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论文查重包括：论文的段落与格式、数据库、章节变换、标注参考文献和字数检测。国内绝大多数高校通过论文检测系统来检测毕业论文，检测论文中是否存在抄袭现象，以达到杜绝学术作假的不良风气。1.论文查重会检测论文的摘要、正文和结尾等文字部分。很多网站都可以做论文查重，但是学校一般只认可权威的知网查重。知网查重的算法一般会检测论文的目录，可以分章检测。然后就会检测论文的摘要以及正文等内容的重复度。建议众多的同学们在写论文之前先确定自己的论点和论据，设计好你的论文结构。然后再根据你的论点去找可以参考的论文。如果你是先找的参考论文再去想自己的论文该怎么写，那么重复率必然会很高。因为你的论文无论是结构还是内容都在模仿其他的论文。而且一开始结构就不调理，很有可能被老师指出毛病来。所以我们写毕业论文要注意所有的文字部分，几乎都是查重的内容。2.论文查重不会检测图片、公式等非文字的引用。根据权威网站的检测规则我们可以知道，论文查重是不检测图片以及公式等内容的。一方面这些资料计算机不好进行比对，另一方面论文侧重于文字的检测。这对广大的同学来说是一个福音，一些重要的图片和公式可以直接引用其他文献的。但是为了严谨性，为了不引起不必要的争议，我们需要在引用图片和公式的地方注明引用的出处。有些同学会问自己也不清楚写的论文的重复率高不高，有哪些检测的手段吗？我们一般都是通过权威的收费检测网站进行检测，缺点是收费比较高。我们也可以选择和知网检测规则接近的免费检测平台，检测的结果应该是接近的。目前网上比较好的平台有笔迹查重等网站。在这个网站上检测修改的差不多之后，最后在知网上确定一下重复率即可。这个网站上还有很多的写论文技巧也可以帮到你。3.论文查重也会与互联网上很多资源进行比较。一些同学觉得如果自己的论文参考的不是其他论文，而互联网上的一些公开资料是不是就不会被查出重复，那岂不是直接复制就可以了。事实上网站查重不仅会和论文库中的论文进行对比，还会和互联网资源进行比较。所以我们写论文还需要踏踏实实的用自己的智慧和想法写出高质量的论文。
论文查重的重点自然是论文正文内容，因此论文查重主要查的就是论文正文内容部分，其次就是论文摘要、关键词、引言和附录等部分内容。有些高校期刊社会有明确规定论文查重主要是查哪些部分或者是会规定只要查哪些部分，大家可以根据自己本校的规定或者是自己投稿期刊的要求进行查重，可以联系这些相关单位机构的工作人员进行了解。
对于大学毕业生来说，论文查重是一件非常重要的事，为了顺利完成这件事大家需要注意一下这几个方面：
1、论文的内容和格式应加以规范。
学院对毕业论文的写作有规定，要想顺利进行论文查重，就能检测出正确的论文查重率结果，我们在写论文时就要按照学校的要求来写。许多时候，我们在查重时遇到的各种问题，其根本原因是论文没有按照学校的要求写好，比如格式不规范，没有按照学校的要求排版，最终导致查重失误。
2.注意查重系统的选择。
现在市面上的论文查重系统也是百花齐放，是有各种不同品牌的，其质量也是参差不齐，所以我们要注意选择正规可靠的论文查重系统，这样才能检测到准确的论文查重率，避免在查重过程中被泄露。文章泄露是因为有些文章查重系统实际上会盗取大家提交的文章，建议大家可以选择正规的论文查重系统。
3.注意保留论文查重报告。
通过正规可靠的查重系统，系统会出一份查重报告，非常重要，因为我们的查重结果都在上面，包括论文的总查重率、章节重复率、检测出的重复内容等。我们必须尽快下载，否则超过系统保存期就会被清除。最后，我们也可以参考查重报告修改论文，以达到降低论文重复率的效果。
说起论文查重相信毕业生都很关心，那论文检测有哪些需要我们注意的呢1、首先要知道学校用的是什么检测系统，比如知网、维普还是paperfree系统；2、明确检测系统之后我们要了解提交到提交检测的内容和格式；3、说到格式这一块大家一定要重视，比如目录和参考文献格式正确系统识别到了的话是不参与检测的，这里说的不参与检测不是不提交，而是提交到系统后系统识别格式正确后剔除出来不检查而已但是还是要提交到系统的；4、提交到学校系统检测之前可以用paperfree免费系统先检测一遍，数据库齐全算法合理，方便在线修改。
一到大学毕业季，本科的同学们都需要经历论文写作与论文查重的阶段。而除了论文写作之外，论文查重也使得很多本科的同学感到为难。因为很多同学是第一次进行论文写作与论文查重，对于论文查重不仅缺乏了解，而且对选择哪一个论文查重系统感到困惑。今天论文大师来为大家分享一下本科论文查重会检测哪些内容。在此之前，我们需要先对论文查重率做一个基本的了解。对于本科毕业论文而言，论文查重率是怎么统计出来的呢？鉴于当前大部分高校会选择知网也就是学术不端系统来进行论文查重工作，因此我们以知网论文查重系统为例说明。在知网论文查重系统中，对于论文中的句子出现连续13个字符的重复现象，就会判定该句子为重复。然后，把毕业论文中所有的重复部分字数除以论文总字数，也就得出了论文的重复率了。对于大部分高校的规定和标准来讲，本科毕业论文的重复率一般是要求在30%以下，有些学校则严格一些，会要求重复率低于20%等。对于学校规定的重复率的标准，同学们可以通过咨询师兄师姐或者老师来确定。现在转到正题，大学本科毕业论文在进行论文查重时通常是检测哪些内容呢？实际上，对本科毕业论文来讲，论文查重的内容基本上是包含论文的摘要、正文与结尾等文字部分。对于论文的目录、参考文献以及图片等这些部分是不会进行论文查重，也并不计入重复率中。不过需要注意的是，在进行论文查重时需要按照规范的标准对引用符合等格式做好标注，否则有可能会造成论文查重系统无法识别导致重复率过高的问题。PS：论文大师小编可以跟大家说一个小技巧，在借鉴或引用别人的的文献资料时，我们可以多多参考课本或书籍等。毕竟网络上可以寻找到的文献资料等一般都是在论文查重的数据库中，这样直接使用必定是会造成重复率过高的问题。以上。
本科毕业论文查重是查论文正文内容。查重的实质就是把论文和数据库的论文进行比对。有些学校不检测声明和标题，只检测正文部分，而有些学校是检测所有内容。有些学校只看毕业论文的总重复率，而有些学校除了总体重复率之外，还会看每一章的重复率。有些学校要求论文的重复率要小于30%，而有些学校则要求论文重复率必须要低于20%。目前的本科论文查重知网pmlc的数据库有：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、大学生论文联合比对库、互联网资源、英文数据库、港澳台学术文献库、优先出版文献库、互联网文档资源、图书资源、CNKI大成编客-原创作品库、个人比对库。
1、非文字内容不在查重范围。现在部分论文查重系统对论文内容不是文字部分的内容是无法识别检测的。那么也就是说论文查重主要针对与文字部分的检测。文章里面引用其他人的图片与公式等，似乎是一种不错的方法，可以有效的避开论文查重系统，但是有一点要注意的是，对于引用的内容，文章后面一定要注明来源。
2、查重内容：摘要，正文，结论。如今绝大部分学生都是使用知网论文查重系统对论文进行检测，其目的就是对我们的论文进行查重，那到底哪些内容是会被检测呢？从目录开始，到章节，再到摘要和正文部分去检测，这样就可以得出查重率。我们在写论文时最好是提前对论文的论点构思好整个框架，然后再去找相应的文章对自己的观点进行认证。写论文重复率高，很大一个原因是引用他人原话的篇幅很大。为了确保降低重复率，内容方要用自己的文字语言表达出来，不要抄袭他人的论文段落，章节的话，就会降低重复率。
3、网络资源对比。部分学生觉得论文查重查的内容未必能对接互联网资源。其实现在大部分的论文查重系统，按照实际情况也会把互联网上大部分文献资料收入其数据库，所以我们把论文放到系统里查重的时候，就会和网络上的资源做一个对比。
本科毕业论文查重范围如下：
包括论文正文、原创说明、摘要、图标及公式说明、参考文献、附录、实验研究成果，以及各种表格。
并且只要这些部分出现在论文的正文中，这些部分都是会被知网查重，在论文查重时，查重系统会自动识别段落的格式，例如引用的参考文献格式，只要参考文献格式设置正确，查重系统就会自动识别参考文献格式，从而不计算到论文重复率之中。
1、论文查重会检测论文的摘要、正文和结尾等文字部分。
很多网站都可以做论文查重，但是学校一般只认可权威的论文查重。论文查重的算法一般会检测论文的目录，可以分章检测。然后就会检测论文的摘要以及正文等内容的重复度。建议众多的同学们在写论文之前先确定自己的论点和论据，设计好你的论文结构。、
然后再根据你的论点去找可以参考的论文。如果你是先找的参考论文再去想自己的论文该怎么写，那么重复率必然会很高。
因为你的论文无论是结构还是内容都在模仿其他的论文。而且一开始结构就不调理，很有可能被老师指出毛病来。所以我们写毕业论文要注意所有的文字部分，几乎都是查重的内容。
2、论文查重不会检测图片、公式等非文字的引用。
根据权威网站的检测规则我们可以知道，论文查重是不检测图片以及公式等内容的。一方面这些资料计算机不好进行比对，另一方面论文侧重于文字的检测。这对广大的同学来说是一个福音，一些重要的图片和公式可以直接引用其他文献的。
但是为了严谨性，为了不引起不必要的争议，我们需要在引用图片和公式的地方注明引用的出处。有些同学会问自己也不清楚写的论文的重复率高不高，有哪些检测的手段吗？我们一般都是通过权威的收费检测网站进行检测，缺点是收费比较高。
我们也可以选择和论文查重检测规则接近的免费检测平台，目前网上比较好的平台有PaperPP查重等网站。在这个网站上检测修改的差不多之后，最后在论文查重上确定一下重复率即可。这个网站上还有很多的写论文技巧也可以帮到你。
3、论文查重也会与互联网上很多资源进行比较。
一些同学觉得如果自己的论文参考的不是其他论文，而互联网上的一些公开资料是不是就不会被查出重复，那岂不是直接复制就可以了。
事实上网站查重不仅会和论文库中的论文进行对比，还会和互联网资源进行比较。所以论文查重认为我们写论文还需要踏踏实实的用自己的智慧和想法写出高质量的论文。
论文是每个毕业生在毕业前都要面对的一件事，有的同学认为写论文并没有这么难，因为都是在网上一搜，那里一句一段的，随便凑凑一篇完整的论文就做好了。虽然说得容易，但是真正操作起来就会知道写论文不难，但是论文查重这一关还是比较麻烦的。可能抄的时候一时爽，改的时候估计得头疼很久了，论文查重的难度不亚于写一篇论文了，所以大家还是多花点心思认真写论文吧。现在的毕业论文都需要进行查重，那么大家是否知网毕业论文中的哪些部分需要查重，今天小编就给大家详细说说。毕业论文主要是包括以下内容：1、题目：一个好的题目可以有效的吸引读者，题目字数不宜过长，但是要与论文主题相呼应，简洁干练一些，一般该内容是不进行查重的。2、目录：目录相当于是论文的整体框架，一般是由论文中的各部分段落章节标题组成的，会详细标明页码，以便于查找;此内容一般不会查重。3、摘要：摘要是简单概括论文整体的内容，一般分为中文摘要和英文摘要，字数一般在300以内，一般都是要查重的。4、前言：也称为引言，一般是在论文正文内容的前面，起到引导作用，跟论文摘要不一样，这些也是要查重的。5、正文：正文是整篇文章的主体，是论文最重要的部分，论文表达的论文点论据等都在其中，是一篇论文的重中之重;论文查重最主要就是查这部分，是必须要查重的。6、参考文献及附录：参考文献是论文中引用部分根据标准格式严格排列出来的，一般这部分内容是进行查重的。附录就是一些不放入正文的重要数据以及表格等内容，附录要看学校要求，有的需要查重，有的不需要查重。
知网查重会检测论文的摘要、正文和结尾等文字部分。
很多网站都可以做论文查重，但是学校一般只认可权威的知网查重。知网查重的算法一般会检测论文的目录，可以分章检测。然后就会检测论文的摘要以及正文等内容的重复度。建议众多的同学们在写论文之前先确定自己的论点和论据，设计好你的论文结构。然后再根据你的论点去找可以参考的论文。如果你是先找的参考论文再去想自己的论文该怎么写，那么重复率必然会很高。因为你的论文无论是结构还是内容都在模仿其他的论文。而且一开始结构就不调理，很有可能被老师指出毛病来。所以我们写毕业论文要注意所有的文字部分，几乎都是查重的内容。论文查重也会与互联网上很多资源进行比较。知网百科（Cnkipedia）是全球最大的百科知识库之一，是人类一切知识的总和，内容来源于正规出版的2000余部字典、百科全书、等构成的百科知识网等，词条由该领域的权威专家撰写，每个都有明确的来源和出处。
1、论文标题不查重：好的标题能很好地吸引读者，字数不宜过多，能呼应论文主题，简洁干练即可；
2、论文目录不查重：目录相当于论文的整体框架，一般由论文中各段落、章节的标题组成，页码会详细标注，便于查找；
3、摘要查重：摘要是对论文全部内容的简单概括，一般分为中文摘要和英文摘要。字数一般在300以内。
4、前言查重：也称引言，一般在论文主体的前面，起引导作用。
5、正文查重：正文是整篇论文的主体，也是最重要的部分，其中囊括了论文中所表达的所有观点和论点，是一篇论文的重中之重；最重要的是检查这部分的论文，这是必须的。
6、参考文献和附录不查重：参考文献是严格按照标准格式编排的论文中引用的内容。这个内容一般不重复，而附录是那些不方便放入正文的重要数据和表格。
当然，具体情况还是要咨询学校。
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1、非文字内容不在查重范围。现在部分论文查重系统对论文内容不是文字部分的内容是无法识别检测的。那么也就是说论文查重主要针对与文字部分的检测。文章里面引用其他人的图片与公式等，似乎是一种不错的方法，可以有效的避开论文查重系统，但是有一点要注意的是，对于引用的内容，文章后面一定要注明来源。
2、查重内容：摘要，正文，结论。如今绝大部分学生都是使用知网论文查重系统对论文进行检测，其目的就是对我们的论文进行查重，那到底哪些内容是会被检测呢？从目录开始，到章节，再到摘要和正文部分去检测，这样就可以得出查重率。我们在写论文时最好是提前对论文的论点构思好整个框架，然后再去找相应的文章对自己的观点进行认证。写论文重复率高，很大一个原因是引用他人原话的篇幅很大。为了确保降低重复率，内容方要用自己的文字语言表达出来，不要抄袭他人的论文段落，章节的话，就会降低重复率。
3、网络资源对比。部分学生觉得论文查重查的内容未必能对接互联网资源。其实现在大部分的论文查重系统，按照实际情况也会把互联网上大部分文献资料收入其数据库，所以我们把论文放到系统里查重的时候，就会和网络上的资源做一个对比。
1、论文检测包括哪些内容“检测内容”对于论文的检测，那是一定要做的，不过目前市面上有很多的论文检测系统都可以查重，可是对于学校来说，他们只认可权威的知网来查重。所以我们在进行论文修改时就要借助权威的第三方的论文查重工具来完成查重工作。这些工具的算法和知网差不多，会检测论文的目录，可以分章检测。接着就会检测到论文的摘要部分以及正文等内容。2、论文检测包括哪些内容“提前准备”面对论文的主题，大家不要急着下笔，而是在写之前要明确好自己的论点以及依据，设计好论文的结构。然后再根据自己的论文结构或者提纲去找到相应的资料，最后再开始落笔。否则，如果这个操作流程反了，先找资料再想论文的结构，那届时写出来的论文重复率一定非常高，很难降重。3、论文检测包括哪些内容“公式、图片不会检测”相信大家也清楚，在论文进行查重时，对于图片或者公式等内容是不检测的，一是论文查重系统主要针对的是论文的文字内容，二是对于图片或者公式，目前计算机无未能进行比对。而这个所谓的漏洞对于大家来说，可以充分利用。我们对于一些需要引用的文献，可以用表格或者图片的方式来处理，顺利通过检测。而对于查重工具的选择，一定要注意选择靠谱的工具，不要随意挑选那些免费的查重软件，以免因小失大，届时后悔也来不及了。
写完一篇论文后，我们都需要检测论文，但有些人可能不知道在检测论文时会检测哪些部分，所以让paperfree小编谈谈论文检测需要检测哪些内容？1、论文正文:正文部分是论文中最重要的部分，也是查重要求最高的部分，还是论文查重率和查重比重最高的部分，这部分查重率几乎是论文的查重率，这部分必须检测。2、摘要:摘要是论文画龙点睛的部分，也是比较重要的部分，一般只有200-500字左右，但这部分的调查要求也比较严格3、论文主题:一般主题也需要查重，但查重的要求不严格，只要不抄写别人的主题即可4、引言:引言部分也要查重，引言部分一般是吸引读者的部分，查重的要求也不特别严格。5.结论:结论是对一篇论文的总结，也是对自己研究对象的期望和展望。这部分也需要在查重时进行。6.参考文献:这部分也应该与论文一起参与论文的重复检测，但只要参考文献的格式是正确的，这部分就不会有太大的问题。关于其它部分是否需要查重，如目录、感谢、附录等部分，要看自己的学校是如何规定的，只要按照自己学校的规定查重论文，就不会有其他问题。
论文查重包括数据库的检测、字数检测、论文的段落与格式检测、标注参考文献检测和章节变换检测。在论文中出现的公式、图片等是不会查重的，所以一般不查目录、致谢、参考文献，只查正文，只看正文的重复率，本科的查重率一般在30%以下。
众所周知，论文从开始准备到最终成功发表，需要经过几次查重和修改。查重率越高，论文原创性越低，学术研究不端问题行为越严重。为了顺利发表论文，很多人都受到了如何降低查重率的折磨。我们需要了解论文查重包括哪些内容，然后才能有针对性地进行降重修改。今天paperfree小编给大家讲解。论文查重内容一般包括正文，格式，章节，摘要，参考文献引用等,即论文中文本性质的内容的对比和检测。论文字数不够，论文中重复内容过多，则会被视为不合格。目前，我国大部分高校和期刊都使用论文检测系统来检测论文的抄袭。同时，少数机构会安排人工检测论文质量，来监督消除学术不端的不良氛围。在了解了论文查重包括哪些内容后，我们如何在修改论文的过程中有效地降重？首先，我们必须确保论文的原创性。我们可以通过改变句子语序，替换同义词，改变段落顺序，中英文翻译等方法来降重。其次，要特别注意参考文献的标注。如果参考文献标注不正确，将被检测系统认定为剽窃，严重影响复查的最终结果。最后，我们需要了解论文的查重标准。一般来说，普通期刊研究论文和大学管理本科学生毕业设计论文的查重率不得超过30％，但核心技术期刊论文学历水平较高的毕业论文的合格标准将更加需要严格，甚至查重率不得超过5％。
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 ：
写完一篇论文后，我们都需要检测论文，但有些人可能不知道在检测论文时会检测哪些部分，所以让paperfree小编谈谈论文检测需要检测哪些内容？ 1、论文正文:正文部分是论文中最重要的部分，也是查重要求最高的部分，还是论文查重率和查重比重最高的部分，这部分查重率几乎是论文的查重率，这部分必须检测。 2、摘要:摘要是论文画龙点睛的部分，也是比较重要的部分，一般只有200-500字左右，但这部分的调查要求也比较严格 3、论文主题:一般主题也需要查重，但查重的要求不严格，只要不抄写别人的主题即可 4、引言:引言部分也要查重，引言部分一般是吸引读者的部分，查重的要求也不特别严格。 5.结论:结论是对一篇论文的总结，也是对自己研究对象的期望和展望。这部分也需要在查重时进行。 6.参考文献:这部分也应该与论文一起参与论文的重复检测，但只要参考文献的格式是正确的，这部分就不会有太大的问题。 关于其它部分是否需要查重，如目录、感谢、附录等部分，要看自己的学校是如何规定的，只要按照自己学校的规定查重论文，就不会有其他问题。
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。