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肯定当属“知网查重”的市场份额占据最高，每年临近毕业，“论文查重”就会成为最火热的话题，其中不乏吐槽、称赞。说实话，毕业论文是一个极其繁琐、复杂的过程，而从大学毕业也就成了过五关斩六将。首先，毕业生们要撰写一篇论文，然后毕业论文要进行论文查重，论文查重的查重率合格才可以申请毕业答辩，答辩通过就可以办理离校手续了。其中，要想节省时间、精力就只能从论文查重下手了。推荐同学们使用cnkitime学术不端论文查重免费网站，大学生版（专/本科毕业论文定稿）、研究生版（硕博毕业论文定稿）、期刊职称版（期刊投稿，职称评审）以上版本均可免费查重不限篇数。
目前市面上那么多的查重系统，“知网”为什么是论文查重的榜单第一？
第一，权威性。CNKI中国知网论文检测系统是由清华大学和清华同方于1999年合作研发的我国第一个面向高校教务处、研究生院、科研处等部门的研发。系统主要包括本科大学生毕业论文、硕博论文、期刊论文、会议论文等论文检测系统。该系统优点是价格便宜,且数据库丰富。目前，知网与很多大学、杂志社、出版社都建立了深度的合作关系，早前知网是不提供个人账号的，只能提供给机构、单位使用的。
第二，数据库。国内数据库三大巨头是知网、万方、维普。维普主要收录的是期刊类文章，万方主要收录科技部论文统计源的核心期刊。而知网收录的数据是最全的，拥有庞大的论文数据库和最优秀的查重检测系统。知网收录了6k+种期刊，约664万篇论文全文；尤其以收录核心期刊和专业期刊为主，共9大系列126个专题。它主要应用于大学生毕业论文和学术不端文献的检测，而且实时更新，有助于对我们论文进行精准查重。
第三，安全性。上传知网的论文都是会经过数据加密传输的，可以绝对确保论文安全。
综上所述，知网论文检测软件检测的重复率更准确，检测报告也是权威，可以信赖的。以上就是““知网”为什么是论文查重的榜单第一？”的全部内容，希望阅读后能对大家有所帮助。还想了解更多相关知识，可以关注学术不端论文查重免费网站官网~更多资讯等你来看~
paperask能检测硕士论文，但和知网检测结果比肯定有差距。目前很多高校都是以知网检测报告为准的。如果学校、机构要求使用知网的话，那么使用paperask进行检测，结果肯定会存在差异的。Paperask与其他检测系统存在差异的原因，主要是因为paperask有专属对比库。超过 1200 亿海量指纹数据，包含了大部分的期刊、图书、论文、互联网数据 自建对比库。中国知网在论文检测的优势可以说与其他系统有很大的差别，因为知网有自己独有的资源，这也是它与其他系统的区别所在。所以学术堂建议前期可以使用paperask进行论文查重，最后定稿的时候再在知网上查一次。
可以检测的，但是我觉得你还是使用知网硕博系统检测比较好，这个检测系统出来没多久，检测过一次，感觉不是那么的靠谱，有些部分我直接抄袭的都没检测出来，觉得有点慌张啊，还是使用知网靠谱些。
应该可以的，同样PaperTime可以为高校硕博本科生的课程论文、毕业论文以及教师学术论文等预防学术不端行为查重使用；医生写作的各种医学学术论文、晋升职称论文等不端行为论文查重检测参考；为企事集团内部职工的优秀文章、晋升职称论文，提供论文检测查重评审参考；有其他文章查重、标书查重等查重需求的企事业单位提供查重检测技术解决方案。
这就不确定了，毕竟两个不同的查重软件比对的查重数据库和算法上的差异导致查重结果有出入的，维普查重是部分高校定稿检测系统，一般初稿查重和中稿查重多数同学都在使用paperbye查重软件，每日不限篇数和字数，最重要的是全网数据库实时查重，查重结果比较准确。
肯定是不一样，影响paperask和维普查重的结果是因为比对数据库和算法上的差异导致的，维普查重是部分高校的定稿检测系统，一般学校会提供1-2次的免费查重机会，其余都是付费检测。前期初稿检测可以使用cnkitime免费论文查重软件，大学生版（专/本科毕业论文定稿）、研究生版（硕博毕业论文定稿）、期刊职称版（期刊投稿，职称评审）以上版本均可免费查重不限篇数。
是的。论文定稿是要由老师使用维普检测查重，在查重率达到要求后才会上传到维普毕业论文管理系统，这样才能保证上传和查重率保持一致性。
1、如果是引用，在引用标号后，不要轻易使用句号，如果写了句号，句号后面的就是剽窃了（尽管自已认为是引用），所以，引用没有结束前，尽量使用分号。有些人将引用的上标放在了句号后面，这是不对的，应该在句号之前。2、可以将文字转换为表格，将表格边框隐藏。3、如果你看的外文的多，由外文自己翻译过来引用的，个人认为，不需要尾注，就可以当做自己的，因为查重的数据库只是字符的匹配，无法做到中文和英文的匹配。4、查重是一个匹配的过程，是以句为单位，如果一句话重复了，就很容易判定重复了，所以：的确是经典的句子，就用上标的尾注的方式，在参考文献中表达出来，或者是用：原文章作者《名字》和引号的方式，将引用的内容框出来。引号内的东西，系统会识别为引用如果是一般的引用，就采用罗嗦法，将原句中省略的主语、谓语、等等添加全，反正哪怕多一个字，就是胜利，也可以采用横刀法，将一些句子的成分，去除，用一些代词替代。或者是用洋鬼子法，将原文中的洋名，是中文的，就直接用英文，是英文的直接用中文，或是哦中文的全姓名，就用中文的名，如果是中文的名，就找齐了，替换成中文的姓名。故意在一些缩写的英文边上，加上（注释）(画蛇添足法），总之，将每句话都可以变化一下，哪怕增加一个字或减少一个字，都是胜利了。特别注意标点符号，变化变化，将英文的复合句，变成两个或多个单句，等等，自己灵活掌握。因为真正写一篇论文，很罕见地都是自己的，几乎不可能，但大量引用别人的东西，说明你的综合能力强，你已经阅读了大量的资料，这就是一个过程，一个学习、总结的过程。所有的一切，千万别在版面上让导师责难，这是最划不来的。导师最讨厌版面不规范的，因为他只负责内容，但又不忍心因为版面问题自己的弟子被轰出来。5、下面这一条我傻妞试过的，决对牛B：将别人的文字和部分你自己的文字，选中，复制（成为块，长方形），另外在桌面建一个空文件，将内容，复制到文件中，存盘，关闭。将这个文件的图标选中，复制，在你的正文中的位置上，直接黏贴，就变成了图片了，不能编辑的。这个操作事实上是将内容的文件作为一个对象插入的，所以是图片。这个操作事实上是将内容的文件作为一个对象插入的。所以是图片。 -------------------------------------------------点我用户名，空间博文有介绍 详细各种论文检测系统软件介绍见我空间 各种有效论文修改秘籍、论文格式!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!知网应该低一些吧，但是也不能保证，知网是13字重复
中国知网查重系统怎么样？看完它的介绍你就懂了。建议论文初稿查重用PaperPP或者PaperQuery，修改降重后定稿再用知网。
一、知网本科论文查重系统(简称PMLC)
知网本科论文查重系统也叫做“大学生论文抄袭检测系统”(PMLC)，也就是“中国知网大学生论文管理系统”，其中特有“大学生论文联合对比库”的数据库。其中记录的是往届本科大学生们检测过的论文，所以查重本科论文是最为准确的，单篇最大可测8万字符以内的论文。
二、知网硕博论文查重系统(简称VIP5.3)
此系统主要是检测硕博学位论文，其中的数据库特有着“学术论文联合比对库”，其中记录是往届硕博生检测过的论文。目前已在全国各个高校研究生院投入使用，检测精度最高!最严格!单篇最大可测30万字符以内的论文。
三、知网期刊职称论文系统(简称amlc/smlc)
此系统可检测抄袭与剽窃、伪造、篡改、不当署名、一稿多投等学术不端文献，可供期刊编辑部检测来稿和已发表的文献。十分适合使用于期刊发表，职称评定，单篇最大可测1.4万字符以内的论文。
四、知网大分解系统
知网大分解系统，查重都是统一的，只是缺少本科和硕博系统特有的数据库，因此查重结果的精准度会低一点点，但是结果也有参考意义。单篇最大可测2.9万字符以内的论文。
五、知网小分解系统
知网小分解系统，跟知网大分解系统相似，最大区别是单篇最大可测1.4万字符以内的论文。
知网查重收费标准在50元左右。知网查重收费标准知网PMLC检测版本，单次可检测7万内字符的文章，查重费用是在200元左右。知网PMLC检测版本，单次可检测7万内字符的文章，查重费用是在200元左右。知网VIP5.3/tmlc2检测版本，单次可检测20万字符内的文章，费用是在300元左右。
知网查重收费原则
一、知网期刊系统主要是服务于参加职称评审以及其他投稿期刊的人员，在杂志社发表期刊论文时可以用这一系统进行提前的查重检测，字符的要求是14000字以内，价格一般是一篇58元左右。而核心期刊论文要求比较高也比较严格，因此核心期刊论文最好选择知网VIP查重系统。
二、知网本科查重主要用于专本科论文查重检测，往届使用此系统检测过的本科生毕业论文都会记录在此系统里，对于此系统查重本科毕业论文，每篇字符要求是60000字以内，价格一般为198元左右。
三、硕博论文查重系统顾名思义就是针对硕士和博士毕业生毕业论文的查重检测使用，也就是知网VIP查重系统，往届使用此系统检测过的硕博研究生论文也会记录在此系统中。字符要求是200000字符以内，价格一般为每篇350元左右。
四、知网小分解查重系统对于想使用知网检测系统，但是顾虑其价格较高的同学，可以尝试使用此系统。当然，其与本科和研究生系统有出入，主要是没有其独有的数据库。字数要求在14000字符以内，价格一般为一篇68元左右。
五、知网大分解查重系统此系统可以适用于中英文的硕博论文检测，对于中期和后期论文定稿时使用较为合适，字符控制在29000字符以内，一般价格为每篇128元左右。
周雨暾其他论文查重系统的区别就是她写的更清晰更准确。
维普论文查重好多代理，价格都不完全一样的，具体查重方法如下：
第一步，打开网站（）;
第二步，选择“个人用户检测”进入，选择需要的版本提交论文；
第三步，输入单号下载报告
注意：维普查重有几个版本，提交论文之前注意选择自己需要的版本，不要选择错了。
进入维普，输入账号和密码，选择自己的用户类型，然后上传待查重的文章，点击下一步，选择支付方式，点击提交订单，检测完毕后，就可以对查重报告进行下载和查看。维普论文检测网站是目前权威的论文查重平台，维普查重提供维普大学生版、维普研究生版、维普职称认定版、维普编辑部版四个版本，分别适合不同的场景使用。
维普查重两种方式，第一是学校提供免费查重机会，其次是第三方付费查重收费标准3元/千字，前期初稿或中稿都可以使用paperbye免费查重软件，每日不限篇数和字数，同时数据库包括：学术期刊，学位论文，会议论文，互联网，英文数据库（涵盖期刊，硕博，会议的英文数据）。
在首页下方选择合适的论文查重系统。步骤：1、用户进入维普查重首页后，在首页下方选择合适的论文查重系统，注意查看自己的论文是否符合查重系统的标准。2、在查重界面输入论文题目和论文作者，并将待检测论文上传至查重系统中，点击提交检测按钮。3、等待30分钟，60分钟左右的查重时间，查重完成后，用户在查重界面点击下载检测报告按钮，输入查重订单编号，点击查询结果，最后下载论文查重报告单至用户电脑中。
维普查重方法：
1、输入维普论文网址（）
3、点击“大学生版”，免费注册。
6、付费后，等待查重结果，查重结果公布后，会附带一份查重报告，查重报告里边就会明确标注出查重率以及重复的论文内容，学员可以对重复的论文内容进行修改，这样查重率才能降下来。一定要对标注的所有重复部分都经过修改后，再进行二次查重。直到查重率低于20%。
人们的生活中汽车已经成为了不可或缺的重要代步工具，汽车在迅速发展的科学技术背景下并没有停下脚步。下面是我为大家精心推荐的汽车检测与维修技术论文，希望能够对您有所帮助。
汽车检测诊断与维修技术分析
[摘 要]人们的生活中汽车已经成为了不可或缺的重要代步工具，汽车在迅速发展的科学技术背景下并没有停下脚步。在汽车运用的检测与维修体系中，逐渐增加了科技手段与设备，能够为汽车提供各种更好的使用性能。本文主要分析了汽车运用的检测与维修技术发展现状，汽车运用的检测与维修技术发展前景，建设汽车运用的综合检测维修站。
[关键词]汽车运用;检测与维修;科学技术
中图分类号： F407.471文献标识码： A 文章 编号
1 汽车运用的检测与维修技术发展现状
我国从上世纪逐渐开始研究和分析汽车运用的检测与维修技术，为了能够符合汽车在检测与维修过程中产生的要求，当时交通部主要开发与研究了汽车发动机中气缸检测漏气量的仪器、点火正时灯等相关设备。之后我国重点对汽车运用的检测维修技术实施了研究，国家发改委在开发应用项目中对汽车在不解体情况下的检测维修技术与设备进行了研究。交通部亲自主持并且研究开发了反力式汽车制动试验台、惯性式汽车制动试验台以及发动机综合检测设备和国民经济在20 世纪80 年代开始快速发展，在各个领域中科学技术都出现了很快的发展，随之发展的还包括汽车检测与维修技术，再加上我国汽车的制造行业和交通运输业的迅猛发展，日益增加了对汽车运用的检测与维修技术设备的需要。由于我国迅速增加的汽车保有量，随之产生了较为严重的环保与交通安全等系列问题。例如怎样确保汽车经济、快速，同时尽量对社会不会产生公害等问题，已经成为重要议事被相关政府部分提到了日常工作之中，因此对汽车运用的检测与维修技术的发展发挥了促进作用，例如交通部研制开发了汽车制动试验台、侧滑试验台、轴重仪等。
在研制检测单台设备获得成功的前提下，为了确保良好的汽车运用的检测与维修技术情况，应对正在使用的汽车加强管理，充分使用汽车检测设备，其实在1980 年交通部已经提供技术在全国范围内的运输与管理车辆体系建设汽车检测站。交通部在20 世纪80 年代初期建设了我国首个汽车检测站。建设该检测站以后，交通部提出在多个省市逐渐建设汽车检测站，公安部在交通部构建汽车检测站的前提下迅速推广与发展了汽车监理，全国在1990 年底已经拥有600 多个汽车检测站， 编织 了全国范围内的汽车检测网络。同时，汽车运用的检测与维修技术及设备已经获得了较快的发展。全国范围内目前生产汽车运用的检测设备厂家已经超过了60 个，除了交通部之外，城建、机械等系列部门也快速进入了研制、生产汽车运用的检测设备领域。我们已经完全可以自己生产一整套的汽车运用的检测与维修技术设备，例如具有复杂技术的大型汽车底盘测功机、综合分析发动机仪器等。为了能够与汽车运用的检测与维修技术互相配合，我国已经相继颁布并实行了与汽车相关的检测与维修的国家及行业标准。从综合性能的汽车运用的检测与维修站到汽车检测与维修拥有的相关项目，这些基本上都已经达到了有法可依。
2 、汽车运用的检测与维修技术发展前景
我国汽车运用的检测与维修技术经历了漫长的发展过程;从技术、检测与维修设备的引入，到自主性的开发研究及应用推广;从单一功能的检测与维修到综合性能的检测与维修，获得了极大的进步。特别是研制生产检测与维修设备已获得迅速的发展，逐渐拉近了与国外先进技术之间的距离。例如汽车运用的检测与维修中的制动试验台、侧滑试验台等，国内基本上可以自给自足，并且具有了各种形式结构。我们在这方面已经取得了较大的进步，可是相较于世界先进水平来说，还是存在着一定的差距.
2.1 规范汽车运用的检测与维修技术基础
我国在检测与维修技术发展的过程之中，一般对硬件技术非常看重，轻视甚至忽略了较大难度、较多投入以及具有显著社会效益的检测与维修 方法 、标准限值等基础技术的研究。伴随着检测与维修方法的不断完善，和硬件相匹配的检测与维修软件技术将会日趋完善。我国在今后将会着重对下列汽车运用的检测与维修技术基础开展研究.
制定和完善汽车运用的检测维修方法，例如滑行过程中的距离、加速产生的距离和时间、汽车发动机耗损燃料的工作效率等。2)企业在营运过程中需要制定关于技术状况的检测评定规则，统一规范全国范围内的检测维修技术要求。3) 针对具有综合性能的大型检测与维修设备编制正式的规则，同时确保该检测站严格履行自身职责。
2.2 智能化的汽车检测与维修设备
外国当前的汽车检测与维修设备已经大量使用了机、电、光一体化技术，同时在测控工作中科学应用计算机，一些检测与维修设备已经设计了专家职能体系，可以对汽车运用技术情况进行检测，并且对发生故障的汽车具体位置与原因进行诊断，帮助维修人员对发生的故障情况迅速解决。我国汽车运用的检测与维修设备当前在应用专家智能体系方面与国外还是存在着较大的差距。例如重点依赖进口的四轮检测定位系统、发动机电喷综合性能的检测仪器等。我们应当在汽车运用的检测与维修设备智能化方面加强发展力度。
2.3 管理汽车运用的检测与维修网络化
我国综合性的汽车检测站一部分已经实现了管理计算机检测系统，虽然管理计算机系统已经利用了计算机测控，可是各个站具有不同的计算机监控，即便已经利用了计算机技术网络，网络化的实现也仅仅是在站内。伴随着不断进步的管理与技术，汽车运用的检测与维修技术在今后将会真正意义上的实现网络化，进而完成共享信息资源、共享硬件和软件资源。在这个前提下，应用高速信息公路将全国范围内的综合汽车检测站编织成一个网络，有利于交通部门对各个地区的车辆情况及时掌控。
3 建设汽车运用的综合检测维修站
汽车运用的综合检测维修站是一种集合了现代化的检测技术、电子信息技术、计算机应用技术，在对汽车不解体的情况下进行检测与维修的企业。它能够在室内对车辆的各种参数功能进行检测和维修，检查出极有可能出现的故障，为准确、全面评价汽车的使用功能和技术情况提供重要根据。汽车运用的综合检测维修站既能够在动力、经济、环保、安全等方面对车辆进行检测与维修，同时还能够在科学教研方面对参数功能实行测试，检测项目比较广并且具有一定的深度，可以为汽车检测、维修、设计等有关部门提供重要的依据。汽车运用的综合检测维修站重点是由一条甚至多条检测线构成。检测站具有的独立完整性决定了其除了检测线以外，还应当具有停车场所、试车道、清洗站、电气维修区域、办公与生活规划区等。
为了节省汽车检测的费用、场地、人员和提高汽车的检测效率，当前汽车检测设备的功能正从单机单功能向单机多功能的综合测试台方向发展 为了节省汽车检测的费用、场地、人员和提高汽车的检测效率，当前汽车检测设备的功能正从单机单功能向单机多功能的综合测试台方向发展
结束语
汽车运用的检测与维修技术是伴随着汽车技术而迅速发展起来的。汽车在发展的初级阶段，人们解决汽车产生的问题重点利用检测与维修人员的工作 经验 。随着科学技术的不断进步，尤其是计算机技术的迅速发展，汽车运用的检测与维修技术也蓬勃发展起来。目前人们可以依赖各种现代化的设备仪器，在对汽车不解体的前提下实施检测与维修。为了节省汽车检测的费用、场地、人员和提高汽车的检测效率，当前汽车检测设备的功能正从单机单功能向单机多功能的综合测试台方向发展。
[参考文献]
[1] 郭鸿瑞.汽车主动安全新技术及其发展趋势[J].车实用技术,2009.
[2] 王菊贞.浅谈汽车维修行业的现状及对策[J].现代商业,2010.
[3] 王静文. 汽车诊断与检测技术[M]. 北京: 人民交通出版社, 1998: 90-
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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0.88（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}=0.5 。
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0.9，学习速率延迟为0.0005。Learning schedule为：第一轮，学习速率从0.001缓慢增加到0.01（因为如果初始为高学习速率，会导致模型发散）；保持0.01速率到75轮；然后在后30轮中，下降到0.001；最后30轮，学习速率为0.0001。
作者还采用了dropout和 data augmentation来预防过拟合。dropout值为0.5；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）。
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