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除了知网、维普、万方查重以外，前期初稿查重可以使用papertime检测系统，PaperTime免费论文查重软件通过海量数据库对提交论文进行对比分析，准确地查到论文中的潜在抄袭和不当引用，实现了对学术不端行为的检测服务。
列固为了减小摩擦的是( )独讨论某一点的隶属度毫无意义。对 错 (1). 小的混酥面坯制品
1.知网论文检测系统 对于本科毕业论文,由知网专门开发的系统是中国知网本科毕业论文管理系统(知网本科PMLC检测系统),又称中国知网大学生论文检测系统,本科毕业论文专用检测系统,学校体系是完全一致的,独特的《大学生论文联合对...2.其他论文检测系统 维普已经paperdd、paperfree论文检测系统采用了国际上领先的动态语义交叉域识别和指纹匹配技术。通过使用最新的云检测服务部署,可以快速、稳定、准确地检测文章中的抄袭和误引现象,实现对学术不端行
论文查重的方法很多，有很多论文查重的软件，很多学校会用知网查重，所以如果你的学校选择利用知网查重，你最好是用知网查重，虽然是比较贵的，但是其他的查重软件和知网的数据库不同，也就是查重软件收录的文件不同。所以查重也是不准的，可能米重复的段落在知网数据库有，但是你用的查重软件没有。
现在市面上查论文的网站很多，有新出的论文查重网站，对于一些老牌的查重网站，相信大家也已经耳熟能详。挑选一款最适合检测自己写作阶段不同论文的查重网站是非常有帮助的，例如初稿论文、第二稿论文、n稿论文以及直到最后完成的论文。不过市场上大多数的查重网站都是需要收费的，那么哪个网站能免费查重论文呢？
在某些老网站，如权威、维普、万方和Turnitin等，这些网站查重论文的收费标准都比较高，但查重质量相对较高，比较适合大家不同类型论文的定稿检测，更适合大家更加放心。而且对于免费查重论文的网站，市场上也有存在和能够找到的，比如papertime的免费论文查重网站，适合大家进行初稿、二稿论文和二稿的修改。
哪些网站可以免费论文查重？
papertime论文查重网站支持免费的论文检测，但不能说可以无限次的免费检测论文，因为它并非一个完全免费的论文查重网站。一般运作情况下，所有提供查重服务的网站都是要收费的，papertime自然也不例外，这很容易理解，运营好网站给大家提供优质的查重服务必然要支出运营成本。
papertime论文查重网站之所以能对论文进行免费查重，是因为网站内有几个活动，这些活动奖励一定数量的免费论文查重字数。每个人成功参加活动后，就可以获得相应的免费查重字数，参加的奖励字数就越多，在上传论文后提交查重检测的时候，就可以使用这些奖励的查重字数，进行免费查重检测后，可使用这些奖励查重字数。
一、如何选择查论文的软件-安全性。在选择查论文的软件时，首先要考虑其安全性。现在有很多查重软件打着免费的旗号窃取论文，所以在选择论文检测软件时一定要考虑它的安全性，以免自己的论文被别人窃取。最好选择知名度高、用户多、评价好的软件。这样的论文查重软件一般都很安全。二、如何选择查论文的软件-准确性。除了安全，其次要考虑的是软件的准确性。如果论文检测软件检测结果准确率低，没有参考价值，自检时查重率会达到学校或机构规定的标准，但最终没有通过学校查重。综上所述，不难看出，在选择查重论文的软件时，必须考虑其安全性和准确性。此外，我们还需要根据个人的实际需要和预算选择合适的软件。如果你是大学生，建议选择Paperfree论文查重软件。数据库不仅包含大量文献，而且更新速度快，操作过程简单方便。检测报告还将详细标记论文中涉嫌抄袭或错误的部分，同时保证论文的安全性和检测结果的准确性。
论文查重软件：
1、中国知网CNKI论文查重
知网知网查重系统从知网官网中的“学术不端文献检测系统”进入，其中主要分为：
(1)科技期刊学术不端文献检测系统
专门为科技期刊编辑部提供检测服务，仅限检测科技期刊稿件。
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。
(2)社科期刊学术不端文献检测系统
专门为社科期刊编辑部提供检测服务，仅限检测社科期刊稿件。
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。
(3)学位论文学术不端行为检测系统
专门为研究生院部提供检测服务，仅限检测研究生毕业论文。
可检测抄袭与剽窃、伪造、篡改等学术不端文献。
(4)大学生论文管理系统
用于辅助高校教务处检查大学生毕业论文是否存在抄袭剽窃等学术不端行为，
帮助提高大学生论文质量。
2、万方检测系统：万方文献相似性检测服务平台
万方数据旗下论文检测，严谨且科学的论文相似性检测系统。提供论文查重、论文抄袭检测和学术不端甄别等服务。
3、维普论文查重：
进入维普论文检测官网找到论文查重入口，支持毕业论文抄袭检测、24小时自助检测等。
4、PaperPP论文查重
可以免费查重，查重的准确度较高。
本文是在网络收集的资料。整理了最重要的部分，供大家参考。论文抄袭检测算法：1.论文的段落与格式论文检测基本都是整篇文章上传
论文查重的方法很多，有很多论文查重的软件，很多学校会用知网查重，所以如果你的学校选择利用知网查重，你最好是用知网查重，虽然是比较贵的，但是其他的查重软件和知网的数据库不同，也就是查重软件收录的文件不同。所以查重也是不准的，可能米重复的段落在知网数据库有，但是你用的查重软件没有。
本文是在网络收集的资料。整理了最重要的部分，供大家参考。论文抄袭检测算法：1.论文的段落与格式论文检测基本都是整篇文章上传
那论文查重这一块可就多了！但是靠谱的就比较少，知名度比较高的就几家吧： 1、万方检测万方检测和知网、维普是国内三大知名查重软件，万方在国内知名度很高，也对个人开放，而且价格也比较亲民，准确率很高，出报告速度快∞信息安全，是部分院校的指定论文定稿系统。2、中国知网查重知网查重结果的准确度高，是如今国内权威论文查重软件，其中收录的数据库很全面，并且有海量的资源。不过，知网缺点就是不对个人开放，价格也相对来讲比较昂贵！3、维普维普在国内知名度也是很高的，检测严格性不如知网，但是检测速度较快，收费价格也比知网便宜，查重结果准确也比较高，部分学校也是认可的！
一、如何选择查论文的软件-安全性。在选择查论文的软件时，首先要考虑其安全性。现在有很多查重软件打着免费的旗号窃取论文，所以在选择论文检测软件时一定要考虑它的安全性，以免自己的论文被别人窃取。最好选择知名度高、用户多、评价好的软件。这样的论文查重软件一般都很安全。二、如何选择查论文的软件-准确性。除了安全，其次要考虑的是软件的准确性。如果论文检测软件检测结果准确率低，没有参考价值，自检时查重率会达到学校或机构规定的标准，但最终没有通过学校查重。综上所述，不难看出，在选择查重论文的软件时，必须考虑其安全性和准确性。此外，我们还需要根据个人的实际需要和预算选择合适的软件。如果你是大学生，建议选择Paperfree论文查重软件。数据库不仅包含大量文献，而且更新速度快，操作过程简单方便。检测报告还将详细标记论文中涉嫌抄袭或错误的部分，同时保证论文的安全性和检测结果的准确性。
使用paperrater论文查重进行检测。
使用这个进行论文重查无论价格还是检测精准度，都是性价比很高的。所以也是大部分学校会采用的原因之一。
配图：
PaperRater论文检测系统：
简称PR论文检测系统，品牌升级，现已更名为PaperRight论文检测系统，采用国际领先的海量论文动态语义跨域识别技术，通过与国内外大专院校、科研机构等资源单位的长期合作，
系统已拥有丰富的全文数据资源，从而保证了比对源的专业性和广泛性，
通过运用最新的云检测服务部署使其能够快捷、稳定、准确地检测到文章中存在的抄袭和不当引用现象，
实现了对学术不端行为的检测服务。
一、论文查重检测标准
查重检测使用同方知网(北京)技术有限公司“大学生论文抄袭检测系统”(以下简称系统)对本科生毕业论文进行检测。
各个学院可以根据学生专业学科特点，做出有针对性的检测标准。
二、论文查询检测步骤
1.教导主任在第三学期第6周分专业抽取学生名单，并在教导处网站上公布。
2.各个学院按照教导处抽取的查重检测名单，在第三学期第8周将电子稿版毕业论文提交到教务处。
3.每一位被抽查检测的学生必须提交电子稿版论文(word文档)，电子文档文件名统一为“学号-姓名-论文题目.doc”。
以专业设立文件夹，以学院制作压缩包提交。内容包括从摘要到结论全部(不含封面、目录、参考文献、附录等非正文部分)。
上海建桥学院：
简称“建桥“，位于上海市浦东新区，坐落于东海之滨，美丽的滴水湖畔，是经上海市人民政府批准成立、国家教育部备案的一所以本科教育为主。
培养生产、建设、管理、服务第一线应用型人才的公益性全日制民办普通高等学校，是教育部全国应用技术大学联盟和教育部非营利性民办高校联盟成员单位。
同时是上海第一家获得国家自然科学基金项目依托单位、教育部人文社会科学项目、上海市哲学社会科学规划课题的民办高校。
本科毕业生必须写毕业论文。这是每个大学生都必须经历的过程。为了准备论文，学生可以在大三开始准备。而现在高校都采用本科论文复核软件对学生论文进行相似性检验，以防止论文复发率过高，提高学校整体论文水平。那么学生应该对本科毕业论文查阅网站有一些了解，知道。
还是要告诉你，选择本科论文测试软件的基本原则是选择与学校相同的系统，如果没有公布，平均每所学校每年都会发布复核软件。咨询你的老师或以前的高年级学长。这一原则是保证论文顺利通过学校查重的基本条件。那么，目前国内高校更多的借鉴了什么搜索网站，下面列举出来供大家学习参考。
1.知网论文检测系统
对于本科毕业论文，由知网专门开发的系统是中国知网本科毕业论文管理系统，又称中国知网大学生论文检测系统，本科毕业论文专用检测系统，学校体系是完全一致的，独特的《大学生论文联合对比数据库》，一篇文章就可以检查4万个字符。
2.其他论文检测系统
维普已经paperdd、paperfree论文检测系统采用了国际上领先的动态语义交叉域识别和指纹匹配技术。通过使用最新的云检测服务部署，可以快速、稳定、准确地检测文章中的抄袭和误引现象，实现对学术不端行为的检测服务。该系统主要包括文件检测、论文查重等功能，能够快速准确地发现不当引文、滥引甚至学术不端行为，如剽窃、篡改等。自动生成检测报告，并支持网页等浏览格式，在学校没有明确说那个系统时，初稿就可以采用其他系统检测，但是定稿一定要使用学校规定的系统。
世界上最大的中文论文相似度检测系统，一站式提供本科、研究生、专业职称版本的论文测试服务，无论您是本科生、研究生、博士毕业生，还是在职人员、评论职称、发表期刊论文，都可以使用这个系统，方便、快捷、权威。
我 ， 这边做的，给帮的，
本文是在网络收集的资料。整理了最重要的部分，供大家参考。论文抄袭检测算法：1.论文的段落与格式论文检测基本都是整篇文章上传
cornerNer论文链接： github： CenterNet论文链接： github： CornerNe-Lite论文链接: github: 所谓基于关键点进行目标检测，其实就是使用one-stage网络将目标边界框检测为一对关键点（即边界框的左上角和右下角）。通过将目标检测为成对关键点，就可消除现有的one-stage检测网络中对一组anchors的需要，这个最近火热的anchor-free也是不谋而合。接下来，先简单介绍下CornetNet和CenterNet这两个基于特征点的目标检测网络。最后对CornerNet-Squeeze做个简单介绍！ CornerNet网络的整体思路是，首先通过Hourglass Network网络进行特征提取，紧接着将网络得到的特征输入到两个模块： Top-left Corner pooling 和 Bottom-right Corner pooling 提取关键点的特征，对于每个Corner Pooling模块都会进行目标框的左上角关键点和右下角关键点的类别分类（ Heatmaps ），并找到每个目标的一对关键点（ Embeddings ），以及减少基于坐标回算目标目标位置时的偏置（ offsets ）。网络的整体结构图如下： 很显然，CornerNet的核心是四个部分： 最终，如下图所示，上半支路的网络结果如下所示，网络最终是由两条支路组成的。 CenterNet网络主要是基于CornerNet网络存在的问题，而提出的基于关键点目标检测的网络。其实现了目前为止在one-stage系类算法中最高的MAP。CenterNet的作者发现，CornerNet是通过检测物体的左上角点和右下角点来确定目标，但在此过程中CornetNet使用corner pooling仅仅能够提取到目标边缘的特征，而导致CornetNet会产生很多的误检。基于此，CenterNet利用关键点 三元组 即 中心点、左上角关键点和右下角关键点 三个关键点而不是两个点来确定一个目标，使得网络能够获取到目标内部的特征。而CornerNet在论文中也说道了，约束其网络性能最重要的部分是关键点的提取，因此CenterNet提出了 Center Pooling 和 cascade corner Pooling 用来更好的提取本文提出的三个关键点。 作者基于Corner Pooling的系列思想，提出了Center Pooling的思想，使得网络提取到的中心点特征能够更好的表征目标物体。 最终，CenterNet在CornerNet的基础上增加了中心点的预测，以及修改了关键点特征的提取方式，大大减小了网络的误检，并且实现了one-stage系列算法中的最好效果。 普林斯顿大学在4月19号提出了两种更高效的基于关键点的目标检测算法，分别为： CornetNet-Saccade 和 CornetNet-Squeeze ，若将两种策略结合则称为 CornerNet-Lite 。以下是Cver对这两个网络的介绍，个人感觉写的很好，我就不造轮子了： 最终我最感兴趣的网络CornerNet-Squeeze和YOLOv3进行对比，达到了如下图所示的效果。 然而，就在我学习并总结这篇文章的过程中，我发现CornerNet-Squeeze是基于CornerNet改进的，但正如上文中介绍CenterNet的时候提到过的CornerNet所具有的那些弊端，我总觉得CornerNet-Squeeze在误检的部分不一定会很优秀，所以接下来就是看源码阶段了，希望CornerNet-Squeeze能够不负我望哈~
对于目标检测方向并不是特别熟悉，本文记录一下RCNN, fast-RCNN, faster-RCNN, mask-RCNN这4篇有关目标检测的论文笔记和学习心得。
R-CNN的意思就是Region based，主要思路就是根据一张图像，提取多个region，再将每个Region输入CNN来进行特征的提取。因此RCNN就可以分为 Region proposals , Feature extraction 两个主要部分，提取的特征就可以输入任意一个分类器来进行分类。 模型的流程图如下：
在训练的时候，首先使用的是已经训练好的CNN网络作为特征提取器，但是由于预训练是在分类数据集上，因此在应用到检测之前要做finetune。也就是说，为了将用ImageNet数据集训练的网络应用到新的任务（检测），新的数据集（region）上，作者将原来的CNN最后的1000类的fc层，更改为了 层， 代表待检测的物体的类别数。然后，对于所有的region，如果它和ground truth的重叠率大于0.5，就认为是正类。 对于分类器的训练，作者发现选择多大的IoU来区分正类和负类非常关键。并且，对于每一类，都会训练一个分类器。
框的回归非常重要，在对每一个region proposal使用分类器进行打分评价之后，作者使用一个回归器来预测一个新的框作为结果。这个回归器使用的特征是从CNN中提取的特征。回归器的训练中，输入是 region proposal 的 和ground truth的 ，目标是学习一种变换，使得region proposal通过该变换能够接近ground truth。同时，希望这种变换拥有尺度不变性，也就是说尺度变化的话，变换不会改变。 如下图所示，每一个regressor会学习一组参数，特征输入是pool 5的特征输出，拟合的目标是 。
Fast-RCNN 主要解决的问题是在RCNN中对于每一个region proposal都进行特征提取，会产生非常多的冗余计算，因此可以先对一张图像进行特征提取，再根据region proposal在相应的特征上进行划分得到对应region的特征（映射关系）。 这样便可以实现共享计算提高速度，但是与SPPnets不同，SPPnets在一副图像得到对应的特征后，从这张图像的特征上proposal对应的部分，采用空间金字塔池化，如下图：
RoI pooling的方法很简单，类似于空间金字塔pooling，它将proposal部分对应卷积层输出的特征（称之为RoI，因为用于做pooling的特征是 region of interest，也就是我们感兴趣的区域）划分成 块，然后对每一块求最大值，最终得到了一个 的特征图。可以看出，它只是空间金字塔pooling的一部分。 但是SPP-nets的空间金字塔也是可以求导的，那么它到底不好在哪里呢？因为当每一个RoI都可能来源于不同的图像的时候（R-CNN和SPPnets的训练策略是从一个batch的不同图像中，分别挑选一个proposal region），SPPNets的训练非常地低效，这种低效来源于在SPPnets的训练中，每个RoI的感受野都非常地大，很可能对应了原图的整个图像，因此，得到的特征也几乎对应了整张图像，所以输入的图像也就很大。 为了提高效率，Fast-RCNN首先选取 个图像，再从每个图像上选择 个RoI，这样的效率就比从每个图像提取一个RoI提高了 倍。
为了将分类和框回归结合起来，作者采用了多任务的loss，来进行联合的训练。具体来说就是将分类的loss和框回归的loss结合起来。网络的设计上非常直接，就是将RoI得到的特征接几个FC层后，分别接不同的输出层。对应于分类部分，特征会接一个softmax输出，用于分类，对于框回归部分，会接一个输出4维特征的输出层，然后分别计算loss，用于反向传播。loss的公式如下：
回归的target可以参考前面的R-CNN部分。
notes
为什么比fast还fast呢？主要原因是在这篇论文中提出了一个新的层：RPN（region proposal networks）用于替代之前的selective search。这个层还可以在GPU上运算来提高速度。 RPN的目的：
为了能够进行region proposal，作者使用了一个小的网络，在基础的卷积层输出的特征上进行滑动，这个网络输入大小为 ，输入后会映射（用 的卷积）为一个固定长度的特征向量，然后接两个并联的fc层（用 的卷积层代替），这两个fc层，一个为box-regressoin，一个为box-classification。如下图：
在每一个滑动窗口（可以参考 ），为了考虑到尽可能多的框的情况，作者设计了anchors来作为region proposal。anchors就是对于每一个滑动窗口的中心位置，在该位置对应的原图位置的基础上，按照不同的尺度，长宽比例框出 个不同的区域。然后根据这些anchors对应的原始图像位置以及区域，和ground truth，就可以给每一个滑动窗口的每一个anchor进行标记，也就是赋予label，满足一定条件标记为正类（比如和ground truth重叠大于一个值），一定条件为负类。对于正类，就可以根据ground truth和该anchor对应的原图的区域之间的变换关系（参考前面的R-CNN的框回归），得到回归器中的目标，用于训练。也就是论文中的loss function部分：
自然地，也就要求RPN的两个并联的FC层一个输出2k个值用于表示这k个anchor对应的区域的正类，负类的概率，另一个输出4k个值，用于表示框回归的变换的预测值。
对于整个网络的训练，作者采用了一种叫做 4-step Alternating Training 的方法。具体可以参考论文。
与之前的检测任务稍有不同，mask r-cnn的任务是做instance segmentation。因此，它需要对每一个像素点进行分类。 与Faster R-CNN不同，Faster R-CNN对每一个候选框产生两个输出，一个是类别，一个是bounding box的offset。Mask R-CNN新增加了一个输出，作为物体的mask。这个mask类似于ps中的蒙版。
与Faster R-CNN类似的是，Mask R-CNN同样采用RPN来进行Region Proposal。但是在之后，对于每一个RoI，mask r-cnn还输出了一个二值化的mask。
不像类别，框回归，输出都可以是一个向量，mask必须保持一定的空间信息。因此，作者采用FCN来从每个RoI中预测一个 的mask。
由于属于像素级别的预测问题，就需要RoI能够在进行特征提取的时候保持住空间信息，至少在像素级别上能够对应起来。因此，传统的取最大值的方法就显得不合适。 RoI Pooling，经历了两个量化的过程： 第一个：从roi proposal到feature map的映射过程。 第二个：从feature map划分成7*7的bin，每个bin使用max pooling。
为此，作者使用了RoIAlign。如下图
为了避免上面提到的量化过程
可以参考
作者使用ResNet作为基础的特征提取的网络。 对于预测类别，回归框，mask的网络使用如下图结构：
整体看完这几篇大佬的论文，虽说没有弄清楚每一个实现细节，但是大体上了解了算法的思路。可以看出，出发点都源于深度神经网络在特征提取上的卓越能力，因此一众大神试图将这种能力应用在检测问题中。从R-CNN中简单地用于特征提取，到为了提高速度减少计算的Fast R-CNN，再到为了将region proposal集成进入整个模型中，并且利用GPU加速的RPN，也就是Faster R-CNN。再到为了应用于instance segmentation任务中，设计的RoIAlign和mask。包括bounding box regression，pooling层的设计，训练方法的选择，loss的设计等等细节，无一不体现了大师们的思考和创造力。 可能在我们这些“拿来”者的眼中，这些方法都显得“理所应当”和巧妙，好用，但是，它们背后隐藏的选择和这些选择的思考却更值得我们学习。 以及，对待每一个问题，如何设计出合理的解决方案，以及方案的效率，通用性，更是应该我们努力的方向。