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写完论文之后，不要急着按照学校的标准格式排版编辑，因为写作完成后提交给大学的论文不一定能被大学直接采用。所以大学不仅规定了毕业论文的格式规范，而且对论文查重率也有明确的标准。学校会对每个人提交上来的论文内容进行查重，只有学校重复率符合学校要求，那么毕业论文才是合格的。许多高校都使用知网查重系统，因此在撰写毕业论文时，特别是在论文的最后阶段，最好使用知网查重系统进行检测。当然一些高校没有与知网合作，所以我们要咨询导师，看学校使用什么论文查重系统，然后选择与学校相同的论文查重系统。对于论文初稿及修改阶段，小编推荐大家可以通过papertime论文查重系统进行检测，因为该系统性价比非常高，并且查重质量好，收费比较便宜，并且还有机会获得大量的免费查重字数。
第一步，我们首先找到一个正规的靠谱的论文查重系统，如今在网上随便一搜论文查重系统就能够查找出来很多不同品牌的论文查重平台，我们在挑选的时候，要多注意关注和考察这些论文查重平台，对其多进行一些了解。
第二步，找到正规的合适的论文查重平台之后，我们就可以上传论文进行查重检测。部分论文查重系统有根据不同的论文类型设置相对应的论文查重入口，因此我们在上传论文要选择对应自己论文类型的查重入口，在上传论文之前，一般需要先输入作者姓名和论文题目。
第三步，支付论文查重费用。上传完论文需要支付一定的查重费用，论文查重系统才会开始自动检测论文，不同的论文查重系统有着不同的收费标准，检测费用会有一定的差别，我们支付对应的费用即可;也有部分论文查重系统比如PaperPP有免费查重活动，我们成功参与活动之后即可获得免费论文查重机会，不用支付查重费用。
第四步，下载论文查重报告。当我们完成论文查重之后，需要找到论文查重报告并下载，因为查重平台只会将查重报告保留一段时间，如果我们不及时下载的话，超过保留时限查重报告是会被清空的。通过论文查重报告我们可以看到自己论文的重复率以及论文中具体是有哪些内容被检测出重复。
参考资料：《论文查重分为几个步骤?》
论文查重一般是一个数据对比，上传论文，即可查重，其中需要填写作者，题目等信息，步骤就一步了，很简单。
论文查重系统选择一定选择范围广一点的系统，这样才能保证结果一致了，系统不同结果不同，目前比较严格的系统是知网，维普、paperpass这几个，其中paperpass最实用。
论文是很多高校和单位判定一个人专业能力是否合格的标准，本科生毕业时需要按照学校要求撰写毕业论文，学校会对大家提交的论文进行重复率检测。提前了解一些论文查重技巧可以有效降低论文的重复率，那如何顺利通过本科论文查重呢？1、想顺利通过论文查重，首先就要在论文写作阶段提高论文的原创度，以免后续出现返修的情况。选题是论文写作的起点，起着至关重要的作用，同学们在选题上要创新，然后深入研究与论文主题有关的内容，适当引用，让自己的观点有据可依。2、然后要注意论文的格式，很多论文查重系统都会自动识别论文格式，然后根据论文格式对论文分段检测，正确的论文格式可以保障论文查重系统检测出准确的重复率结果，避免论文查重系统检测错误，避免对论文查重率结果造成不良影响。3、定稿使用跟高校一样的论文查重系统，因为不同的论文查重系统所收录的数据库资源、查重算法以及比对效率都是不同的。所以使用跟学校不一样的论文查重系统检测论文后的重复率结果，跟学校查重结果是有误差的，大家定稿查重时最好是使用跟学校一样的论文查重系统，以便自己更好修改论文以及指导学校查重的结果。
毕业论文查重的基本流程是什么？论文查重是一项系统性很强的工作，涉及到各个管理环节，要顺利通过分析检验，就必须做好学生的准备，了解国内的具体应对策略和操作技巧，按照官方论文的规定和标准问题进行监督检验，这是我们顺利毕业的前提。值得一提的是，论文查重包含着不同的环节，所以一定要按步骤进行，今天就给大家介绍一下毕业论文检测的基本过程。首先，要按照学校论文和指导老师的要求，进行排版，调整版式，尤其要注意标点符号和错别字，答辩时要特别注意这两点，只要有一点小差错就会留下不好的印象，所以在打印前一定要反复检查，不要等到打印出来后才发现问题，这样不仅浪费钱，而且浪费时间。基本修改后，如果给过导师看过，论文的构思、构图没有大问题，可以直接提交论重复，但学校提供的论文检测系统不能作为原稿重复使用，机会少，而且从一开始学校没有指定系统检测重量，可以选择初稿查重系统进行检测，费用低廉，检测结果正确。不管怎样，按照最终的论文查重报告，实现了论文的修改和降重，有些学生怕麻烦直接在网站上找，这种不正当的学习态度不但受到学校和领导的批评，自己的信誉也受到损害，论文泄露等问题也会发生，建议自己认真修改并降重。论文降重也没有大家想的那么难，只要根据最后的检测报告有针对性地修改，就不需要修改全文，全文修改不但不必要，还会浪费不必要的时间和精力。
毕业论文知网查重怎么查如下：
步骤1：个人用户注册/登录
如果您已有知网个人账号，直接登陆即可；如未注册过知网个人账号，请按提示注册。
步骤2：上传论文
点击右侧的“上传待检测文献”（如下图），提交拟检测的文章即可。
步骤3：提交论文
按系统提示填写各项信息“上传待检测文献”，提交拟检测的文章即可。
中国知网介绍
中国知网是中国学术期刊电子杂志社编辑出版的以《中国学术期刊（光盘版）》全文数据库为核心的数据库。收录资源包括期刊、博硕士论文、会议论文、报纸等学术与专业资料；覆盖理工、社会科学、电子信息技术、农业、医学等广泛学科范围，数据每日更新，支持跨库检索。
知网，是国家知识基础设施的概念，由世界银行于1998年提出。CNKI工程是以实现全社会知识资源传播共享与增值利用为目标的信息化建设项目。由清华大学、清华同方发起，始建于1999年6月。
2019年5月，“科研诚信与学术规范”在线学习平台在中国知网正式上线发布。
在论文查重时首先我们要明确学校的要求，其次选择初稿免费查重系统进行检测，毕业论文完成步骤有哪些？很多同学都不太了解毕业论文怎么才能合格，下面跟着小编来了解下吧！其实论文的完成步骤还是很简单的，只要你能完成一下几点，那么顺利毕业就是很简单的一件事。推荐同学们使用PaperBye论文查重系统，数据范围包括，硕博研究生论文，本科毕业论文，课程作业论文，活动征文，会议论文，专利，图书专著等各领域数据，目前推出，永久免费版，不限制篇数，不限制字数，每天可以免费查重。
第一、初稿定稿。只是我们写毕业论文的第一步，我们先得准备好论文，虽然刚开始只是一个初稿，但是也需要我们认真对待。初稿完成后再经过多次的润色修改，按照指导老师的建议去不断完善，最后确定定稿。
第二、按学校要求进行查重。学校对于学生提交的毕业论文都有一个重复率的要求，学生必须要达到学校要求的论文重复率才行。在完成毕业论文后，同学们可以根据学校要求去进行论文查重。
第三、论文查重系统选择。不同的查重系统检测结果是不同的，这主要是它们的数据库以及算法都不相同才导致的。学校一般只会为我们提供一至二次的免费查重机会，如果都没合格那么就可能会有延期毕业的风险。所以，小编建议同学们在提交学校进行查重前，可以先自己在网上找一些查重软件自己去进行检测，如paperbye论文查重系统都是不错的查重软件，安全保障不泄露不收录。
论文是很多高校和单位判定一个人专业能力是否合格的标准，本科生毕业时需要按照学校要求撰写毕业论文，学校会对大家提交的论文进行重复率检测。提前了解一些论文查重技巧可以有效降低论文的重复率，那如何顺利通过本科论文查重呢？1、想顺利通过论文查重，首先就要在论文写作阶段提高论文的原创度，以免后续出现返修的情况。选题是论文写作的起点，起着至关重要的作用，同学们在选题上要创新，然后深入研究与论文主题有关的内容，适当引用，让自己的观点有据可依。2、然后要注意论文的格式，很多论文查重系统都会自动识别论文格式，然后根据论文格式对论文分段检测，正确的论文格式可以保障论文查重系统检测出准确的重复率结果，避免论文查重系统检测错误，避免对论文查重率结果造成不良影响。3、定稿使用跟高校一样的论文查重系统，因为不同的论文查重系统所收录的数据库资源、查重算法以及比对效率都是不同的。所以使用跟学校不一样的论文查重系统检测论文后的重复率结果，跟学校查重结果是有误差的，大家定稿查重时最好是使用跟学校一样的论文查重系统，以便自己更好修改论文以及指导学校查重的结果。
大学生毕业论文的查重率的原理但是当你准备毕业论文时却发现自己根本没有什么头绪想象中那么难以下笔如泉涌，万里长征终于可以到达毕业论文的这一步了第一步：确定选题方向俗话说“题好一半文”（标题）一般而言，对于初学论文撰写者来讲，最为基础的是确定选题。其实在文字表述这块儿也能做到详细、周到，便于理解。在实践中我们可以仿照做一项综合性工作，在做课题前就开始考虑怎样选题并最后落实，直到完成论文才写到指交上去。2、选定问题之后，需要回过头去查阅相关资料了解了解本专业的前沿动态，包括教材，最新公布的期刊信息和最近几年的新内容。通过查阅与自己专业相关的书籍、杂志等得到启迪和思索，也能培养自已的归纳总结能力。最后一步，是结尾，我们还必须将文章中最重要的东西做出总结性的总结。当这种简单的句子结束之后，我们必须将这种结尾串联起来。这样的写作方法能够帮助到我们将全文内容的脉络串联起来，使全文看上去清晰，脉络分明，逻辑缜密。第四步是结语，也就是说在文章结束之后，我们需要根据结尾的结论进一步对结尾进行修正、升华。比如，在这篇论文里，你将得出下列几条原因：
不知道为什么我的就被查了，大段大段的红。
不会，查重一般针对文字的逐一比对，还没有那么高级，能识别你的流程图
维普系统查重报告流程图不显示是由于选择错误了流程图的格式。维普论文查重系统,提供毕业论文检测、研究生论文检测、期刊论文检测、硕博论文检测等,报告结果与各机构/高校保持一致!维普论文检测系统是国内最权威的论文抄袭检测之一。检测报告PDF报告、整体报告、比对报告—多版本报告以及总相似比、引用率、复写率、自写率—多指标提示。重要提醒，系统支持中文/英文论文(包括简体、繁体)的检测。
姓名：王咫毅 学号： 【嵌牛导读】CNN如此风靡，其衍生算法也是层出不穷，各种衍生算法也可以应用于各种应用场景，各类场合。本文则是了解每个衍生算法的各个使用场景、原理及方法。 【嵌牛鼻子】RCNN 目标检测 【嵌牛提问】RCNN系列算法有何区别和联系？ 【嵌牛正文】 在生活中，经常会遇到这样的一种情况，上班要出门的时候，突然找不到一件东西了，比如钥匙、手机或者手表等。这个时候一般在房间翻一遍各个角落来寻找不见的物品，最后突然一拍大脑，想到在某一个地方，在整个过程中有时候是很着急的，并且越着急越找不到，真是令人沮丧。但是，如果一个简单的计算机算法可以在几毫秒内就找到你要找的物品，你的感受如何？是不是很惊奇！这就是对象检测算法（object detection）的力量。虽然上述举的生活例子只是一个很简单的例子，但对象检测的应用范围很广，跨越多个不同的行业，从全天候监控到智能城市的实时车辆检qian测等。简而言之，物体检测是强大的深度学习算法中的一个分支。 在本文中，我们将深入探讨可以用于对象检测的各种算法。首先从属于RCNN系列算法开始，即RCNN、 Fast RCNN和 Faster RCNN。在之后的文章中，将介绍更多高级算法，如YOLO、SSD等。 1.解决对象检测任务的简单方法（使用深度学习） 下图说明了对象检测算法是如何工作。图像中的每个对象，从人到风筝都以一定的精度进行了定位和识别。 下面从最简单的深度学习方法开始，一种广泛用于检测图像中的方法——卷积神经网络（CNN）。如果读者对CNN算法有点生疏，建议 阅读此文 。 这里仅简要总结一下CNN的内部运作方式： 首先将图像作为输入传递到网络，然后通过各种卷积和池化层处理，最后以对象类别的形式获得输出。 对于每个输入图像，会得到一个相应的类别作为输出。因此可以使用这种技术来检测图像中的各种对象。 1.首先，将图像作为输入； 2.然后，将图像分成不同的区域； 3.然后，将每个区域视为单独的图像； 4.将所有这些区域传递给CNN并将它们分类为各种类别； 5.一旦将每个区域划分为相应的类后，就可以组合所有这些区域来获取具有检测到的对象的原始图像： 使用这种方法会面临的问题在于，图像中的对象可以具有不同的宽高比和空间位置。例如，在某些情况下，对象可能覆盖了大部分图像，而在其他情况下，对象可能只覆盖图像的一小部分，并且对象的形状也可能不同。 基于此，需要划分大量的区域，这会花费大量的计算时间。因此，为了解决这个问题并减少区域数量，可以使用基于区域的CNN，它使用提议方法选择区域。 2.基于区域的卷积神经网络 RCNN的思想 RCNN算法不是在大量区域上工作，而是在图像中提出了一堆方框，并检查这些方框中是否包含任何对象。RCNN 使用选择性搜索从图像中提取这些框。 下面介绍选择性搜索以及它如何识别不同的区域。基本上四个区域形成一个对象：不同的比例、颜色、纹理和形状。选择性搜索在图像中识别这些模式，并基于此提出各种区域。以下是选择性搜索如何工作的简要概述： 首先， 将图像作为输入： 然后，它生成初始子分段，以便获得多个区域： 之后，该技术组合相似区域以形成更大的区域（基于颜色相似性、纹理相似性、尺寸相似性和形状兼容性）： 最后，这些区域产生最终的对象位置（感兴趣的区域）； 下面是RCNN检测对象所遵循的步骤的简要总结： 1.首先采用预先训练的卷积神经网络； 2.重新训练该模型模型——根据需要检测的类别数量来训练网络的最后一层（迁移学习）； 3.第三步是获取每个图像的感兴趣区域。然后，对这些区域调整尺寸，以便其可以匹配CNN输入大小； 4.获取区域后，使用SVM算法对对象和背景进行分类。对于每个类，都训练一个二分类SVM； 最后，训练线性回归模型，为图像中每个识别出的对象生成更严格的边界框； [对上述步骤进行图解分析]（ ）： 首先，将图像作为输入： 然后，使用一些提议方法获得感兴趣区域（ROI）（例如，选择性搜索）： 之后，对所有这些区域调整尺寸，并将每个区域传递给卷积神经网络： 然后，CNN为每个区域提取特征，SVM用于将这些区域划分为不同的类别： 最后，边界框回归（Bbox reg）用于预测每个已识别区域的边界框： 以上就是RCNN检测物体的全部流程。 RCNN的问题 从上节内容可以了解到RCNN是如何进行对象检测的，但这种技术有其自身的局限性。以下原因使得训练RCNN模型既昂贵又缓慢： 基于选择性搜索算法为每个图像提取2,000个候选区域； 使用CNN为每个图像区域提取特征； RCNN整个物体检测过程用到三种模型： CNN模型用于特征提取； 线性svm分类器用于识别对象的的类别； 回归模型用于收紧边界框； 这些过程相结合使得RCNN非常慢，对每个新图像进行预测需要大约40-50秒，这实际上使得模型在面对巨大的数据集时变得复杂且几乎不可能应用。 好消息是存在另一种物体检测技术，它解决了RCNN中大部分问题。 3.了解Fast RCNN RCNN的思想 RCNN的提出者Ross Girshick提出了这样的想法，即每个图像只运行一次CNN，然后找到一种在2,000个区域内共享该计算的方法。在Fast RCNN中，将输入图像馈送到CNN，CNN生成卷积特征映射。使用这些特征图提取候选区域。然后，使用RoI池化层将所有建议的区域重新整形为固定大小，以便将其馈送到全连接网络中。 下面将其分解为简化概念的步骤： 1.首先将图像作为输入； 2.将图像传递给卷积神经网络，生成感兴趣的区域； 3.在所有的感兴趣的区域上应用RoI池化层，并调整区域的尺寸。然后，每个区域被传递到全连接层的网络中； 层用于全连接网以输出类别。与softmax层一起，也并行使用线性回归层，以输出预测类的边界框坐标。 因此，Fast RCNN算法中没有使用三个不同的模型，而使用单个模型从区域中提取特征，将它们分成不同的类，并同时返回所标识类的边界框。 对上述过程进行可视化讲解： 将图像作为输入： 将图像传递给卷积神经网络t，后者相应地返回感兴趣的区域： 然后，在提取的感兴趣区域上应用RoI池层，以确保所有区域具有相同的大小： 最后，这些区域被传递到一个全连接网络，对其进行分类，并同时使用softmax和线性回归层返回边界框： 上述过程说明了Fast RCNN是如何解决RCNN的两个主要问题，即将每个图像中的1个而不是2,000个区域传递给卷积神经网络，并使用一个模型来实现提取特征、分类和生成边界框。 RCNN的问题 Fast RCNN也存在一定的问题，它仍然使用选择性搜索作为查找感兴趣区域的提议方法，这是一个缓慢且耗时的过程，每个图像检测对象大约需要2秒钟。 因此，又开发了另一种物体检测算法——Faster RCNN。 4.了解Faster RCNN . Faster RCNN的思想 Faster RCNN是Fast RCNN的修改版本，二者之间的主要区别在于，Fast RCNN使用选择性搜索来生成感兴趣区域，而Faster RCNN使用“区域提议网络”，即RPN。RPN将图像特征映射作为输入，并生成一组提议对象，每个对象提议都以对象分数作为输出。 以下步骤通常采用Faster RCNN方法： 1.将图像作为输入并将其传递给卷积神经网络，后者返回该图像的特征图； 2.在这些特征图上应用RPN，返回提议对象及其分数； 3.在这些提议对象上应用RoI池层，以将所有提案降低到相同的大小； 4.最后，将提议传递到全连接层，该层在其顶部具有softmax层和线性回归层，以对对象的边界框进行分类和输出； 这里简要解释一下RPN是如何运作的： 首先，Faster RCNN从CNN获取特征图并将它们传递到区域提议网络。RPN在这些特征图上使用滑动窗口，每个窗口生成不同形状和大小的k个方框（ Anchor boxe）： 方框是固定尺寸的边界箱，具有不同的形状和尺寸。对于每个方框，RPN预测两件事： 预测锚是对象的概率； 用于边界框回归器调整锚点以更好地适合物体的形状； 在有了不同形状和大小的边界框后，将其传递到RoI池层。对每个提案并对其进行裁剪，以便每个提案都包含一个对象。这就是RoI池层所做的事情，它为每个方框提取固定大小的特征图： 然后将这些特征图传递到全连接层，该层具有softmax和线性回归层，最终对对象进行分类并预测已识别对象的边界框。 RCNN的问题 上述讨论过的所有对象检测算法都使用区域来识别对象，且网络不会一次查看完整图像，而是按顺序关注图像的某些部分，这样会带来两个复杂性的问题： 该算法需要多次通过单个图像来提取到所有对象； 由于不是端到端的算法，不同的系统一个接一个地工作，整体系统的性能进一步取决于先前系统的表现效果。 链接：
有一个月没更博客了，捂脸 o(￣=￣)d
端午回家休息了几天，6月要加油~
回到正文，HOG是很经典的一种图像特征提取方法，尤其是在行人识别领域被应用的很多。虽然文章是2005年发表在CVPR上的，但近十年来还没有被淹没的文章真的是很值得阅读的研究成果了。
key idea： 局部物体的形状和外观可以通过局部梯度或者边缘的密度分布所表示。
主要步骤：
上图为论文中提供的图，个人觉得我在参考资料中列出的那篇 博客 中给出的图可能更好理解一些。
具体细节： 关于每一个过程的详细解释还是在 这篇博客 中已经写得很清楚了，这里就不再搬运了。
文章中数据集的图像大小均为：64*128, block大小为16x16， block stride为8x8，cell size为8x8，bins=9（直方图等级数）；
获取到每张图的特征维度后，再用线性SVM训练分类器即可。
下图为作者而给出的示例图：
这两篇博客写的都很好，推荐阅读一波。
姓名：王梦妮 学号：20021210873 学院：电子工程学院 【嵌牛导读】本文主要介绍了无人驾驶中所需的行人检测算法 【嵌牛鼻子】无人驾驶 环境感知 计算机视觉 SVM Adaboost算法 【嵌牛提问】无人驾驶中所用到的行人检测算法有哪些 【嵌牛正文】 在同样的交通路况下，无人车通过对自身运动状态及行驶环境信息进行分析，决策出最佳行驶策略和行驶方案代替驾驶员完成一系列驾驶行为，从而降低道路交通事故的发生率。而在无人驾驶中最为重要的技术便是环境感知，而在城市道路上有大量的行人出行，只有准确快速地检测出行人与对其进行跟踪，才能避免车撞人。 计算机视觉是研究赋予机器“人眼”功能的科学，通过多个传感器来获取一定范围内的色彩数据，用算法分析得到的数据从而理解周围环境，这个过程模拟了人眼以及大脑的处理过程，从而赋予机器视觉感知能力。现有的行人检测技术大多都是检测照片中的行人目标，这种照片的拍摄大多是拍摄的静止目标，图像的分辨率和像素点包含的语义信息都及其丰富，对应的算法在这样的图片上往往能取得理想的效果，但是用于无人车的“眼睛”，算法的鲁棒性就表现的非常差。这是因为在实际的道路环境中，摄像头需要搭载的车身上，在行进过程中跟随车以一定的速度移动，并且在实际道路中，行人目标往往是在运动的，由此提取出拍摄视频中的一帧就会出现背景虚化，造成像素点包含的语义信息大量减少，增加了行人检测的难度。 行人检测是计算机视觉领域的一个重要研究课题。在实际生活中，行人大多处于人口密集、背景复杂的城市环境中，并且行人的姿态各不相同，如何将行人从色彩丰富、形状相似的环境中快速准确地提取出来，是行人检测算法的难点。 行人检测算法分为两大类，一类是基于传统图像处理，另一类是基于深度学习的方法。近年来随着计算机计算速度的大幅提升，基于深度学习的方法有着越来越高的检测速度与检测精度，在行人检测领域应用越加广泛。 （一）基于传统图像处理的行人检测算法 使用传统的图像处理方法来做行人检测一般都是由两个步骤组成，第一就是需要手工设计一个合理的特征，第二就是需要设计一个合理的分类器。手工设计特征就是找到一种方法对图像内容进行数学描述，用于后续计算机能够区分该图像区域是什么物体，分类器即是通过提取的特征判断该图像区域属于行人目标还是属于背景。在传统的图像处理领域，手工特征有许多种，比如颜色特征、边缘特征(canny算子和sobel算子)以及基于特征点的描述子(方向梯度直方图)等。 学者们一致认为方向梯度直方图是最适合行人检测的人工特征，其主要原理是对图像的梯度方向直方图进行统计来表征图像。该特征是由Dalal于2005提出的，并与SVM分类器相结合，在行人检测领域取得了前所未有的成功。 传统的行人检测方法首先需要通过提取手工设计特征，再使用提取好的特征来训练分类器，得到一个鲁棒性良好的模型。在行人检测中应用最广泛的分类器就是SVM和Adaboost。SVM分类器就是要找到一个超平面用来分割正负样本，这个超平面的满足条件就是超平面两侧的样本到超平面的距离要最大，即最大化正负样本边界。下图即为线性SVM的示意图。Adaboost分类算法的主要原理不难理解，就是采用不同的方法训练得到一系列的弱分类器，通过级联所有的弱分类器来组成一个具有更高分类精度的强分类器，属于一种迭代算法。原理简单易于理解且有着良好的分类效果，唯一不足就是练多个弱分类器非常耗时。下图为面对一个二分类问题，Adaboost算法实现的细节。 （二）基于深度学习的行人检测算法 近年来，随着硬件计算能力的不断增强，基于卷积神经网络的深度学习飞速发展，在目标检测领域取得了更好的成绩。卷积神经网络不再需要去手动设计特征，只需要将图片输入进网络中，通过多个卷积层的卷积操作，提取出图像的深层语义特征。要想通过深度学习的方法得到一个性能良好的模型，需要大量的样本数据，如果样本过少，就很难学习到泛化能力好的特征，同时在训练时，由于涉及到大量的卷积操作，需要进行大量计算，要求硬件设备具有极高的算力，同时训练起来也很耗时。随着深度学习的飞速发展，越来越多基于深度学习的模型和方法不断被提出，深度学习在目标检测领域会有更加宽广的发展空间。 Ross Girshick团队提出了系列行人检测算法，其中Faster R—CNN 算法通过一个区域提议网络来生成行人候选框，在最后的特征图上滑动来确定候选框。Faster RCNN是首个实现端到端训练的网络，通过一个网络实现了特征提取、候选框生成、边界框回归和分类，这样的框架大大提高了整个网络的检测速度。 He Kaiming等人在2017年提出Mask R—CNN算法，该算法改进了Faster·R—CNN， 在原有的网络结构上增加了一个分支进行语义分割，并用ROI Align替代了ROI Pooling，取得了COCO数据集比赛的冠军。
一般毕业论文的图片不会查重。
1、目前大部分论文查重系统是不能识别图片，不能对图片进行查重的，一般情况下图片是不会被查重的，但是现在也有一些查重系统能够识别图片中的文字，对图片的文字进行查重。
2、当论文中的图片不仅不会被纳入查重范围，而且论文中的某些部分重复率太高，很难简单快速地修改时，你也可以截图这些部分的内容，然后用图片替换，从而降低重复率。
毕业论文简介：
毕业论文（graduation study），按一门课程计，是普通中等专业学校、高等专科学校、本科院校、高等教育自学考试本科及研究生学历专业教育学业的最后一个环节，为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前总结性独立作业、撰写的论文。
毕业论文不能查重图片已经是过去式了，知网目前是完全可以查重图片的，不仅如此，论文中的公式、表格、代码等一些在以往无法识别的内容，目前都可以识别并检测的。
会的，如果待检测论文中包含有表格数据部分，查重系统也会对其纯文本内容进行查重检测，若用户想要降低重复率而将内容放入表格中，查重系统仍然会对表格中的文字进行查重。因此当用户在点击开始上传按钮之前，需要确认待检测论文中有哪些部分不需要查重，在知网查重之前就需要将其余部分内容删除，以免发生查重结果和学校查重的结果不一致的情况。
毕业论文查重图片不会查。论文查重的主要查询的是文字的重复率。
学位论文（设计）工作的完成是高校人才培养的关键环节，对于学生而言直接关乎能否顺利毕业和找到一份好工作，其重要性不言而喻。
因而，在当前临近毕业的时间节点，在如今高校“严出”的大趋势大背景下，国内一些大学实施更加严苛的论文内容重复率指标和二次抽检以及严厉的处罚措施，最近一段时间引起了媒体的广泛关注。
扩展资料：
论文查重的目的和原因：
查重的目的是惩戒行为不当的学生和责任心不强的导师，如果不进行适当惩罚，查重的目的就是查重本身，那就很容易沦为生意。
论文查重的逻辑基点是：学生都是“小偷”，导师都不负责任，这类似于法律上的有罪推定。不去追本溯源，解决不了学生和导师的问题，就搞个第三方监督，这样大家更不去认真对待学术规范了。
这是典型的皇帝不急太监急。导师会想，反正有查重，论文我就不必细看了。学生会想，反正有查重，为了躲避重复，语句通顺与否就不管了。
管理部门就更加对论文质量不过问了，一切都有查重呢。其实对于导师而言，根本不怕查重，因为我们对每一篇学位论文的内容都了如指掌，就是学生写作要更规范，这是好事。
参考资料来源：人民网--徐耀：论文查重与学术无关
参考资料来源：人民网-- 严格“论文查重”促人才质量提升