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学士论文也需要通过学位论文检测，学士论文必须达到大学检测标准，真正通过考试，许多本科大学生四年没有联系学位论文查重，所以对于这些大学生，对于学位论文检测一系列信息不了解，本科毕业论文去哪里查重？ 首先，检查地点：本科毕业论文的最终检查是从学院提供的专属账户中使用学校提供的查重系统进行检测，这也是所有学院和大学的检测方法。初稿或第二稿的检查可以使用学校图书馆系统或市场上购买的paperfree、papertime等第三方查重系统进行检测。 其次，不同院校对学士论文的查重率有不同的标准。社会上绝大多数本科院校以30％的查重率作为最低合格标准，但也有985/211理工科院校以20％的查重率作为最低考核标准。因此，建议本科毕业生在撰写学位论文时，最好将查重率降低到20％以下，顺利通过高校考试。
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快到一年一度的毕业季了，很多大四学生已经开始准备毕业论文了。毕业论文对每个大学生来说都是一件非常重要的事情。只有完成毕业论文，顺利通过学校论文查重答辩，才能顺利拿到学位证书，顺利毕业。那么本科论文如何查重？ 在了解本科论文如何查重之前，我们先来了解一下本科阶段对学生论文查重率的要求。目前国内大部分高校对本科论文查重率的要求一般不超过30％，学生查重率低于30％的允许学生答辩，否则学生需要不断修改论文，直到论文查重率达到规定要求。如果学生不在规定时间内参加并完成论文答辩，学生可以在第二年与下一年级的学生重新答辩。 本科论文查重主要通过专业查重系统进行，提高毕业生论文质量。在提交给学校进行重复率检测之前，建议学生在撰写论文时检测重复，以便多次修改，以确保论文的重复率在学校要求的标准之内。而且使用论文查重系统的方法也很简单。学生只需进入相应的论文查重系统，注册或登录相应的账号，按照页面提示上传论文，耐心等待检测结果。 但必须注意的是，自检时必须选择专业的查重系统，因为只有这样才能得到准确、有参考的检测结果。目前，网上查重系统平台数量众多，质量难以保证。这里建议您使用Paperfree查重系统，不仅可以获得高度参考的查重结果，还可以确保论文的安全不会被他人窃取
如果是初期完成的初稿可以去淘宝，如果是准备答辩前的，一般是学校的图书馆。
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本科毕业论文基本上是大学生第一次写学术文章。本科毕业论文的查重可以提供论文质量水平，防止学术不端行为，也是毕业的门槛。接下来，让我们paperfree小编来看看本科毕业论文的检测要求。 一、本科毕业论文查重率要求是什么？ 1.本科论文重复率30％可申请答辩； ％可申请院优秀论文； ％可申请校级优秀论文； 4.查重率＞25％有不超过5天的修改机会，修改后检测不及格。 二、本科毕业论文查重标准是什么？ 1.到目前为止，对于论文查重标准，只能对论文中文本部分进行查重，有些图片和公式是无法查重的。为了减少查重率，你可以把一些重复数据转换成图像和公式。 2.百分比不能说明文章的抄袭严重程度，只能进行说明文章的字数是重复的。百分比越大，重复率就越高。但是，论文的抄袭需要由我们学校要求的标准来决定。 3.系统检测连续13个字符，因此如果句子被大量复制，漂浮的红度非常高。有些人会改变句子或整个句子中某些词的语态，这可能会降低重复的标准，但仍然存在一些重复的计算标准。最好的方法是根据之前的论文总结一篇新文章。 4.本科毕业论文业论文中摘录经典文献中的句子，我们要进行参考文献标注，这样是可以避免计算到全文查重率中的。
每年的5、6月份，本科生们都会面临论文查重这个问题。学校一般多会指定一个查重系统，但是每个学校使用的查重系统不同。本科毕业论文怎么查重？ 一般论文查重也就是查论文的抄袭率，通过论文查重系统，检测结果是否符合学校要求。对于查重率，也需要我们看看查重系统进行具体的核算工作方式和准确率。本科毕业论文一般在30％以下，可以进入答辩环节；而30％到50％之间的论文需要修改；50％以上的论文需要延期答辩。 在论文查重过程中也可以通过发现，本科的查重怎么查都是和连续进行字符以及有关的。如果论文连续13个字与检查系统的内容相似，就会被认定为过高。在具体的查重过程中，当然也需要我们选择一个专业性，安全性具有较高的查重系统，除了进行核算准确之外，对于企业出现的重复论文主要内容也可以通过直接标红，这样学生也有利于后续文章的修改。要说复习的原则就是按照这样的复习方法，所以写论文的时候即使有副本的内容，也不会出现连续13次相同的情况。 如果真的想了解本科毕业论文怎么查重，那么需要我们确定好哪个系统比较安全，并且还能保证严格性的。学校也有专门的论文查重系统，支持大量上传，所以这些系统一般是为各大高校提供服务的。不过自己自查还是使用不了的，所以我们需要使用一些初稿查重系统。
对于大多数本科毕业生来说，论文的查重检测至少需要两次。第一次是对论文初稿的查重检测，第二次是对论文定稿的查重检测。虽然一些高校会为毕业生论文的提供一到两次检测机会，但对于许多本科生来说，高校提供的论文查重机会太少，一般用于定稿论文的查重，那么大学本科论文查重率是多少？paperfree小编给大家讲解。 大学本科论文的查重率需要低于30％。教育部以30％的本科学术重复检查作为最低通过标准。然而，目前，大多数高校要求本科论文的重复率为20％，甚至优秀专业也要求论文的重复率低于15％。在整个论文查重检测阶段，论文初稿是论文重复率最高的部分。一般来说，他们选择性价比高的系统进行查重检测，并通过获得详细的论文检测报告来修改后续的格式和内容。 本科毕业生在进行论文定稿查重时，首先要选择与高校一致的论文查重系统，因为不同的论文查重系统由于论文数据不同，论文查重结果会有一点偏差，因此，在进行论文查重时，首先要选择与高校要求一致的论文查重系统。 社会上95％以上的查重用户会选择高校pmlc论文查重系统进行论文检测。高校pmlc论文查重以大学生论文联合对比数据库为论文数据对比数据库，包含大量本科论文。论文查重效果准确，非常适合作为论文定稿查重系统。
根据个人经验，paperpass查重还是挺靠谱的，一般paperpass查重能过，论文肯定没啥问题。
用的是知网，抄袭之后最后修改一下，比如改下表达方式，知网系统计算标准详细说明：1．看了一下这个系统的介绍，有个疑问，这套系统对于文字复制鉴别还是不错的，但对于其他方面的内容呢，比如数据，图表，能检出来吗？检不出来的话不还是没什么用吗？学术不端的各种行为中，文字复制是最为普遍和严重的，目前本检测系统对文字复制的检测已经达到相当高的水平，对于图表、公式、数据的抄袭和篡改等行为的检测，目前正在研发当中，且取得了比较大的进展，欢迎各位继续关注本检测系统的进展并多提批评性及建设性意见和建议。 2．按照这个系统39%以下的都是显示黄色,那么是否意味着在可容忍的限度内呢?最近看到对上海大学某教师的国家社科基金课题被撤消的消息,原因是其发表的两篇论文有抄袭行为,分别占到25%和30%. 请明示超过多少算是警戒线？百分比只是描述检测文献中重合文字所占的比例大小程度，并不是指该文献的抄袭严重程度。只能这么说，百分比越大，重合字数越多，存在抄袭的可能性越大。是否属于抄袭及抄袭的严重程度需由专家审查后决定。 3．如何防止学位论文学术不端行为检测系统成为个人报复的平台？这也是我们在认真考虑的事情，目前这套检测系统还只是在机构一级用户使用。我们制定了一套严格的管理流程。同时，在技术上，我们也采取了多种手段来最大可能的防止恶意行为，包括一系列严格的身份认证，日志记录等。 4．最小检测单位是句子，那么在每句话里改动一两个字就检测不出来了么？我们对句子也有相应的处理，有一个句子相似性的算法。并不是句子完全一样才判断为相同。句子有句子级的相似算法，段落有段落级的相似算法，计算一篇文献，一段话是否与其他文献文字相似，是在此基础上综合得出的。 5．如果是从相关书籍上摘下来的原话，但是此话已经被数据库中的相关文献也抄了进去，也就是说前面的文章也从相关书籍上摘了相同的话，但是我的论文中标注的这段话来自相关的书籍，这个算不算学术抄袭？检测系统不下结论，是不是抄袭最后还有人工审查这一关，所以，如果是您描述的这种情况，专家会有相应判断。我们的系统只是提供各种线索和依据，让人能够快速掌握检测文献的信息。6．知网检测系统的权威性？学术不端文献检测系统并不下结论，即检测系统并不对检测文献定性，只是将检测文献中与其他已发表文献中的雷同部分陈列出来，列出客观事实，而这篇检测文献是否属于学术不端，需专家做最后的审查确认。 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%。
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。
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）。
学士论文也需要通过学位论文检测，学士论文必须达到大学检测标准，真正通过考试，许多本科大学生四年没有联系学位论文查重，所以对于这些大学生，对于学位论文检测一系列信息不了解，本科毕业论文去哪里查重？ 首先，检查地点：本科毕业论文的最终检查是从学院提供的专属账户中使用学校提供的查重系统进行检测，这也是所有学院和大学的检测方法。初稿或第二稿的检查可以使用学校图书馆系统或市场上购买的paperfree、papertime等第三方查重系统进行检测。 其次，不同院校对学士论文的查重率有不同的标准。社会上绝大多数本科院校以30％的查重率作为最低合格标准，但也有985/211理工科院校以20％的查重率作为最低考核标准。因此，建议本科毕业生在撰写学位论文时，最好将查重率降低到20％以下，顺利通过高校考试。
大海之所以浩瀚,是因为有无数的河流注入他的身体,河流汇入大海,就要适应海的咸味、海的波澜。同样，一个新员工进入一个好的公司也要适应、融入公司的环境、制度、文化,最终成为公司不可或缺的力量。新员工进入公司,一般需要经过一段时间的培训。在此期间,新员工对公司有一个全方位的了解,认识并认同公司的事业及企业文化,理解接受公司的共同语言和行为规范;明确自己的岗位职责、工作任务和工作目标;掌握工作要领、工作程序和工作方法,尽快进入岗位角色。由于新员工和企业处于相互熟悉磨合的过程,或多或少地要面临许多问题和困惑。如果这种心理困惑得不到解决的话,就会给今后的日常工作带来不必要的麻烦,甚至很快就会跳槽。因此,新员工遇到心理问题时有必要在试用期间乃至今后工作中及时向领导反映问题,解决问题,以适应新的环境。想克服这些障碍,不是没有办法的:第一，要了解自己的期望。究竟自己对公司的期望是什么?而这个期望又是否合理呢?我们的期望,往往建基于旧有的文化观点,跟眼下身处的社会往往有很大的分别。所以,要随时修正自己的期望,以便适应一种新的生活体验。第二,要乐于聆听、观察和发问。对于一个我们不熟悉的地方,要多聆听别人的意见,细心观察他们的行为,和抱有勇于发问的精神。第三，新员工进入一个陌生的环境工作,一定要能够给自己定好位,根据现实情况及时调整自己的职业理想和目标;善待自己,注意保持生理和心理的健康,调整好自己的心态;工作脚踏实地,做好本职工作,不好高骛远;不断学习、创新,随时保证知识的更新;强化协作精神和团队精神,尽快融入集体和同事中;及时归纳总结,从总结中提升自己的业务能力。要做到厚积薄发,练好基本功,抓住机遇,尽快成长起来,为公司的发展贡献自己的力量。新员工需要完成的另一个角色转变就是从“新”向“老”员工的角色转变,这是一个对新环境、新工作的认知过程;另一方面是“新”作为起点到他职业生涯的一个阶段的开始,新人培训是一个了解职位和业务流程,配备相关知识和基本技能,以及调整新员工进入工作状态的全过程。第四，新员工应摆正心态。态度决定一切,多做事,不要对一些无关紧要的事斤斤计较。积极、有效地既求助于他人,同时又给予他人支援,这样能充分利用公司资源,又能借助别人提供的基础,吸取别人的经验,很快进入角色。求助别人没有什么不光彩的,求助是参与群体奋斗的最好形式。别人不会因你的问题多，而嫌你笨,多数人都喜欢你向他请教,多熟悉一份业务对新员工未来成长极为有利。乐于助人将得到大家的喜欢。也不必为多做分外的事情与同事搞的不愉快。如果封闭自己,怕分工不划算,想单打独斗,搞出点明堂来,往往是不现实的。实践是提高水平的基础,它充分地检验了一个人的不足,只有暴露出来,才会有进步。实践再实践,尤其对新员工十分重要。只有实践后善于去总结,才会有飞跃的提高。要摆正自己的位置,不怕做小角色,才有可能做大角色。有一句明言:“没有记录的公司,是迟早要跨掉的!”多么尖锐，一个不善于总结的公司会有什么前途,个人不也是如此吗?多数新员工都是从基层做起。成功学家罗素塞吉说过:“没有家庭背景的年轻人最好的出头之道是:“第一,找个职位;第二,守紧口风;第三,多多观察;第四,保持忠诚;第五,使老板相信,你少不了他;第六,彬彬有礼。”只有凭借实际能力与责任心定位,对于个人的评价以及应得到的回报主要取决于实干中体现出来的贡献度。新员工也许会感受到公司没有想象的公平。真正绝对的公平是没有的,只有在努力者面前,机会才是均等的。只要不懈努力,让你的主管了解你,要承受得起做好事反受委屈,“烧不死的鸟就是凤凰”,没有一定的承受能力,今后如何做大梁?其实一个人的命运,就掌握在自己的手上。生活的评价,是会有误差的,但决不至于黑白颠倒,差之千里。太阳总会升起,哪怕暂时还在地平线下。第五，想成功就要丢掉速成的幻想,现实生活中能把某一项技术精通是十分困难的。如果想提高效益、待遇,只有把精力集中在一个有限的工作面上,不然就很难熟能生巧。什么都想会,什么都想做,就意味着什么都不精通,做任何一件事对于新员工都是一个学习和提高的机会,都不是多余的。努力钻进去,兴趣自然在。把自己锻炼成业精于勤,行成于思,有真正动手能力和管理能力的企业骨干。关注企业发展战略规划,企业文化建设规划与员工职业生涯规划有机结合是十分必要的,积极投入到工作中,适应了岗位工作的员工就会成为优秀员工。机遇偏爱踏踏实实的工作者。作为一个新员工要勤于动脑、动手,要深入透彻地分析,找出一个环节的问题,找到解决的办法,踏踏实实地一点一点地去做。建立良好的人与人之间的关系,不断的欣赏新生活,独立自主,不受文化和环境的束缚，适应公司的环境、制度、文化,磨炼自己,使自己更好地融入集体。
本科毕业论文抽检查选题、逻辑、研究方法、写作安排、格式规范等。论文抽检分为初评阶段和复评阶段两个环节，初评由三位专家进行，若其中两位专家认为论文不合格就会被认定为存在问题。
若有一位专家认为不合格将会进行复评，复评不通过也会被认定为是存在问题的论文，若文章只是存在逻辑不通等其他不严重的问题，允许学生进行修改。但是若经查实毕业论文确实存在抄袭、篡改、代写等学术不端行为，就会被撤销已授予学位，并注销学位证书。
一篇完整的本科毕业论文主要是由封面、原创声明、论文目录、论文摘要、论文关键词、论文正文、论文致谢、参考文献、论文附录和开题报告等部分组成，而学校查重的时候就是将毕业生的论文统一整篇上传进行检测，所以整篇论文都是会查重到的。
不过自己提前查重的话，自己提交的是哪一部分，论文查重系统查重的就只会是那一部分，当然整篇上传检测出来的查重报告结果是最为准确最具参考性的。
通常情况下，论文查重主要是查重摘要、关键词、正文、致谢、附录和开题报告等文字部分，对于论文中的表格、图片和公式等一般不会查重。
许多学生会问到论文应该去哪里查重，也许大多数同学都知道，但还是有些人不知道。毕业论文越来越受到学校的重视，不仅加强了管理，而且对论文的查重要求也很严格，那么去哪检测论文会比较好呢？
我们可以使用学校的系统进行论文查重，现在有很多的大学都有规定的论文查重系统，因此学生使用与学校一致的查重系统结果最为准确，而且学校的检查系统也很安全，安全性很好，不用担心会泄露论文。
除了可以在校内查重外，我们还可以在校外查重，但需要注意的是，并非所有的校外论文查重网站都是安全的，假网站也是存在的，一些同学不留心就到非正式的查重网站上传论文，这是非常危险的，因此我们在选择校外论文查重网站时一定要小心，以免被不良网站所利用，费尽心机写好论文。
检测论文时，最好是学校使用什么系统，我们使用什么系统，都要按照学校规定进行操作。但是检测论文时一般不会一次通过，所以我们可以采用一些性价比较高的论文查重系统，比如papertime提前进行论文初稿查重，然后根据论文查重报告修改自己的论文，把重复率降低到学校所要求的合格标准范围内，再用同学校一样的论文查重系统检查自己的论文，最后提交给学校，满意后再提交。
papertime小编在这里提醒大家在检测论文的时候一定要小心，不要因为自己一时的失误而导致自己那么多努力白费，最后祝大家都能顺利毕业！
是需要进行论文查重检测的，重复率一般在30%以内（也有15%以内的）， 学校会提供网址提供差重，但是在用学校给的网址查之前，自己先用其它的付钱差一下，不然你用了学校的，那就怕过不了
【免费定制个人学历提升方案和复习资料： 】自考本科论文要查重。一般学校不允许超过20%的相似度，也有的部分学校是30%。具体需要查看学校的规定。所以为了大家能够顺利毕业，还是踏踏实实的进行论文写作，然后进行论文查重修改达到合格标准。查重形式通常是以抽查为主，但也不排除部分学校会进行覆盖式的查重方式，自考本科论文虽然要进行查重，但相对并不是非常严格，查重标准有所放宽。据了解，基本上每个学校都会组织论文查重检测的。只不过有的学校会采用抽样检测的方法。一般学校是不允许超过20%的相似度，也有部分学校是30%。同学们如果想顺利毕业，就要脚踏实地的完成论文的写作，不要抱有侥幸心理，才能让自己的论文顺利地达到合格标准。毕业论文怎么才能降低查重率高校毕业生降低大学生毕业论文查重率可以通过修改引用内容，修改引用内容的语序，使用近义词替换关键词来降低引用内容查重率，还可以通过图片展示论文重复内容，直接避免论文查重这部分重复内容，降低论文查重率。同样可以通过修改格式，将论文格式修改正确，减少很多不必要查重的重复率，从而降低毕业论文查重率。自考毕业论文申请需要提交哪些资料1.本人准考证：即自考生参加自考课程考试的“通行证”，考生提供准考证，方便自考办老师做好登记。若考生不小心遗失准考证，应尽早进行补办手续，准考证在后期还有很大的用处。2.国家承认学历的专科毕业证书原件(部分自考专科接考本科的考生需要提交专接本证明)。3.本人各科考试成绩单：供自考办老师查证自考生是否已经通过教学计划所有课程的考试。4.免考证明：若考生符合自考免考政策，部分科目是无须参加考试的，在毕业论文申请时也需要提供相关证明。自考本科论文答辩自考本科论文自考本科论文撰写自考本科论文报名自考本科论文报考自考本科论文要求下方免费学历提升方案介绍： 1410自考00538中国古代文学史(一)真题 格式：PDF大小： 1904自考00536古代汉语真题 格式：PDF大小：自考/成考考试有疑问、不知道自考/成考考点内容、不清楚自考/成考考试当地政策，点击底部咨询猎考网，免费获取个人学历提升方案：
需要。现在各种毕业论文都需要进行查重检测。
【自考快速报名和免费咨询： 】同普通高等教育本科论文一样，自考本科论文也是要查重的。一般论文重复率不允许超过20%-30%，每个学校的要求不同，具体需要根据学校的规定来看。为了能够顺利通过毕业论文答辩，同学们一定要尽量原创完成论文写作，网上的资料只能作为参考，一定要融入自己的理解，按照自己的语言表达方式去描述出想要传达的意思，然后进行论文查重修改达到合格标准。当然，一般本科毕业论文都是在知网查重的。虽然也有考生，整篇论文都是自己写的，但是在查重过程中却超过了学校设定的查重率要求，这种情况下也不用太过灰心。因为论文查重率也会受论文检测系统的影响，每个学校使用的检测系统可能都是不同的，一般来说，毕业论文里面要写参考文献，但有时候学校使用的检测系统如果没收录你参考文献那篇论文的话，你的论文就很好通过了。其实，毕业论文通过与否主要是靠个人，要保证论文的查重过关，毕业论文最好还是要原创的，如果引用他人的文章，那么需用同义词语替换才行。即使是自己写的论文会不能通过查重，但是由于是自己原创的，自己在后面的修改中也会更方便快捷。自考有疑问、不知道自考考点内容、不清楚自考报名当地政策，点击底部咨询官网，免费领取复习资料：