⑵ 通过分析本地（校） 的教育教学实际，指出为什么要研究该课题，研究的价值，要解决的问题。 （三） 本论文国内外研究的历史和现状（文献综述）。 规范些应该有，如果是小课题可以省略。一般包括：掌握其研究的广度、深度、已取得的成果；寻找有待进一步研究的问题，从而确定本课题研究的平台(起点)、研究的特色或突破点。 （四）论文研究的指导思想 指导思想就是在宏观上应坚持什么方向，符合什么要求等，这个方向或要求可以是哲学、政治理论，也可以是 *** 的教育发展规划，也可以是有关研究问题的指导性意见等。 （五） 论文写作的目标 论文写作的目标也就是课题最后要达到的具体目的,要解决哪些具体问题，也就是本论文研究要达到的预定目标：即本论文写作的目标定位，确定目标时要紧扣课题,用词要准确、精练、明了。 常见存在问题是：不写研究目标；目标扣题不紧；目标用词不准确； 目标定得过高, 对预定的目标没有进行研究或无法进行研究。 确定论文写作目标时，一方面要考虑课题本身的要求，另一方面要考率实际的工作条件与工作水平。 （六）论文的基本内容 研究内容要更具体、明确。并且一个目标可能要通过几方面的研究内容来实现，他们不一定是一一对应的关系。大家在确定研究内容的时候，往往考虑的不是很具体，写出来的研究内容特别笼统、模糊，把写作的目的、意义当作研究内容。 基本内容一般包括：⑴对论文名称的界说。应尽可能明确三点：研究的对象、研究的问题、研究的方法。⑵本论文写作有关的理论、名词、术语、概念的界说。 （七）论文写作的方法 具体的写作方法可从下面选定： 观察法、调查法、实验法、经验总结法、 个案法、比较研究法、文献资料法等。 （八）论文写作的步骤 论文写作的步骤，也就是论文写作在时间和顺序上的安排。论文写作的步骤要充分考虑研究内容的相互关系和难易程度，一般情况下，都是从基础问题开始，分阶段进行，每个阶段从什么时间开始，至什么时间结束都要有规定。课题研究的主要步骤和时间安排包括：整个研究拟分为哪几个阶段；各阶段的起止时间 希望可以帮你。 怎么写开题报告呢？ 首先要把在准备工作当中搜集的资料整理出来，包括课题名称、课题内容、课题的理论依据、参加人员、组织安排和分工、大概需要的时间、经费的估算等等。 第一是标题的拟定。课题在准备工作中已经确立了，所以开题报告的标题是不成问题的，把你研究的课题直接写上就行了。比如我曾指导过一组同学对伦教的文化诸如......>> 问题四：毕业论文开题报告必须包含，课题背景、选题意义、文献综述、研究目的这四大点吗？ 开题报告可以帮你写的。 初学这些议论文的操作方法， 可以从模仿开始。以一篇文章为例。最典型的是吴晗的《谈骨气》 ： 1．引论部分：开篇提出论点：我们中国人是有骨气的。 接着，用孟子的话解释论点“富贵不能淫，贫贱不能移，威武不能屈。” 2．本论部分：用三个事例分别证明论点：文天祥的富贵不能淫；穷人不食嗟来之食的贫贱不能移，闻一多的威武不能屈。 3．结论部分：解释当今无产阶级的骨气并发出号召。 三个部分之间都有过渡：在引论和本论之间有“我们祖先的许多有骨气的动人事迹，还有他积极的教育意义。”引出下面三个事例的叙述。本论和结论之间有“孟子的这些话，虽然在两千多年以前说的，但直到现在，还有他积极的意义。”进行过渡。 在第一和第二例之间，有“另一个故事”“还有个例子”进行过渡。这些过渡句，使文章浑然一体。 三个部分分别回答了三个问题：引论部分解答 “是什么”的问题；本论部分解答“为什么（有骨气）”的问题；结论部分回答“我们怎么办”的问题。 三个事例都是概括叙述的，每个事例的后面都有几句简短的议论。这些议论阐明了事件所包含的意义，把事例紧紧地扣在论点上，是论点和论据联系的纽带，否则就就事论事，论点和论据脱节了。 议论文是以议论为主要表达方式的一种文体。它通过列举事实材料和运用逻辑推理，来阐发，对事物的理解和认识，表明对问题的观点和态度。各行各业的人为了接受或表达思想，都需要经常阅读和写作这种文体。 一篇议论文，通常包含论点、论据、论证三大要素。论点是议论文所阐发的思想观点；论据是文中用来证明论点的根据；论证是论点与论据之间逻辑关系的揭示。这三者的紧密关系，构成了一篇议论文的主体。 问题五：开题报告里的调研报告，文献综述怎么写 你好，正如一楼所说的，开题报告和文献综述不一样。 1、开题报告的目的是说明这个题目的意义和可行性。文献综述是你研究的论文题目国内外相关研究的所有观点的梳理，保证你的研究在最新研究的基础上进行。 2、开题报告和文献综述之间相关也很大，文献综述做得好坏直接影响你的开题报告是否得到专家的认同。开题报告包括选题的原因和背景、相关领域国内外研究的文献综述、你的研究思路和技术路线、研究内容、研究步骤、研究的结论、研究的社会和经济效益等。总之，就是说明你的研究非常有价值，并且经你的研究可能出成果。 3、目前你的文献综述已经写好，关键是研究设计。你可根据你的文献综述及其他相关资料查询结合你个人的思考按照这样的提纲写开题报告： 1.研究背景和目的 研究主题和对象概念界定 研究目的和意义 研究内容（详细写） 2、文献综述 国外研究和实践 国内研究和实践 借鉴和启示 3、研究设计 研究思路 研究方法 研究步骤 技术路线 4.研究结论 …… …… 5.社会和经济效益 研究成果社会效益 研究成果经济效益 6.研究的可行性和可能遇到的困难 参考文献 以上属个人建议，仅供参考，需要结合你的选题最后确定。 问题六：问一下写论文开题报告，文献综述和国内外研究现状是一回事吗， 1 总述开题报告的总述部分应首先提出选题，并简明扼要地说明该选题的目的、目前相关课题研究情况、理论适用、研究方法、必要的数据等等。 2 提纲开题报告包含的论文提纲可以是粗线条的，是一个研究构想的基本框架。可采用整句式或整段式提纲形式。在开题阶段，提纲的目的是让人清楚论文的基本框架，没有必要像论文目录那样详细。 开题报告学生：一、 选题意义 1、 理论意义 2、 现实意义 二、 论文综述 1、 理论的渊源及演进过程 2、 国外有关研究的综述 3、 国内研究的综述 4、 本人对以上综述的评价 三、 论文提纲前言、一、1、2、3、 二、1、2、3、 三、1、2、3、结论四、论文写作进度安排 毕业论文开题报告提纲 一、开题报告封面：论文题目、系别、专业、年级、姓名、导师 二、目的意义和国内外研究概况 三、论文的理论依据、研究方法、研究内容 四、研究条件和可能存在的问题 五、预期的结果 六、进度安排 问题七：开题报告和文献综述怎么写 开题报告实际上就是要做一个PPT，里面包括你的目的意义、研究内容、技术路线、拟解决的问题、研究基础、创新型、项目成果及形式；文章综述就是你看了很多文献之后，然后自己总结出来的关于某个方面的一个综合性论述
电脑：华为MateBook14
系统：Windows10
软件：百度浏览器
1、第一步，我们首先打开百度浏览器，进入百度首页，然后输入相关的网址。
2、第二步，我们在查找外国文献的时候，我们一般可以选择多种文献库，但是我们通常使用的就是中国知网，我们进入中国知网的首页即可。
3、第三步，在我们进入了中国知网的首页后，我们需要进入相关的搜索模式，首先我们输入需要查询的相关的主题。
4、第四步，在输入相关的主题后，我们然后点击外国文献这一个相关的按钮，这一点非常的重要。
5、第五步，在选择好所有相关的关键词或者相关的主题之后，我们就可以点击搜索按钮了。
6、最后，我们就可以看到搜索成功后的相关的文档了，这个时候我们就可以选择自己需要使用的文档了。然后进行相关的论文写作吧。
自己总结，可以通过知网找期刊，阅读后进行分类、总结，国外的可以找SCI的总结，想偷懒的话可以去下近几年相关题目的硕博论文，都有关于国内外研究现状的部分。按照难易程度来说，入门的话，去知网找中文综述类文章和硕博论文的第一章综述部分。再深入研究当然就得看英语的综述文章和相应的研究论文了。更多关于国外研究现状去哪里找，进入：查看更多内容
中国知网、elsevier和Springer等专业外文期刊网站查找。
1、如果需要中文的国外研究现状，直接去中国知网找中文综述类文章和硕博论文的第一章综述部分，就可以查到。
2、如果需要英文的国外研究现状，可以去elsevier和Springer等专业外文期刊网站查取外文文献获取。
国外研究现状查找办法如下：
1、在百度上搜索中国知网，选择并打开。
2、打开之后，选择所要研究的方向以及关键字，进行搜索。例如：以“教育”为关键字进行搜索。
3、 选择一篇论文，通常情况下，硕博论文中研究现状比较全面。
4、打开论文标题链接，选择阅读模式为“在线阅读”，有权限的可以直接进行下载。
5、找到第一章中的“研究现状”，之后就可以进行简单的引用了。