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中国车牌的格式与国外有较大差异，所以国外关于识别率的报道只具有参考价值，其在中国的应用效果可能没有在其国内的应用效果好，但其识别系统中采用的很多算法具有很好的借鉴意义。从车牌识别系统进入中国以来，国内有大量的学者在从事这方面的研究，提出了很多新颖快速的算法。中国科学院自动化所的刘智勇等开发的系统在一个样本量为3180的样本集中，车牌定位准确率为，切分准确率为，这套系统后来应用于汉王公司的车牌识别系统，取得了不错的效果。但是包括其他研究人员提出的算法，都存在计算量和存储量大的问题，难以满足实时性的要求。此外，当车辆区域的颜色和附近颜色相近时，定位失误率会增加。国内还有许多学者一直在进行这方面的研究，并且取得了大量的研究成果。（2）国外研究现状 国外在这方面的研究工作开展较早，在上世纪70年代，英国就在实验室中完成了“实时车牌检测系统”的广域检测和开发。同时代，诞生了面向被盗车辆的第一个实时自动车牌监测系统。进入20世纪90年代后，车牌自动识别的系统化研究开始起步。典型的如特征提取、模板构造和字符识别等三个部分，完成车牌的自动识别。字符识别分析技术分析所获得的图像，首先在二值化图像中找到车牌，然后用边界跟踪技术提取字符特征，再利用统计最邻近分类器与字符库中的字符比较，得出一个或几个车牌候选号码，再对这些号码进行核实检查，确定是否为该车牌号码，最终确定车牌号码。这个时期的应用在识别正确率方面有所突破。发展到今日，国外对车牌检测的研究已经取得了一些令人瞩目的成就，识别率都在80%以上，甚至有高于90%。并且已经实现了产品化，并在实际的交通系统中得到了广泛的应用。
不好写。报告论文是指在学术会议、科技交流会议上现场宣读的论文，python的车牌识别的论文报告不好写，它是一种口头形式的论述性报告，有时还没有形成完整的论文形态。
雷锋网 AI 科技评论按： 百度研究院、华中科技大学、悉尼科技大学联合新作——关于无监督领域自适应语义分割的论文《 Taking A Closer Look at Domain Shift: Category-level Adversaries for Semantics Consistent Domain Adaptation》被 CCF A 类学术会议 CVPR2019 收录为 Oral 论文 。该论文提出了一种从「虚拟域」泛化到「现实域」的无监督语义分割算法，旨在利用易获取的虚拟场景标注数据来完成对标注成本高昂的现实场景数据的语义分割，大大减少了人工标注成本。 本文是论文作者之一罗亚威为雷锋网 AI 科技评论提供的论文解读。 论文地址： 1.问题背景 基于深度学习的语义分割方法效果出众，但需要大量的人工标注进行监督训练。不同于图像分类等任务，语义分割需要像素级别的人工标注，费时费力，无法大规模实施。借助于计算机虚拟图像技术，如3D游戏，用户可以几乎无成本地获得无限量自动标注数据。然而虚拟图像和现实图像间存在严重的视觉差异（域偏移），如纹理、光照、视角差异等等，这些差异导致在虚拟图像上训练出的深度模型往往在真实图像数据集上的分割精度很低。 2. 传统方法 针对上述域偏移问题，一种广泛采用的方法是在网络中加入一个域判别器Discriminator (D），利用对抗训练的机制，减少源域Source (S）和目标域Target（T）之间不同分布的差异，以加强原始网络（G）在域间的泛化能力。方法具体包括两方面： （1）利用源域的有标签数据进行有监督学习，提取领域知识： 其中Xs，Ys为源域数据及其对应标签。 （2）通过对抗学习，降低域判别器（D）的精度，以对齐源域与目标域的特征分布： 其中XT为目标域数据，无标签。 3.我们针对传统方法的改进 以上基于对抗学习的传统域适应方法只能对齐全局特征分布（Marginal Distribution），而忽略了不同域之间，相同语义特征的语义一致性（Joint Distribution），在训练过程中容易造成负迁移，如图2（a）所示。举例来说，目标域中的车辆这一类，可能与源域中的车辆在视觉上是接近的。因此，在没有经过域适应算法之前，目标域车辆也能够被正确分割。然而，为了迎合传统方法的全局对齐，目标域中的车辆特征反而有可能会被映射到源域中的其他类别，如火车等，造成语义不一致。 针对这一问题，我们在今年CVPR的论文中，向对抗学习框架里加入了联合训练的思想，解决了传统域适应方法中的语义不一致性和负迁移等键问题。具体做法见图2（b），我们采用了两个互斥分类器对目标域特征进行分类。当两个分类器给出的预测很一致时，我们认为该特征已经能被很好的分类，语义一致性较高，所以应减少全局对齐策略对这些特征产生的负面影响。反之，当两个分类器给出的预测不一致，说明该目标域特征还未被很好地分类，依然需要用对抗损失进行与源域特征的对齐。所以应加大对齐力度，使其尽快和源域特征对应。 4.网络结构 为了实现上述语义级对抗目标，我们提出了Category-Level Adversarial Network (CLAN)。 遵循联合训练的思想，我们在生成网络中采用了互斥分类器的结构，以判断目标域的隐层特征是否已达到了局部语义对齐。在后续对抗训练时， 网络依据互斥分类器产生的两个预测向量之差（Discrepancy）来对判别网络所反馈的对抗损失进行加权。网络结构如下图3所示。 图3中，橙色的线条表示源域流，蓝色的线条表示目标域流，绿色的双箭头表示我们在训练中强迫两个分类器的参数正交，以达到互斥分类器的目的。源域流和传统的方法并无很大不同，唯一的区别是我们集成了互斥分类器产生的预测作为源域的集成预测。该预测一方面被标签监督，产生分割损失（Segmentation Loss），如式（3）所示： 另一方面，该预测进入判别器D，作为源域样本。 绿色的双箭头处，我们使用余弦距离作为损失，训练两个分类器产生不同的模型参数： 目标域流中，集成预测同样进入判别器D。不同的是，我们维持两个分类器预测的差值，作为局部对齐程度的依据 (local alignment score map）。该差值与D所反馈的损失相乘，生成语义级别的对抗损失： 该策略加大了语义不一致特征的对齐力度，而减弱了语义一致的特征受全局对齐的影响，从而加强了特征间的语义对齐，防止了负迁移的产生。 最后，根据以上三个损失，我们可以得出最终的总体损失函数： 基于以上损失函数，算法整体的优化目标为： 在训练中，我们交替优化G和D，直至损失收敛。 5. 特征空间分析 我们重点关注不常见类，如图4（a）中黄框内的柱子，交通标志。这些类经过传统方法的分布对齐，反而在分割结果中消失了。结合特征的t-SNE图，我们可以得出结论，有些类的特征在没有进行域迁移之前，就已经是对齐的。传统的全局域适应方法反而会破坏这种语义一致性，造成负迁移。而我们提出的语义级别对抗降低了全局对齐对这些已对齐类的影响，很好的解决了这一问题。 6. 实验结果 我们在两个域适应语义分割任务，即GTA5 -> Cityscapes 和 SYNTHIA -> Cityscapes 上进行了实验验证。我们采用最常见的Insertion over Union作为分割精度的衡量指标，实验结果如下。从表1和表2中可以看出，在不同网络结构（VGG16，ResNet101）中，我们的方法（CLAN）域适应效果都达到了 state-of-the-art的精度。特别的，在一些不常见类上（用蓝色表示），传统方法容易造成负迁移，而CLAN明显要优于其他方法。 表 1. 由虚拟数据集GTA5 迁移至真实数据集 Cityscapes 的域适应分割精度对比。 表 2. 由虚拟数据集SYNTHIA 迁移至真实数据集 Cityscapes 的域适应分割精度对比。 第二个实验中，我们了展示隐空间层面，源域和目标域间同语义特征簇的中心距离。该距离越小，说明两个域间的语义对齐越好。结果见图 5。 最后，我们给出分割结果的可视化效果。我们的算法大大提高了分割精度。 7. 总结 《Taking A Closer Look at Domain Shift: Category-level Adversaries for Semantics Consistent Domain Adaptation》引入了联合训练结合对抗学习的设计，在无监督域适应语义分割任务中取得了较好的实验结果。该算法能应用前景广泛，比如能够很好地应用到自动驾驶中，让车辆在不同的驾驶环境中也能保持鲁棒的街景识别率。 最后 CVPR 2019 Oral 论文精选汇总，值得一看的 CV 论文都在这里（持续更新中）CVPR 2019 即将于 6 月在美国长滩召开。今年有超过 5165 篇的大会论文投稿，最终录取 1299 篇，其中 Oral 论文近 300 篇。为了方便社区开发者和学术青年查找和阅读高价值论文，AI 研习社从入选的 Oral 论文中，按应用方向挑选了部分精华论文，贴在本文，打开链接即可查看~
论文: Region Proposal by Guided Anchoring
Anchor是许多目标检测算法中一个很重要的机制，但也会带来两个问题：
为此，论文提出Guided Anchoring来根据图片特征在线生成anchor。首先判断目标可能出现的位置，然后学习不同位置上的目标的形状，可根据图片特征在线学习稀疏的候选anchor。然而，在线生成的anchor形状各异，固定的感受域可能不匹配其形状，所以Guided Anchoring根据anchor的形状进行自适应特征提取，然后再进行预测框精调与分类。
Guided Anchoring尝试在线学习不同形状的anchor及其位置，得到在特征图上不均匀分布的anchor集合。目标可用四元组 表示，其位置和形状可认为是服从图像 的一种分布：
公式1包含两部分：1) 给定图片，目标仅存在于某些区域 2) 形状与位置紧密相关。
基于公式1，论文设计了图1的anchor生成器(Anchor generation)，包含位置预测和形状预测两个分支。给定图片 ，首先得到特征图 ，位置预测分支根据 预测该像素为目标位置的概率，形状预测分支则预测像素位置相关的形状，基于两个分支选择概率高于阈值以及每个位置最合适的anchor，得到最终的anchor集合。由于集合中的anchor形状可能差异很大，每个位置需要获取不同大小区域的特征，论文提出特征自适应模块(Feature adaption)，根据anchor形状自适应提取特征。 上述的生成过程是基于单个特征的，网络的整体架构包含FPN，所以为每层都配备Guided anchoring模块，模块参数是层间共享的。
位置预测分支预测特征图 的概率图 ，每项 为该位置是目标中心的概率，对应的输入图片中坐标 ， 为特征图的stride。 在实现时，通过子网 进行概率图预测，首先使用 卷积提取主干网络特征图 的objectness分数，再通过element-wise sigmoid函数转化概率。更复杂的子网可以带来更高的准确率，论文采用的是准确率和速度最实惠的结构，最后取高于阈值 的像素位置，能够保证在高召回的前提下过滤90%的无关区域。
形状预测分支的目标是预测每个位置对应目标的最佳形状 ，但由于过大的数值范围，如果直接预测其具体数字会十分不稳定，所以先进行转化：
形状预测分支输出 和 ，根据公式2转换出形状 ， 为特征图的stride， 为人工设置的缩放因子。这个非线性转换可将[0, 1000]映射到[-1, 1]，更容易学习。在实现时，通过子网 进行形状预测，首先使用 卷积获得两维特征图，分别对应 和 ，然后通过公式2进行转换。由于每个位置的anchor都是学习来的，与预设的固定anchor对比，这种学习的anchor召回率更高。
常规的预设anchor方法由于各位置的anchor是一样的，可以对每个位置进行一样的特征提取，然后再调整anchor和预测分类。但Guided Anchoring每个位置的anchor各不一样，理想情况下，较大的anchor需要较大的感受域特征，反之则需要较小的感受域特征，所以论文设计了基于anchor形状的特征自适应模块(anchor-guided feature adaptation component)，根据每个位置的anchor形状转换特征：
为 位置的特征， 为对应的anchor形状， 为 可变形卷积，变形卷积的偏移值由 卷积将位置预测分支输出转换获得， 为自适应特征，用于后续的anchor调整以及分类预测，具体见图1。
网络的整体损失函数由4部分构成，分别是分类损失、回归损失、anchor位置损失以及anchor形状损失：
假设目标 在特征图上的映射为 ，定义以下三种区域：
主干网络使用了FPN，FPN的每层应该只负责特定大小范围内的目标的训练。由于相邻层的特征相似，所以将IR区域映射到相邻层，这时的IR区域不考虑CR区域，区域内同样不参与训练，如图2所示。当多个目标重叠时，CR区域优先于IR区域，IR区域优先于OR区域，训练采用Focal loss。
首先，定义动态anchor 与GT间的最优问题为：
如果对每个位置都进行公式5的求解，这计算量会相当大，为此，论文用采样的方法来逼近公式5，采样的范围为常见的anchor样例，比如RetinaNet的9种anchor。对于每个位置，选择IoU最大的anchor作为公式5的结果。采样的范围越大，anchor的生成结果更准，但会带来更多的额外计算量，anchor的采用smooth-L1训练：
将Guided Anchoring嵌入RPN得到增强型GA-RPN，与原版进行对比，从图3可以看到：
从结果来看，GA-RPN的效果比RPN好很多，论文直接将RPN替换GA-RPN仅带来小于1的AP提升。根据观察发现，使用高质量候选框的前提是，需要根据候选框的分布来调整训练数据的分布。所以，在使用GA-RPN时，需要设置更高的正负样本阈值，让网络更加关注高质量的候选框。另外，论文发现GA-RPN也可以fine-tune的形式boost两阶段检测器的性能，给定训练好的检测模型，将RPN替换为GA-RPN进行几轮迭代，能带来不错的性能提升。
与各种候选框方法进行对比。
嵌入效果对比。
fine-tune对比。
Guided Anchoring通过在线生成anchor的方式解决常规手工预设anchor存在的问题，以及能够根据生成的anchor自适应特征，在嵌入方面提供了两种实施方法，是一个很完整的解决方案。但有个不好的点在于anchor target的生成，为了保证性能弄得不够完美，希望有人能提出更准确且高效的公式5解决方案。
改进yolov5能发小论文。
主做目标检测的，正好最近在用yolov5，说点个人看法吧，不一定对。
首先yolo系列发展到现在，思想已经很成熟了，像具体的改进，其实4和5也有很多异曲同工的地方，无论是backbone还是neck。
目前很多改进yolov5发论文的，一些是在backone上做轻量化处理，一些是加入注意力机制，一些是改进neck，或者调整head，还有改损失函数或者nms过程的。
主要是因为yolo本身的思想已经很成熟了，在这个框架下的确很难做出些通用性的创新和提升。至于把各种成熟的模块塞进去发论文，这种仁者见仁智者见智吧。个人感觉还是结合某个方向改进yolo，会有方向一些。毕竟不同的数据集和尺度上，同样的改进有时候效果也是不同的。
Yolov5 目标检测的损失函数由三部分组成，分别是矩形框预测损失函数、置信度预测损失函数以及类别预测损失函数，在上节中分析了目标检测损失函数GIoU 的缺陷及其改进，使用 CIoU 以及带有调节因子的二元交叉熵函数替代原网络的损失函数。
实验验证此次改进，与原算法结果对比如下表所示。根据上表数据可以看到，针对本文的损失函数的改进在实验时得到了 的准确率，提升了 ，可以证明对损失函数的改进可以对目标检测的性能提升提供很大帮助。
对于YOLOv5的命名发布这么大的争议的原因是:Ultralytics公司在开源YOLOv5的代码时,未发布经过同行评议的YOLOv5论文。主要原因就是YOLOv5的license是GPL协议(),而Kaggle不允许使用GPL协议的项目参赛。那么今天就来普及一下这些开源软件协议。软件开源是许多软件企业需要关注的问题,不同的开源软件协议,对应不同的源代码使用限制。只有了解这些开源软件协议,才能更好地使用和回馈开源软件,否则就有可能触犯法律。
在这篇文章中，我们将使用来自 AWS 上的 COCO 数据集（可定制）的图像设置和运行 YOLO。
一般来说，分类技术在自动驾驶 汽车 中没有多大帮助，因为它只预测图像中的一个对象，并且不给出该图像的位置。 而目标检测在自动驾驶 汽车 中非常重要，可以检测场景中的对象及其位置。 YOLO（你只看一次）是由 Joseph Redmon 等人创建的一种高速实时对象检测算法。 YOLO使用卷积神经网络 (CNN)解决概率的回归问题。 后来又进行了一些修改。 为了进行预测，YOLO 只需要通过 CNN 进行一次前向传播。 它输出具有相应边界框的对象。 它广泛用于自动驾驶 汽车 以检测场景中的物体。
第 1 步：设置帐户（这步可以跳过）
登录网站并复制以下内容：
来自 的 API 密钥 中的团队名称。 默认团队名称将是用户 ID。
第 2 步：创建 AWS 实例（如果你在本机训练这步也可以跳过）
在创建实例时，选择“Deep Learning AMI (Ubuntu ) Version — ami-01f1096e6659d38fa”AMI，因为它具有深度学习任务所需的库。 如果我们在“选择AWS机器映像 (AMI)”步骤中搜索“deep learning”，我们可以找到这。为“实例类型”选择 P3 实例。 实例类型 （V100） 就足够了。为了节省成本，请在“配置实例”步骤下选择 Spot 实例。
第 3 步：安装依赖项
登录 AWS 实例后，使用以下命令创建 conda 环境并设置 Weights & Bias 环境变量：
第 4 步：训练、验证和测试
第 5 步：检查指标
验证集真实标签
验证集预测标签
训练的损失
测试
以上所有结果都会保存在文件夹yolov5runsdetectexp下
要看你是哪个学校的 每个学校要求的相似率都是不同的 需要过检测找我 首先要把在准备工作当中搜集的资料整理出来，包括课题名称、课题内容、课题的理论依据、参加人员、组织安排和分工、大概需要的时间、经费的估算等等。第一是标题的拟定。课题在准备工作中已经确立了，所以开题报告的标题是不成问题的，把你研究的课题直接写上就行了。比如我曾指导过一组同学对伦教的文化诸如“伦教糕”、伦教木工机械、伦教文物等进行研究，拟定的标题就是“伦教文化研究”。第二就是内容的撰写。开题报告的主要内容包括以下几个部分：一、课题研究的背景。 所谓课题背景，主要指的是为什么要对这个课题进行研究，所以有的课题干脆把这一部分称为“问题的提出”，意思就是说为什么要提出这个问题，或者说提出这个课题。比如我曾指导的一个课题“伦教文化研究”，背景说明部分里就是说在改革开放的浪潮中，伦教作为珠江三角洲一角，在经济迅速发展的同时，她的文化发展怎么样，有哪些成就，对居民有什么影响，有哪些还要改进的。当然背景所叙述的内容还有很多，既可以是社会背景，也可以是自然背景。关键在于我们所确定的课题是什么。二、课题研究的内容。课题研究的内容，顾名思义，就是我们的课题要研究的是什么。比如我校黄姝老师的指导的课题“佛山新八景”，课题研究的内容就是：“以佛山新八景为重点，考察佛山历史文化沉淀的昨天、今天、明天，结合佛山经济发展的趋势，拟定开发具有新佛山、新八景、新气象的文化旅游的可行性报告及开发方案。”三、课题研究的目的和意义。课题研究的目的，应该叙述自己在这次研究中想要达到的境地或想要得到的结果。比如我校叶少珍老师指导的“重走长征路”研究课题，在其研究目标一栏中就是这样叙述的：1、通过再现长征历程，追忆红军战士的丰功伟绩，对长征概况、长征途中遇到了哪些艰难险阻、什么是长征精神，有更深刻的了解和感悟。2、通过小组同学间的分工合作、交流、展示、解说，培养合作参与精神和自我展示能力。3、通过本次活动，使同学的信息技术得到提高，进一步提高信息素养。四、课题研究的方法。在“课题研究的方法”这一部分，应该提出本课题组关于解决本课题问题的门路或者说程序等。一般来说，研究性学习的课题研究方法有：实地调查考察法(通过组织学生到所研究的处所实地调查，从而得出结论的方法)、问卷调查法（根据本课题的情况和自己要了解的内容设置一些问题，以问卷的形式向相关人员调查的方法）、人物采访法（直接向有关人员采访，以掌握第一手材料的方法）、文献法（通过查阅各类资料、图表等,分析、比较得出结论）等等。在课题研究中，应该根据自己课题的实际情况提出相关的课题研究方法，不一定面面俱到，只要实用就行。五、课题研究的步骤。课题研究的步骤，当然就是说本课题准备通过哪几步程序来达到研究的目的。所以在这一部分里应该着重思考的问题就是自己的课题大概准备分几步来完成。一般来说课题研究的基本步骤不外乎是以下几个方面：准备阶段、查阅资料阶段、实地考察阶段、问卷调查阶段、采访阶段、资料的分析整理阶段、对本课题的总结与反思阶段等。六、课题参与人员及组织分工。这属于对本课题研究的管理范畴，但也不可忽视。因为管理不到位，学生不能明确自己的职责，有时就会偷懒或者互相推诿，有时就会做重复劳动。因此课题参与人员的组织分工是不可少的。最好是把所有的参与研究的学生分成几个小组，每个小组通过民主选举的方式推选出小组长，由小组长负责本小组的任务分派和落实。然后根据本课题的情况，把相关的研究任务分割成几大部分，一个小组负责一个部分。最后由小组长组织人员汇总和整理。七、课题的经费估算。一个课题要开展，必然需要一些经费来启动，所以最后还应该大概地估算一下本课题所需要 的资金是多少，比如搜集资料需要多少钱，实地调查的外出经费，问卷调查的印刷和分发的费用，课题组所要占用的场地费，有些课题还需要购买一些相关的材料，结题报告等资料的印刷费等等。所谓“大军未动，粮草先行”，没有足够的资金作后盾，课题研究势必举步维艰，捉襟见肘，甚至于半途而废。因此，课题的经费也必须在开题之初就估算好，未雨绸缪，才能真正把本课题的研究做到最好。开题报告主要包括以下几个方面：（一）论文名称论文名称就是课题的名字第一，名称要准确、规范。准确就是论文的名称要把论文研究的问题是什么，研究的对象是什么交待清楚，论文的名称一定要和研究的内容相一致，不能太大，也不能太小，要准确地把你研究的对象、问题概括出来。第二，名称要简洁，不能太长。不管是论文或者课题，名称都不能太长，能不要的字就尽量不要，一般不要超过20个字。（二） 论文研究的目的、意义研究的目的、意义也就是为什么要研究、研究它有什么价值。这一般可以先从现实需要方面去论述，指出现实当中存在这个问题，需要去研究，去解决，本论文的研究有什么实际作用，然后，再写论文的理论和学术价值。这些都要写得具体一点，有针对性一点，不能漫无边际地空喊口号。主要内容包括：⑴ 研究的有关背景(课题的提出)： 即根据什么、受什么启发而搞这项研究。 ⑵ 通过分析本地（校） 的教育教学实际，指出为什么要研究该课题，研究的价值，要解决的问题。（三） 本论文国内外研究的历史和现状（文献综述）。 规范些应该有，如果是小课题可以省略。一般包括：掌握其研究的广度、深度、已取得的成果；寻找有待进一步研究的问题，从而确定本课题研究的平台(起点)、研究的特色或突破点。（四）论文研究的指导思想指导思想就是在宏观上应坚持什么方向，符合什么要求等，这个方向或要求可以是哲学、政治理论，也可以是政府的教育发展规划，也可以是有关研究问题的指导性意见等。（五） 论文写作的目标论文写作的目标也就是课题最后要达到的具体目的,要解决哪些具体问题，也就是本论文研究要达到的预定目标：即本论文写作的目标定位，确定目标时要紧扣课题,用词要准确、精练、明了。常见存在问题是：不写研究目标；目标扣题不紧；目标用词不准确； 目标定得过高, 对预定的目标没有进行研究或无法进行研究。确定论文写作目标时，一方面要考虑课题本身的要求，另一方面要考率实际的工作条件与工作水平。（六）论文的基本内容研究内容要更具体、明确。并且一个目标可能要通过几方面的研究内容来实现，他们不一定是一一对应的关系。大家在确定研究内容的时候，往往考虑的不是很具体，写出来的研究内容特别笼统、模糊，把写作的目的、意义当作研究内容。基本内容一般包括：⑴对论文名称的界说。应尽可能明确三点：研究的对象、研究的问题、研究的方法。⑵本论文写作有关的理论、名词、术语、概念的界说。（七）论文写作的方法具体的写作方法可从下面选定： 观察法、调查法、实验法、经验总结法、 个案法、比较研究法、文献资料法等。（八）论文写作的步骤论文写作的步骤，也就是论文写作在时间和顺序上的安排。论文写作的步骤要充分考虑研究内容的相互关系和难易程度，一般情况下，都是从基础问题开始，分阶段进行，每个阶段从什么时间开始，至什么时间结束都要有规定。课题研究的主要步骤和时间安排包括：整个研究拟分为哪几个阶段；各阶段的起止时间 希望我们可以帮你。
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：1）如果的确是经典的句子，就用上标的尾注的方式，在参考文献中表达出来。2）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。3）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。4）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。5）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。6）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。7）可以将文字转换为表格、表格基本是查重不了的，文字变成图形、表格变成图形，一目了然，绝对不会检查出是重复剽窃了。 -------------------------------------------------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=============================ah
为了防止和打击学术不端行为，高校对论文的撰写和检测有一定的要求，这也是我们在撰写论文和检测论文时必须遵守的。那么论文检测要求有哪些？paperfree小编给大家讲解。 1.首先是字数的要求。一般来说，本科毕业论文的字数应该在5000字以上，而硕士毕业论文的字数应该在3万字以上，博士生的要求更严格，论文的字数应该在5万字以上，这是论文检测必须实现的。 2.在论文文档的格式方面，目前大多数论文检测系统在检测论文时都需要word文档。因此，建议您在撰写论文时使用此格式。虽然其他格式可以转换为word格式，但可能会对论文的具体内容产生一定的影响。 3.此外，还涉及论文具体内容的格式，如目录应自动生成、目录一词应单独列出并占用一行；参考文献应设置序列号，不同类型的参考文献应按相关要求列出。 4.为了保证论文检测的可靠性，建议您选择安全可信的论文检测系统。同时，论文检测系统还需要有足够丰富的数据库和先进科学的查重算法，以实现论文内容的准确识别和比较。 5.除上述内容外，论文检测系统对查重字数也有一定限制。如果超过字数，可能需要分段上传。
1、字数。一篇论文首先要检测的当然是字数,只有字数满足文章要求才会进行下一步的检测。一般来说， 本科毕业论文的字数应达到5000字以上，硕士毕业论文的字数应达到3万字以上,博士生论文的字数应达到5万字以上,随着学历升高字数数量的要求也更高。2、论文文档。论文撰写首选使用word文档,方便检测查重和查看。3、论文内容具体格式。例如查看文献的排写需要根据论文撰写要求来做。PaperFree为用户人性化完美实现了“免费论文检测—在线实时改重—全面再次论文检测—顺利通过论文检测“的整个全过程。
研究生进入校图书馆或者校内网，找到知网入口，根据提示输入正确的作者名字和论文标题，再上传论文查重，最后等待结果即可完成查重。本科论文提交到pmlc系统，硕博论文提交到进行查重检测，于提交后1-3小时会得到查重结果。很多高校都可以免费提供学生1-3次免费知网查重的机会，每个同学都会得到相应的账号密码。
各层次的学术论文难度也会有所不同，目前各院校对学生的毕业论文越来越重视，坚决杜绝有论文抄袭、剽窃等个人学术不端行为，简单来说是学术造假行为。各学校对不同学历的论文要求是不一样的，本科类毕业论文重复率至少要求在30％以上，硕士研究生会比较严格一些，那么硕士论文和本科论文的查重有什么不一样？特别是硕士论文查重是怎么做的？和papertime小编一起来了解下吧！
做论文检测前，首先要先去了解权威论文查重系统的检测结构。根据小编的了解，权威检测系统都是设置门限的，并且采用了最先进的模糊算法，我们的论文内容如有抄袭成分，即使在抄袭时稍作改动，也会被查到。
硕士论文查重，是有专门版本的，一篇硕士论文基本是几万字，甚至几十万字，所以我们在选择版本时要选择权威的博硕论文检测版本，硕士论文检测系统基本都是几万字，那么我们在选择版本时要选择权威的博硕论文检测系统。
目前利用权威进行检测的高校所占比例达到了90％以上，但有的学校采用的是非权威，所以我们在进行检测前，要知道自己学校需要用什么系统进行检测，这样我们也可以有针对性地选择，这样做的主要目的是确保检测结果与学校正式审查时的结果一致。
总的说来，硕士论文的查重和我们本科做的论文查重检测没有什么区别，同样的是要达到学校的重复率才能有机会参加答辩，只是在重复率上可能更严格。因此我们只要保证好自己论文的格式，并且了解到学校要求的论文查重网站，该修改的就对照报告去修改，总是可以通过论文来查重。
方法一：插入空格法
将文章中的所有字与字之间插入空格中，然后将空格字与字之间的距离调整到最小。由于学科行论文查重的依据是基于单词，空格切断了单词，自然跳过了检查系统。
方法二：自己的原创法
自己动手写论文，在写作时，不复制粘贴原文；正确的添加引用。
方法三：google翻译工具翻译法
使用别人论文中的文字google翻译成英文，再翻译回来，句型和结构就会发生变化，再自行修改下语病，就能顺利避免查重。
方法四：转换图片法
把别人论文里的文字剪成图片，放在自己的论文里。因为目前学科论文检测系统只能查文字，不能查图片和表格，所以可以避免查重。
方法五：插入文档法
通过一些参考文本word在论文中插入文件的形式。
方法六：改变措辞法
重写他人论文中的文本，或根据其含义重写，或改变句子结构，改变主语和被动语态，或改变关键词，或通过增加或减少。当然，如果它属于一个经典的句子，或者根据经典的方法引用。
首先，在写论文的过程中，就要严格规范自己，不能大段复制粘贴，只要根据自己对问题的理解，用自己的话表述出来，一般重复率都会比较低。其次，在最后用中国知网查重前，可先用PaperYY、paperdog、PassPaper、PaperCheck等