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论文写作中涉及到代码内容的时候，毕业生想要保障顺利通过，一定要自己进行代码编写。有些学生为了方便，会选择在进行论文写作的时候，直接复制现有代码，虽然这些代码也可以为大家论文写作提供一定帮助，可是效果却并不理想，而且还会导致论文重复率较高。因此写作的时候涉及到代码的相关内容，学生一定要自己进行编写，认真、负责的对待论文，在进行重复率检测的时候，就可以更轻松的通过检验了。 扩展资料 代码查重的时候，代码的`对照方式实际上与文字也没有太大差异。毕业生最应当做的就是保障代码是自己编写的，当然除了这一点以外，对于一些相关知识掌握不是特别透彻的人来说，可以选择通过图片插入的方式来解决代码重复的问题。在Word之中将代码截图，并进行内容插入，最后再进行检测提交，这种论文检测方式也可以促使论文代码重复的问题得到更好的解决，避免由于代码重复而使论文整体重复率受到影响。
不会查的放心吧
在之前的知网系统里面没有这个库，以往知网系统把声明、目录、参考文献自动排除，不算作正文查重，并根据目录和参考文献，判断文章的分段及引用情况。致谢作为正文，参与检测。支持文字、公式、表格、图片格式的内容的检测。增加“源代码库”后，论文中代码也需要查重。可以说升级后的知网系统，查重范围更广了。
改变量名，for/while转换，if/switch转换以及加注释这些都没什么用，代码查重软件看的是逻辑相似度不是变量名，实际上代码查重软件看的是语法生成树，计算机相关专业到了大三学了编译原理就知道了，因为之前提到的那些在语法生成树的视角下都是一样的。
插入大量无意义代码来躲避查重没有任何意义，随便一个编译器都能实时检测到没有意义的代码或者变量，并提示你删掉，代码查重软件同样可以检测出来。
如果避免重复？
拿到一个demo后，如果原来逻辑在一个函数里，就把他抽离到几个函数去;如果原来逻辑在几个函数里，你就把他合并成一个函数。上面三种方法看似一样但在代码查重软件里是完全不一样的逻辑，活用多层嵌套函数可以搞定市面上大多的代码查重软件，如果用得好，还可以搞定大学计算机老师的人肉查重，这有什么意义想必你一定能知道。当然你要是有现成的代码但是连拆分和合并函数都整不明白，那就没办法了。
如果关键代码一致，代码也是可以被查出来的。你可以把代码截图下来插入论文中，很多朋友都是这么做的，祝你成功~
河南大学院校代码是10475。河南大学（Henan University），创办于1912年，河南省人民政府与中华人民共和国教育部“省部共建高校”，国家“世界一流学科建设高校”，入选国家“111计划”。
截至2020年5月，河南大学有开封明伦校区、金明校区和郑州龙子湖校区三个校区，总占地面积5500余亩，建筑面积147万平方米；有98个本科专业，43个硕士学位授权一级学科，24种硕士专业学位授权类别，20个博士学位授权一级学科。
扩展资料
师资力量：截至2020年5月，学校有教职工4400多人，其中拥有博士学位的1400人，专职院士5人，兼职院士13人，享受国务院政府特殊津贴专家43人，长江学者、国家杰青、“万人计划”等领军人才42人。教育部本科教学专业指导委员会委员14人、
“973”首席科学家2人，长江学者特聘专家3人，国家杰出青年科学基金获得者3人，“省级优秀专家34人，各级特聘教授62人，博士生、硕士生导师1246人；国家级教学名师2人，省级教学名师14人；国家级教学团队3个，省级教学团队13个。
参考资料来源：百度百科-河南大学
河南大学代码为10475，河南大学是国家“双一流”建设高校、省部共建高校。创立于1912年，始名河南留学欧美预备学校，始建于中国科举考试终结地——河南贡院旧址，1903、1904年最后两场全国会试在这里举行，上千年的科举制度在这里划上句号。
后历经中州大学、国立第五中山大学、省立河南大学等阶段，1942年改为国立河南大学，成为拥有文、理、工、农、医、法等6大学院的综合性大学，是当时学术实力雄厚、享誉国内外的国立大学之一。
河南大学学科建设情况。
河南大学拥有棉花生物学国家重点实验室、省部共建作物逆境适应与改良国家重点实验室、纳米杂化材料应用技术国家地方联合工程研究中心、高效显示与照明技术国家地方联合工程研究中心、抗体药物开发技术国家地方联合工程实验室、国家食用菌加工技术研发专业中心等6个国家重点科研平台；
黄河文明省部共建协同创新中心、黄河文明与可持续发展研究中心等2个国家重点社科研究平台，特种功能材料教育部重点实验室等教育部重点科研平台4个。还建有国家教育部体育艺术师资培训培养基地、国家体育总局社会科学研究基地、国家大学生文化素质教育基地、国家中华优秀文化艺术传承基地等国家级教育、研究、培训基地。
以上内容参考 百度百科——河南大学
以上内容参考 河南大学——学校简介
会。在TB就能检测的知网检测，就是用一定的算法将你的论文和知网数据库中已收录的论文进行对比，从而得出你论文中哪些部分涉嫌抄袭。目前的对比库有：中国学术期刊网络出版总库中国博士学位论文全文数据库/中国优秀硕士学位论文全文数据库中国重要会议论文全文数据库中国重要报纸全文数据库中国专利全文数据库互联网资源英文数据库(涵盖期刊、博硕、会议的英文数据以及德国Springer、英国Taylor&Francis 期刊数据库等)港澳台学术文献库优先出版文献库互联网文档资源2013年知网升级为系统后，检测能力更加强大了……基本上只要你是抄的，都能被检测出来。当然一篇论文就算完全是自己写的，也可能会被查出来。一句话，只要在你之前别人写论文时说过类似的，就可能会被认为重复。例如“高举社会主义的伟大旗帜”这句话，肯定会重复，因为之前有无数人用过了。文天下论文自助检测系统不错，知网、万方、维普、paperpass、paperrater都可以检测，和官网是一样的，还可以验证的，初次注册还可以免费检测另外还有知网分解检测，专门检测专科，本科论文，硕士论文分解也能测。
一般如果导师没有提出该要求，或者论文指导手册上没有写明，就不会有些要求。
这是一些答案参考，希望可以帮到你
单从学术角度来说，论文写的代码不会是查重，里面包含了字母和公式的代码。有些论文查重系统写论文就认不出来了，当然也有学校要求查重。那么当我们知道论文代码时，是否会查重，还是要结合实际情况来进行判断。
原码不会是查重的原因是原码重复率低。其实我们也可以在写作的过程中把别人的代码改成一些基本的内容。只要把代码加起来，然后使用自己的原格式写，那么可以有效降低重复率的，这样对于整个论文的影响也不会很大。代码会不会是查重这个问题真的需要从多方面详细分析，才能更好的帮助你了解更多关于论文查重的知识。
避免论文的高重复率，写代码的时候，千万不要抄袭别人的相同代码，只要内容相同，就会判断查重率更高。同学们在写毕业论文的时候，可以考虑这些基本情况，比如论文代码的编写过程中需要注意哪些事项。代码的格式应该是正确的，只是需要按照一定的规则编写。为什么论文要进行查重？
结合以上情况，我们也可以在搞清楚论文代码的时候，搞清楚我们是否会进行查重。不仅要用正确的格式写代码，而且不要抄袭别人的内容。内容相似肯定会导致论文重复率高，有的学校对于代码也有查重要求，所以我们要考虑到学校的实际要求，才知道怎样去操作。
查重的意思：全称为论文查重，是把自己写好的论文通过论文检测系统资源库的比对，得出与各大论文库的相似比。简而言之，就是检测抄袭率，看你论文的原创度，是不是抄袭的论文。无论是毕业论文还是职称论文，只有通过论文查重才能算是一篇合格的论文，所以说，论文查重是学术论文的重要组成部分。通常情况下，论文查重率合格标准为5%~30以内算做合格，通常在20%以内。查重的重点内容：一篇完整的论文由封面、摘要、目录、原创声明、正文、参考文献、致谢等等组成。在论文查重中，目录、原创声明、参考文献、脚注、图片等不在查重范围内。所以在提交论文查重前，先把这些部分内容删除。查重结果的重要指标是“文字复制比”。这个指标直观反映了论文“抄袭”部分所占整篇论文的比例，是衡量论文质量的重要指标，如果这个比例越高，所以抄袭剽窃的部分也就越多。答：查重一般说的就是论文查重，也就是把你自己的文章内容放到论文查重系统里去进行对比，与系统数据库中的内容去进行对比，最终得出相似程度，这就是查重。查重的主要目的也是为了抑制学术不端行为的出现，鼓励大家进行原创。问：代码查重是只查论文中的还是你所做的程序（不在论文中）也会查答：随着打击学术不端行为的加大。随着各种论文查重系统的不断升级，论文的查重检测越来越严格。很多人可能会问:论文中的代码查重吗？下面介绍一下这个内容。1、 论文中的代码是否再次检测？1.代码实际上属于论文查重的范畴之一，但如果是word版本，使用WPS公式编辑器，则不会被查重；如果提交PDF版本，代码部分将被查重。2.另外，有些学科的代码是一样的，也会被查重。毕竟代码属于论文的正文部分，查重是必须的。重复次数超过控制范围后，也会被标记为红色，影响论文的查重率。3.知网近年来更新非常快。在最新版本的知网查重系统中，新增了源代码库，内容非常完整，可以支持等源代码的检测和比较。论文中代码如何降重？1.对于论文中查重率较高的部分代码，建议大家将其转换成图片，简单的操作就是将原始内容截图，重新插入论文。2.除了转换成图片，还可以适当删除查重率高的代码，或者以其他形式表达，但要注意代码的书写是否正确。3.如果引用的代码查重率偏高，很可能是引用部分设置的格式错误造成的，需要调整格式。4.代码的原创性也很重要，所以要尽量独立编写代码；对于一些重复率高的代码，应该尽量少用。答：只查重论文中的文字,不包括图片、参考文献等。答：论文查重，查询的是内容！还有参考文献等！小编问：查重是什么意思 查重介绍答：1、论文查重，把自己写好的论文通过论文检测系统资源库的比对，得出与各大论文库的相似比。2、论文检测服务也可以称为论文查重，一种为了应对论文（包括学位论文、学术论文、发表论文、职称论文以及科研成果和学生作文）的学术不端行为（包括抄袭、剽窃、伪造、篡改、不当署名、一稿多投等行为）而推出的计算机软件检测系统。
问题一：写论文中有一大段是介绍概念的话，不好修改，怎么能避免查重啊！！！急 5分 修改重复率或抄袭率论文的经验： CNKI是连续的字数相同不能超过13个字，万方是连续的字数相同不能超过15个字。否则就会标注出来，算进重复率。我们学校规定是CNKI检测重复率不能超过30%.两种数据库检测重复率会有结果上的误差，一般CNKI会更严格一点，先在用万方检测一下，然后对照重复段落，句子反复修改一下，最后用CNKI检测一下，就放心了。 在国内就是知网/维普/万方这三大系统，这里面的资源是不断更新的，每一年毕业生的论文除有保密要求外的基本上都是收这三大系统收录作为比对资源库，所以你就可不能大意啊！！国内就是三大系统，知网/维普/万方知网不对个人开放，维普及万方对个人开放万方不检测互联网及英文，知网及维普都检测互联网及英文。现在，所有学校对于硕士、博士毕业论文,必须通过论文检测查重才能算合格过关。本科毕业生，大部分211工程重点大学，采取抽检的方式对本科毕业论文进行检测查重。抄袭或引用率过高，一经检测查重查出超过百分之三十,后果相当严重。相似百分之五十以下，延期毕业，超过百分之五十者，取消学位。辛辛苦苦读个大学，花了好几万，加上几年时间，又面临找工作，学位拿不到多伤心。但是，所有检测系统都是机器，都有内在的检测原理，我们只要了解了其中内在的检测原理、系统算法、规律，通过检测报告反复修改，还是能成功通过检测，轻松毕业的。 3、有部分同学反映说自己在段落中明明引用或者抄袭了其他文献的段落或句子，为什么没有检测出来，这是正常的。中国知网对该套检测系统的灵敏度设置了一个阀值，该阀值为5%，以段落计，低于5%的抄袭或引用是检测不出来的，这种情况常见于大段落中的小句或者小概念。举个例子：假如检测段落1有10000字，那么引用单篇文献500字以下，是不会被检测出来的。实际上这里也告诉同学们一个修改的方法，就是对段落抄袭千万不要选一篇文章来引用，尽可能多的选择多篇文献，一篇截取几句，这样是不会被检测出来的。 4、一篇论文的抄袭怎么才会被检测出来？知网论文检测的条件是连续13个字相似或抄袭都会被红字标注，但是必须满足3里面的前提条件：即你所引用或抄袭的A文献文字总和在你的各个检测段落中要达到5%。 1）知网查重时，黄色的文字是“引用”，红色的文章是“涉嫌剽窃”。 （2）知网查重时，只查文字部分，“图”、“mathtype编辑的公式”、“word域代码”是不查的（要想知道知网到底查那些部分，可以“全选”――“复制”――“选择性粘贴”――“只保留文字”）。建议公式用mathtype编辑，不要用word自带的公式编辑器。 （3）word、excel编辑的“表”是可以查出来的。在某些被逼无奈的情况下，可以选择把表截图放到论文里边去！作者亲眼见过有同学自己编的系数，查出来居然跟人家重了，数据决定了系数还不能变，欲哭无泪…… （4）参考文献的引用也是要算重复率的（包括在学校要求的X%以内）！所以引用人家文献的时候最好用自己的话改写一下。 （5）知网的查重是以“章”为基本单元的。比如“封面”、“摘要”、“绪论”都会作为单独的一章，每一章出一个检测结果，标明重复率。每一章有单独的重复率，全文还有一个总的重复率。有些学校在规定论文是否通过查重时，不仅要求全文重复率不能超过多少，还对每章重复率也有要求。 （6）知网查重的确是以“连续13个字与别的文章重复”做为判断依据的，跟之前网上一些作者说的情况一致。如果你能够把论文改到任何......>> 问题二：如何避免论文查重率过高的技巧 方法一： 改写。如今论文查重把关相当严格，要躲避论文“测谎仪”改写的方法听起来虽然有些笨，但却是最实用的办法。东拼西凑的一篇论文肯定在查重这关过不了，这就需要你来改写了。意思就是要你每句话变变句式，换换说法，加一些解释性的词语，稍稍做一些增减，最后把这些部分组织到一起，论文就大功告成了。 方法二：翻译。这种办法要求英语水平较高。因为跨语言类的论文查重系统到目前还未研发出来，你可以广泛的查阅外文资料，挑出和自己论文有关的要点，用自己的话翻译成中文，这样查重这关很容易就过关的。 方法三： 取巧。改写也好，翻译也好，都费时又费力。一万多字的论文改改写写，句句翻译费时费力。在理工科的论文上变变数据图表，变动操作环节，就可以了。但这种方法仅限于理工科的论文。 方法四： 也是最通常的方法，查阅大量论文写作资料，不要投机取巧，靠自己的实力来写出一篇完美的论文。你去上学吧论文查重上看看吧，我也是那上面看到的.希望能帮到你. 问题三：如何避免论文查重率过高的技巧 避免论文查重率过高，用paperright论文查重去进行查重，然后他们的查重修改秘籍可以避免查重率过高 问题四：如何引用资料避免论文查重的高重复率？ 毕业论文，作为毕业的最后一道门槛，从查找论文资料开始就让许多即将毕业的学生感到焦头烂额。最近一段时间，学术造假、论文抄袭的事件越来越多，也引起各大高校越来越多的关注，论文查重将会变得愈加严格。 那么，论文查重到底是怎么查的？我们又该如何正确引用论文资料避免论文查重的高重复率呢？ 论文查重是怎么查的？以格子达免费论文检测系统为例，实现论文查重主要有以下两个条件： 一是有海量的对比资源覆盖 格子达免费论文检测系统依托中文期刊库收录了海量对比资源，其中包括中国论文库、中文学术期刊库、中国学位论文库等国内最齐全的论文库以及数十亿网络资源，同时本地资源库以每月100万篇的速度增加，可检测中文、英文两种语言的论文文本。 二是有智能强大的检测算法 采用自主研发最先进的语义识别技术，能够快速精准的命中并识别出检测文件与比对源中的相似内容，系统的检测速度和检测精准度已经达到国内领先水平。 因此，论文查重即是将需要查重的论文用强大的算法与海量的资源库的资源进行比对，资源库愈庞大，算法愈强大，论文查重查的愈精准。 了解了论文查重的原理，在写作论文时进行引用就会更有目标性和准确性了。下面，我来分享一下该如何正确地引用论文资料避免论文查重的高重复率。 一、划分段落格式 论文查重系统都是对直接对整篇文章进行比对，一大段一大段的引用并不划分段落层次的话，重复率当然会是极高的。如果能划分小段落，并增加自己的看法和见解的话，几十个字的小段落很可能查不出来， 查重效果就大不相同了。 二、多参考纸质书籍 现在的论文查重系统收录的资源多半是已发表过的期刊杂志论文、毕业论文，以及网络发布的文章，但是很多书籍是数据库难以收录的。因此，多参考书籍，少在网络找资料，书籍上的文章系统性也强点。 三、不必要的文字删除，自己表述 将需要引用的内容中不影响核心思想的、不重要的文字进行删除，或者用自己的语言进行表述，能有效地降低论文的重复率。 四、翻译外文资料 用自己的语言翻译出来的文字重复率当然是极低极低的，注意语言要通顺，逻辑要缜密。 五、不要寄希望于标注了参考文献 笔者之前就天真的认为，我标注了参考文献，因此就可以随心所欲地加引号引用，结果，查出来的重复率有60%以上，笔者当时真哭了，改论文改到想吐。在查重软件中，都是统一看待的，只要文字的重复率达到了系统设定的阀值，也会被判定为抄袭。 六、打乱字序 不要大段大段一字不改地引用内容，实在不会用自己语言表达文字内容所要表达的意思时，就将句子文字的次序打乱，也会降低部分重复率。 七、文字意思转为图片表达 如果文章字数足够了的话，可以将文字内容转化为图片。目前的查重系统暂时对图片是查不出来的，重复率自然不会高。 以上就是我总结的该如何正确地引用论文资料、避免论文查重的高重复率的一些方法。当然，这几个方法都是有局限性的，也不能完全降低论文的重复率。因此，最好的降低重复率的办法就是多读书，多思考。希望大家都能顺利通过论文查重、论文答辩。...>> 问题五：如何巧妙的避免论文查重 在摘抄的内容中，每隔3-5个字增加或减少几个字，或者替换几个字 问题六：如何避免查重？ 首先，你得保证你比较清楚那些是你自己写的，哪些是引用的。对于自己写的那部分，把语法理顺就可以，重复率应该不会很高。对于引用的那部分，把主动改被动，把长句变短句，把字伐用公式编写。这样修改后的重复率应该比较低了！重申一下，本人非常鄙视知网查重软件，现在居然把它作为标准而不是参考来定性论文的合格率，实在难以接受。再叫你一招，你如果觉得无论如何修改都重复，那么，把那段文字用公式编辑器编写，这样文字变成图片形式，自然查不出来了，这是偏招！ 问题七：如何降低论文查重率 需要看论文是自己写的还是借鉴网络文献的。另外一个好的论文检测系统是必须也是必要的，跟着检测系统挑出问题来的内容走，对你缩减时间益处非常大。有兴趣可以私信，我也是硕士生。 问题八：各位大神 求如何规避查重的论文写作技巧？？？ 答：要破敌，必先知敌；要过学术检测这一关，当然必先了解这一关的玄机。 一、查重原理 1、知网学位论文检测为整篇上传，格式对检测结果可能会造成影响，需要将最终交稿格式提交检测，将影响降到最小，此影响为几十字的小段可能检测不出。对于3万字符以上文字较多的论文是可以忽略的。 对比数据库为：中国学术期刊网络出版总库，中国博士学位论文全文数据库/中国优秀硕士学位论文全文数据库，国重要会议论文全文数据库，中国重要报纸全文数据库，中国专利全文数据库，个人比对库，其他比对库。部分书籍不在知网库，检测不到。 2、上传论文后，系统会自动检测该论文的章节信息，如果有自动生成的目录信息，那么系统会将论文按章节分段检测，否则会自动分段检测。 3、有部分同学反映说自己在段落中明明引用或者抄袭了其他文献的落或句子，为什么没有检测出来，这是正常的。中国知网对该套检测系统的灵敏度设置了一个阀值，该阀值为5%，以段落计，低于5%的抄袭或引用是检测不出来的，这种情况常见于大段落中的小句或者小概念。举个例子：假如检测段落1有10000字，那么引用单篇文献500字以下，是不会被检测出来的。实际上这里也告诉同学们一个修改的方法，就是对段落抄袭千万不要选一篇文章来引用，尽可能多的选择多篇文献，一篇截取几句，这样是不会被检测出来的。 4、一篇论文的抄袭怎么才会被检测出来？知网论文检测的条件是连续13个字相似或抄袭都会被红字标注，但是必须满足3里面的前提条件：即你所引用或抄袭的A文献文字总和在你的各个检测段落中要达到5%。 二、快速通过论文查重的七大方法 后续详情 问题九：毕业论文如何避免查重？ 20分 参考较多的自己先查，反复修改。 原创的查重率一般都低 问题十：论文查重相似度怎么避免 第一：尽量原创 第二：注意引用其它文章时候 注意措辞 第三：可以转换称其它例如 英文 *** 语 然后在翻译： 第四：用知网查重一下 给你提供检测帮助哦
尽量减少公式的使用
论文在论述的过程中，最好是以文字形式来进行论述。而且毕业论文公式查重的情况现在越来越严格，而且有些论文系统也进行了升级。之所以出现这种情况，也是因为现在论文检测系统比较多，所以查重严格度也有所提高。所以尤其是理科中很多常用公式，如果出现在论文中，对于查重率就会有所影响。建议尽可能少使用，或者在没有必要的情况下，不要出现公式为好。
注意事项：
1、论文题目选定后，基本上不能有太大变动，但可以进行细节上的修改。
2、系统在识别重复和引用内容时，会结合上下文内容，对道道一定语义级别的内容进行判定，并不是单纯根据一两个词、字或者单独的句子进行判断，完整内容的重合情况，是由系统根据算法综合得出的，对文献内容的原样抄袭、稍作改写、语句顺序稍作调整等，都能自动检测和识别，并能快速定位和动态标注显示。
3、在保持原文语意的前提下，尽可能大幅度修改重复的文字部分，确保语句通顺、流畅。
4、论文是修改出来的，重复率修改也是一样，发现重复率高并不可怕，一定要树立敢打必胜的信心，数据摆在那里，既然这个事实不可逆转，就要通过努力修改，确保重复率检测能在合理范围内。
一、公式显示不完全问题
1.用鼠标直接调整公式大小。在Word文档中，可以直接单击要修改的数学公式，当光标变成“双箭头”时，通过鼠标拖动，把要修改的数学公式调节到合适的大小。但是，这种方法只适合于只含有极少量数学公式的文档，否则操作比较麻烦，并且拖动的精确度也不高
2。设置页面格式。在Word文档状态下中，调出“文件→页面设置”下拉菜单，在“文档网格”项中，勾选“无网格”项（如图1所示）。 这样也可以解决行距不同的问题。这可以说是一种解决方法，但是文章总体上的排版就错了，比如每页的行数不等了，对应的行距好像缩小了
3。设置段落格式。在Word文档中，把光标放到需要调整的段落，然后调出“格式→段落”对话框，在行距中选择“固定值”，不管默认的12磅，把你在此段落的行距直接敲进去，比如设置成16磅（与单倍行距相近），但也可以直接设置成行（与16磅相近，且这是个关键，直接敲行比较方便，如图2所示）。这可以说是一种解决方法，但是还是有它的缺点，如果公式大小如果不一致就不好用了，比如有分式时，分式就被部分掩盖了，用单倍行距就不均匀了。
4。 除了上面所提供三种方案，经过反复实践，发现了另外一种有效的解决办法。操作步骤如下：在公式编辑器中，选择“尺寸→定义”将对话框中“完全”所对应的值改为“9 单位pt（磅）（如图3所示）”，这样便可以解决在文字编写的Word文档中某一行使用公式编辑器输入公式后，发现行距明显变大的问题了。
尽量减少公式的使用：论文在论述的过程中，最好是以文字形式来进行论述。而且毕业论文公式查重的情况现在越来越严格，而且有些论文系统也进行了升级。之所以出现这种情况，也是因为现在论文检测系统比较多，所以查重严格度也有所提高。
所以尤其是理科中很多常用公式，如果出现在论文中，对于查重率就会有所影响。建议尽可能少使用，或者在没有必要的情况下，不要出现公式为好。
扩展资料：
注意事项：
1、论文题目选定后，基本上不能有太大变动，但可以进行细节上的修改。
2、系统在识别重复和引用内容时，会结合上下文内容，对道道一定语义级别的内容进行判定，并不是单纯根据一两个词、字或者单独的句子进行判断，完整内容的重合情况，是由系统根据算法综合得出的，对文献内容的原样抄袭、稍作改写、语句顺序稍作调整等，都能自动检测和识别，并能快速定位和动态标注显示。
3、在保持原文语意的前提下，尽可能大幅度修改重复的文字部分，确保语句通顺、流畅。
4、论文是修改出来的，重复率修改也是一样，发现重复率高并不可怕，一定要树立敢打必胜的信心，数据摆在那里，既然这个事实不可逆转，就要通过努力修改，确保重复率检测能在合理范围内。
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原文： Scalable Object Detection using Deep Neural Networks——学术范 最近，深度卷积神经网络在许多图像识别基准上取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测了图像中每个对象类别的单个边界框和置信度得分。这样的模型捕获了围绕对象的整幅图像上下文，但如果不天真地复制每个实例的输出数量，就无法处理图像中同一对象的多个实例。在这篇论文中提出了一个显著性启发的神经网络检测模型，它预测了一组与类无关的边界框，每个框有一个分数，对应于它包含任何感兴趣的对象的可能性。该模型自然地为每个类处理数量可变的实例，并允许在网络的最高级别上进行跨类泛化。 目标检测是计算机视觉的基本任务之一。一个解决这个问题的通用范例是训练在子图像上操作的对象检测器，并在所有的场所和尺度上以详尽的方式应用这些检测器。这一范例被成功地应用于经过区别训练的可变形零件模型(DPM)中，以实现检测任务的最新结果。对所有可能位置和尺度的穷举搜索带来了计算上的挑战。随着类数量的增加，这个挑战变得更加困难，因为大多数方法都训练每个类单独的检测器。为了解决这个问题，人们提出了多种方法，从检测器级联到使用分割提出少量的对象假设。 关于对象检测的文献非常多，在本节中，我们将重点讨论利用类不可知思想和解决可伸缩性的方法。 许多提出的检测方法都是基于基于部件的模型，最近由于有区别学习和精心设计的特征，已经取得了令人印象深刻的性能。然而,这些方法依赖于在多个尺度上详尽地应用零件模板，这是非常昂贵的。此外，它们在类的数量上是可伸缩的，这对像ImageNet这样的现代数据集来说是一个挑战。 为了解决前一个问题，Lampert等人使用分支绑定策略来避免计算所有可能的对象位置。为了解决后一个问题，Song et al.使用了一个低维部件基，在所有对象类中共享。基于哈希算法的零件检测也取得了良好的结果。 另一种不同的工作，与我们的工作更接近，是基于对象可以本地化的想法，而不必知道它们的类。其中一些方法建立在自底向上无阶级分割[9]的基础上。通过这种方式得到的片段可以使用自上而下的反馈进行评分。基于同样的动机，Alexe等人使用一种廉价的分类器对对象假设是否为对象进行评分，并以这种方式减少了后续检测步骤的位置数量。这些方法可以被认为是多层模型，分割作为第一层，分割分类作为后续层。尽管它们编码了已证明的感知原理，但我们将表明，有更深入的模型，充分学习可以导致更好的结果。 最后，我们利用了DeepLearning的最新进展，最引人注目的是Krizhevsky等人的工作。我们将他们的边界盒回归检测方法扩展到以可扩展的方式处理多个对象的情况。然而，基于dnn的回归已经被Szegedy等人应用到对象掩模中。最后一种方法实现了最先进的检测性能，但由于单个掩模回归的成本，不能扩展到多个类。 我们的目标是通过预测一组表示潜在对象的边界盒来实现一种与类无关的可扩展对象检测。更准确地说，我们使用了深度神经网络(DNN)，它输出固定数量的包围盒。此外，它为每个盒子输出一个分数，表示这个盒子包含一个对象的网络信任度。 为了形式化上述思想，我们将i-thobject框及其相关的置信度编码为最后一网层的节点值: Bounding box: 我们将每个框的左上角和右下角坐标编码为四个节点值，可以写成vectorli∈R4。这些坐标是归一化的w. r. t.图像尺寸，以实现图像绝对尺寸的不变性。每个归一化坐标是由最后一层的线性变换产生的。 Confidence: 置信度:包含一个对象的盒子的置信度得分被编码为单个节点valueci∈[0,1]。这个值是通过最后一个隐藏层的线性变换产生的，后面跟着一个sigmoid。 我们可以组合边界盒位置sli,i∈{1，…K}为一个线性层。同样，我们可以将所有置信区间ci,i∈{1，…K}作为一个s型层的输出。这两个输出层都连接到最后一个隐藏层 在推理时，我们的算法生成kbound盒。在我们的实验中，我们使用ek = 100和K= 200。如果需要，我们可以使用置信分数和非最大抑制在推理时获得较少数量的高置信框。这些盒子应该代表对象。因此，它们可以通过后续的分类器进行分类，实现目标检测。由于盒子的数量非常少，我们可以提供强大的分类器。在我们的实验中，我们使用另一个dnn进行分类。 我们训练一个DNN来预测每个训练图像的边界框及其置信度得分，以便得分最高的框与图像的groundtruth对象框很好地匹配。假设对于一个特定的训练例子，对象被标记为boundingboxesgj,j∈{1，…，M}。在实践中，pre- dictionary的数量远远大于groundtruthboxm的数量。因此，我们试图只优化与地面真实最匹配的预测框子集。我们优化他们的位置，以提高他们的匹配度，最大化他们的信心。与此同时，我们将剩余预测的置信度最小化，这被认为不能很好地定位真实对象。为了达到上述目的，我们为每个训练实例制定一个分配问题。Wexij∈{0,1}表示赋值:xij= 1，如果第i个预测被赋值给第j个真对象。这项任务的目标可以表示为 其中，我们使用标准化边界框坐标之间的el2距离来量化边界框之间的不同。此外，我们希望根据分配x优化盒子的可信度。最大化指定预测的置信度可以表示为 最终的损失目标结合了匹配损失和信心损失 受式1的约束。α平衡了不同损失条款的贡献。 对于每个训练例子，我们通过解决一个最佳的赋值x*的预测到真实的盒子 约束执行赋值解决方案。这是二部匹配的一种变体，是一种多项式复杂度匹配。在我们的应用程序中，匹配是非常便宜的——每幅图像中标记的对象的数量少于一打，而且在大多数情况下只有很少的对象被标记。然后，通过反向传播优化网络参数。例如，反向传播算法的一阶导数计算w、r、t、l和c 尽管上述定义的损失在原则上是足够的，但三次修改使其有可能更快地达到更好的准确性。第一个修改是对地面真实位置进行聚类，并找到这样的聚类/质心，我们可以使用这些聚类/质心作为每个预测位置的先验。因此，鼓励学习算法为每个预测位置学习一个残差到一个先验。 第二个修改涉及到在匹配过程中使用这些先验:不是将N个groundtruth位置与K个预测进行匹配，而是在K个先验和groundtruth之间找到最佳匹配。一旦匹配完成，就会像之前一样计算目标的置信度。此外，位置预测损失也不变:对于任何一对匹配的(目标，预测)位置，其损失定义为groundtruth和对应于匹配先验的坐标之间的差值。我们把使用先验匹配称为先验匹配，并假设它促进了预测的多样化。 需要注意的是，尽管我们以一种与类无关的方式定义了我们的方法，但我们可以将它应用于预测特定类的对象盒。要做到这一点，我们只需要在类的边框上训练我们的模型。此外，我们可以预测每个类的kbox。不幸的是，这个模型的参数数量会随着类的数量线性增长。此外，在一个典型的设置中，给定类的对象数量相对较少，这些参数中的大多数会看到很少有相应梯度贡献的训练示例。因此，我们认为我们的两步过程——首先本地化，然后识别——是一个更好的选择，因为它允许使用少量参数利用同一图像中多个对象类型的数据 我们使用的本地化和分类模型的网络架构与[10]使用的网络架构相同。我们使用Adagrad来控制学习速率衰减，128的小批量，以及使用多个相同的网络副本进行并行分布式训练，从而实现更快的收敛。如前所述，我们在定位损失中使用先验——这些是使用训练集上的均值来计算的。我们还使用α = 来平衡局部化和置信度损失。定位器可以输出用于推断的种植区以外的坐标。坐标被映射和截断到最后的图像区域。另外，使用非最大抑制对盒进行修剪，Jaccard相似度阈值为。然后，我们的第二个模型将每个边界框分类为感兴趣的对象或“背景”。为了训练我们的定位器网络，我们从训练集中生成了大约3000万幅图像，并对训练集中的每幅图像应用以下步骤。最后，样品被打乱。为了训练我们的本地化网络，我们通过对训练集中的每一幅图像应用以下步骤，从训练集中生成了大约3000万幅图像。对于每幅图像，我们生成相同数量的平方样本，使样本总数大约为1000万。对于每幅图像，样本被桶状填充，这样，对于0 - 5%、5 - 15%、15 - 50%、50 - 100%范围内的每个比例，都有相同数量的样本，其中被包围框覆盖的比例在给定范围内。训练集和我们大多数超参数的选择是基于过去使用非公开数据集的经验。在下面的实验中，我们没有探索任何非标准数据生成或正则化选项。在所有的实验中，所有的超参数都是通过对训练集。 Pascal Visual Object Classes (VOC)挑战是最常用的对象检测算法基准。它主要由复杂的场景图像组成，其中包含了20种不同的对象类别的边界框。在我们的评估中，我们关注的是2007版VOC，为此发布了一个测试集。我们通过培训VOC 2012展示了结果，其中包含了大约。11000张图片。我们训练了一个100框的定位器和一个基于深度网络的分类器。 我们在一个由1000万作物组成的数据集上训练分类器，该数据集重叠的对象至少为 jaccard重叠相似度。这些作物被标记为20个VOC对象类中的一个。•2000万负作物与任何物体盒最多有个Jaccard相似度。这些作物被贴上特殊的“背景”类标签。体系结构和超参数的选择遵循。 在第一轮中，定位器模型应用于图像中最大-最小中心方形作物。作物的大小调整到网络输入大小is220×220。单次通过这个网络，我们就可以得到上百个候选日期框。在对重叠阈值为的非最大抑制后，保留评分最高的前10个检测项，并通过21路分类器模型分别通过网络进行分类。最终的检测分数是给定盒子的定位分数乘以分类器在作物周围的最大方形区域上评估的分数的乘积。这些分数通过评估，并用于计算精确查全曲线。 首先，我们分析了本地化器在隔离状态下的性能。我们给出了被检测对象的数量，正如Pascal检测标准所定义的那样，与生成的包围框的数量相对比。在图1中，我们展示了使用VOC2012进行训练所获得的结果。此外，我们通过使用图像的最大中心面积(max-center square crop)作为输入以及使用两个尺度(second scale)来给出结果:最大中心面积(max-center crop)的第二个尺度(select3×3windows的大小为图像大小的60%)正如我们所看到的，当使用10个边界框的预算时，我们可以用第一个模型本地化的对象，用第二个模型本地化48%的对象。这显示出比其他报告的结果更好的性能，例如对象度算法达到42%[1]。此外，这个图表显示了在不同分辨率下观察图像的重要性。虽然我们的算法通过使用最大中心作物获得了大量的对象，但当使用更高分辨率的图像作物时，我们获得了额外的提升。进一步，我们用21-way分类器对生成的包围盒进行分类，如上所述。表1列出了VOC 2007的平均精度(APs)。达到的平均AP是，与先进水平相当。注意，我们的运行时间复杂度非常低——我们只使用top10框。示例检测和全精度召回曲线分别如图2和图3所示。值得注意的是，可视化检测是通过仅使用最大中心方形图像裁剪，即使用全图像获得的。然而，我们设法获得了相对较小的对象，例如第二行和第二列的船，以及第三行和第三列的羊。 在本工作中，我们提出了一种新的方法来定位图像中的对象，该方法可以预测多个边界框的时间。该方法使用深度卷积神经网络作为基本特征提取和学习模型。它制定了一个能够利用可变数量的groundtruth位置的多箱定位成本。在“一个类一个箱”方法的情况下，对1000个盒子进行非max-suppression，使用与给定图像中感兴趣的DeepMulti-Box方法相同的准则，并学习在未见图像中预测这些位置。 我们在VOC2007和ILSVRC-2012这两个具有挑战性的基准上给出了结果，在这两个基准上，所提出的方法具有竞争力。此外，该方法能够很好地预测后续分类器将探测到的位置。我们的结果表明，deepmultibox的方法是可扩展的，甚至可以在两个数据集之间泛化，就能够预测感兴趣的定位，甚至对于它没有训练的类别。此外，它能够捕获同一类物体的多种情况，这是旨在更好地理解图像的算法的一个重要特征。 在未来，我们希望能够将定位和识别路径折叠到一个单一的网络中，这样我们就能够在一个通过网络的一次性前馈中提取位置和类标签信息。即使在其当前状态下，双通道过程(本地化网络之后是分类网络)也会产生5-10个网络评估，每个评估的速度大约为1个CPU-sec(现代机器)。重要的是，这个数字并不与要识别的类的数量成线性关系，这使得所提出的方法与类似dpm的方法非常有竞争力。