发布时间：
场景文本检测器由文本检测和识别模块组成。已经进行了许多研究，以将这些模块统一为端到端的可训练模型，以实现更好的性能。典型的结构将检测和识别模块放置在单独的分支中，并且RoI pooling通常用于让分支共享视觉特征。然而，当采用识别器时，仍然有机会在模块之间建立更互补的连接，该识别器使用基于注意力的解码器和检测器来表示字符区域的空间信息。这是可能的，因为两个模块共享一个共同的子任务，该任务将查找字符区域的位置。基于这些见解，我们构建了紧密耦合的单管道模型。通过使用检测输出作为识别器输入,并在检测阶段传播识别损失来形成此结构。字符得分图的使用有助于识别器更好地关注字符中心点，并且识别损失传播到检测器模块会增强字符区域的定位。此外，增强的共享阶段允许对任意形状的文本区域进行特征校正和边界定位。大量实验证明了公开提供的直线和曲线基准数据集的最新性能。
场景文本定位，包括文本检测和识别，由于在即时翻译，图像检索和场景解析中的各种应用，最近引起了广泛的关注。尽管现有的文本检测器和识别器在水平文本上很有效，但是在场景图像中发现弯曲的文本实例时，仍然是一个挑战。
为了在图像中发现弯曲的文本，一种经典的方法是将现有的检测和识别模型进行级联，以管理每一侧的文本实例。检测器[32、31、2]尝试通过应用复杂的后处理技术来捕获弯曲文本的几何属性，而识别器则应用多向编码[6]或采用修正模块[37、46、11]来增强弯曲文本上识别器的准确性。
随着深度学习的发展，已经进行了将检测器和识别器组合成可共同训练的端到端网络的研究[14，29]。拥有统一的模型不仅可以提高模型的尺寸效率和速度，还可以帮助模型学习共享功能，从而提高整体性能。为了从该属性中受益，还尝试使用端到端模型[32、34、10、44]处理弯曲文本实例。但是，大多数现有的工作仅采用RoI pooling 在检测和识别分支之间共享底层特征。在训练阶段，不是训练整个网络，而是使用检测和识别损失来训练共享特征层。
如图1所示，我们提出了一种新颖的端到端字符区域注意文本定位模型，称为CRAFTS。而不是将检测和识别模块隔离在两个单独的分支中，我们通过在模块之间建立互补连接来建立一个单一的pipline。我们观察到，使用基于注意力的解码器的识别器[1]和封装字符空间信息的检测器[2]共享一个公用的子任务，该子任务用于定位字符区域。通过将两个模块紧密集成，检测级的输出可帮助识别器更好地识别字符中心点，并且从识别器传播到检测器级的损失会增强字符区域的定位。而且，网络能够使在公共子任务中使用的特征表示的质量最大化。据我们所知，这是构建紧密耦合损失的首个端到端工作。 我们的贡献总结如下: （1）我们提出了一种可以检测和识别任意形状的文本的端到端网络。 （2）通过利用来自修正和识别模块上检测器的空间字符信息，我们在模块之间构造互补关系。 （3）通过在整个网络的所有特征中传播识别损失来建立单个pipline。 （4）我们在包含大量水平，弯曲和多语言文本的IC13，IC15，IC19-MLT和TotalText [20、19、33、7]数据集中实现了最先进的性能。
文本检测和识别方法 检测网络使用基于回归的[16、24、25、48]或基于分割的[9、31、43、45]方法来生成文本边界框。诸如[17，26，47]之类的一些最新方法将Mask-RCNN [13]作为基础网络，并通过采用多任务学习从回归和分割方法中获得了优势。就文本检测的单元而言，所有方法还可以依赖单词级别或字符级别[16，2]预测的使用进行子分类。
文本识别器通常采用基于CNN的特征提取器和基于RNN的序列生成器，并按其序列生成器进行分类。连接主义的时间分类（CTC）[35]和基于注意力的顺序解码器[21、36]。 检测模型提供了文本区域的信息，但是对于识别器而言，要提取任意形状的文本中的有用信息仍然是一个挑战。 为了帮助识别网络处理不规则文本，一些研究[36、28、37]利用 空间变换器网络（STN） [18]。而且，论文[11，46]通过迭代执行修正方法进一步扩展了STN的使用。这些研究表明，递归运行STN有助于识别器提取极端弯曲文本中的有用特征。在[27]中，提出了循环RoIWarp层, 在识别单个字符之前对其进行裁剪。这项工作证明，找到字符区域的任务与基于注意力的解码器中使用的注意力机制密切相关。
构造文本定位模型的一种方法是依次放置检测和识别网络。众所周知的两阶段结构将TextBox ++ [24]检测器和CRNN [35]识别器耦合在一起。简单来说，该方法取得了良好的效果。
端到端的使用基于RNN的识别器 EAA [14]和FOTS [29]是基于EAST检测器[49]的端到端模型。这两个网络之间的区别在于识别器。 FOTS模型使用CTC解码器[35]，而EAA模型使用注意力解码器[36]。两项工作都实现了仿射变换层来合并共享功能。提出的仿射变换在水平文本上效果很好，但在处理任意形状的文本时显示出局限性。 TextNet [42]提出了一种在特征池化层中具有透视RoI变换的空间感知文本识别器, 网络保留RNN层以识别2D特征图中的文本序列，但是由于缺乏表现力的四边形，在检测弯曲文本时，网络仍然显示出局限性。
Qin等[34]提出了一种基于Mask-RCNN [13]的端到端网络。给定box proposals，从共享层合并特征，并使用ROI遮罩层过滤掉背景杂波。提出的方法通过确保注意力仅在文本区域中来提高其性能。Busta等提出了Deep TextSpotter [3]网络，并在E2E-MLT [4]中扩展了他们的工作。该网络由基于FPN的检测器和基于CTC的识别器组成。该模型以端到端的方式预测多种语言。
端到端的使用基于CNN的识别器 在处理任意形状的文本时，大多数基于CNN的模型在识别字符级文本都具有优势。 MaskTextSpotter [32]是使用分割方法识别文本的模型。尽管它在检测和识别单个字符方面具有优势， 但由于通常不会在公共数据集中提供字符级别的注释，因此很难训练网络。 CharNet [44]是另一种基于分割的方法，可以进行字符级预测。该模型以弱监督的方式进行训练，以克服缺乏字符级注释的问题。在训练期间，该方法执行迭代字符检测以创建伪ground-truths。
尽管基于分割的识别器已经取得了巨大的成功，但是当目标字符的数量增加时，该方法会受到影响。随着字符集数量的增加，基于分割的模型需要更多的输出通道，这增加了内存需求。journal版本的MaskTextSpotter [23]扩展了字符集以处理多种语言，但是作者添加了基于RNN的解码器，而不是使用他们最初提出的基于CNN的识别器。 基于分割的识别器的另一个限制是识别分支中缺少上下文信息。 由于缺少像RNN这样的顺序建模，在嘈杂的图像下，模型的准确性下降。
TextDragon [10]是另一种基于分割的方法，用于定位和识别文本实例。但是， 不能保证预测的字符段会覆盖单个字符区域。为了解决该问题，该模型合并了CTC来删除重叠字符。 该网络显示出良好的检测性能，但是由于缺少顺序建模而在识别器中显示出局限性。
由于CRAFT检测器[2]具有表示字符区域语义信息的能力，因此被选作基础网络。 CRAFT网络的输出表示字符区域以及它们之间的连接的中心概率。由于两个模块的目标是定位字符的中心位置，我们设想此字符居中信息可用于支持识别器中的注意模块。 在这项工作中，我们对原始的CRAFT模型进行了三处更改；骨干替换，连接表示和方向估计。
骨干置换 最近的研究表明，使用ResNet50可以捕获检测器和识别器定义的明确的特征表示[30，1]。因此，我们将骨干网络由VGG-16 [40]换成ResNet50 [15]。
连接表示 垂直文本在拉丁文本中并不常见，但是在东亚语言（例如中文，日语和韩语）中经常出现。在这项工作中，使用二进制中心线连接顺序字符区域。进行此改变的原因是，在垂直文本上使用原始的亲和力图经常会产生不适定的透视变换，从而生成无效的框坐标。为了生成 ground truth连接图，在相邻字符之间绘制一条粗细为t的线段。这里，t ＝ max（（d 1 + d 2）/ 2 *α，1），其中d 1和d 2是相邻字符盒的对角线长度，α是缩放系数。使用该方程式可使中心线的宽度与字符的大小成比例。我们在实现中将α设置为。
方向估计 重要的是获取文本框的正确方向，因为识别阶段需要定义明确的框坐标才能正确识别文本。为此，我们在检测阶段增加了两个通道的输出,通道用于预测字符沿x轴和y轴的角度。为了生成定向图的 ground truth.
共享阶段包括两个模块：文本纠正模块和字符区域注意力（ character region attention: CRA）模块。为了纠正任意形状的文本区域，使用了薄板样条（thin-plate spline:TPS）[37]转换。受[46]的启发，我们的纠正模块结合了迭代式TPS，以更好地表示文本区域。通过有吸引力地更新控制点，可以改善图像中文本的弯曲几何形状。 通过实证研究，我们发现三个TPS迭代足以校正。
典型的TPS模块将单词图像作为输入，但是我们提供了字符区域图和连接图，因为它们封装了文本区域的几何信息。我们使用二十个控制点来紧密覆盖弯曲的文本区域。为了将这些控制点用作检测结果，将它们转换为原始输入图像坐标。我们可以选择执行2D多项式拟合以平滑边界多边形。迭代TPS和最终平滑多边形输出的示例如图4所示。
识别阶段的模块是根据[1]中报告的结果形成的。 识别阶段包含三个组件：特征提取，序列建模和预测。 由于特征提取模块采用高级语义特征作为输入，因此它比单独的识别器更轻便。
表1中显示了特征提取模块的详细架构。提取特征后，将双向LSTM应用于序列建模，然后基于注意力的解码器进行最终文本预测。
在每个时间步，基于注意力的识别器都会通过屏蔽对特征的注意力输出来解码文本信息。 尽管注意力模块在大多数情况下都能很好地工作，但是当注意点未对齐或消失时，它无法预测字符[5，14]。 图5显示了使用CRA模块的效果。 适当放置的注意点可以进行可靠的文本预测。
用于训练的最终损失L由检测损失和识别损失组成，取L = Ldet + Lreg。 识别损失的总体流程如图6所示。损失在识别阶段流经权重，并通过字符区域注意模块传播到检测阶段。 另一方面，检测损失被用作中间损失，因此使用检测和识别损失来更新检测阶段之前的权重。
English datasets IC13 [20]数据集由高分辨率图像组成，229张图像用于训练和233张图像用于测试。 矩形框用于注释单词级文本实例。 IC15 [20]包含1000个训练图像和500个测试图像。 四边形框用于注释单词级文本实例。 TotalText [7] 拥有1255个训练图像和300张测试图像。与IC13和IC15数据集不同，它包含弯曲的文本实例，并使用多边形点进行注释。
Multi-language dataset IC19 [33]数据集包含10,000个训练和10,000个测试图像。 数据集包含7种不同语言的文本，并使用四边形点进行注释。
我们联合训练CRAFTS模型中的检测器和识别器。为了训练检测阶段，我们遵循[2]中描述的弱监督训练方法。通过在每个图像中进行批随机采样的裁剪单词特征来计算识别损失。每个图像的最大单词数设置为16，以防止出现内存不足错误。检测器中的数据增强应用了诸如裁剪，旋转和颜色变化之类的技术。对于识别器来说，ground truth框的角点在框的较短长度的0％到10％之间的范围内受到干扰。
该模型首先在SynthText数据集[12]上进行了50k迭代训练，然后我们进一步在目标数据集上训练了网络。使用Adam优化器，并应用在线困难样本挖掘On-line Hard Negative Mining(OHEM) [39]来在检测损失中强制使用正负像素的1：3比例。微调模型时，SynthText数据集以1：5的比例混合。我们采用94个字符来覆盖字母，数字和特殊字符，对于多语言数据集则采用4267个字符。
水平数据集（IC13，IC15） 为了达到IC13基准，我们采用在SynthText数据集上训练的模型，并在IC13和IC19数据集进行微调。在;推理过程中，我们将输入的较长边调整为1280。 结果表明，与以前的最新技术相比，性能显着提高。
然后在IC15数据集上对在IC13数据集上训练的模型进行微调。在评估过程中，模型的输入大小设置为2560x1440。请注意，我们在没有通用词汇集的情况下执行通用评估。表2中列出了IC13和IC15数据集的定量结果。
使用热图来说明字符区域图和连接图，并且在HSV颜色空间中可视化了加权的像素角度值。 如图所示，网络成功定位了多边形区域并识别了弯曲文本区域中的字符。左上角的两个图显示成功识别了完全旋转和高度弯曲的文本实例。
由字符区域注意辅助的注意力 在本节中，我们将通过训练没有CRA的单独网络来研究字符区域注意（CRA）如何影响识别器的性能。
表5显示了在基准数据集上使用CRA的效果。没有CRA，我们观察到在所有数据集上性能均下降。特别是在远景数据集（IC15）和弯曲数据集（TotalText）上，我们观察到与水平数据集（IC13）相比，差距更大。这意味着在处理不规则文本时，送入字符注意力信息可以提高识别器的性能。(?表格中的实验数据是对远景文本更有效,不知道这个结论如何得出来的?)
方向估计的重要性 方向估计很重要，因为场景文本图像中有许多多方向文本。我们的逐像素平均方案对于识别器接收定义良好的特征非常有用。当不使用方向信息时，我们比较模型的结果。在IC15数据集上，性能从％下降到％（％），在TotalText数据集上，h-mean值从％下降到％（％）。 结果表明，使用正确的角度信息可以提高旋转文本的性能。
推理速度 由于推理速度随输入图像大小而变化，因此我们在不同的输入分辨率下测量FPS，每个分辨率的较长边分别为960、1280、1600和2560。测试结果得出的FPS分别为、、和。对于所有实验，我们使用Nvidia P40 GPU和Intel®Xeon®CPU。与基于VGG的CRAFT检测器的 FPS [2]相比，基于ResNet的CRAFTS网络在相同大小的输入上可获得更高的FPS。而且，直接使用来自修正模块的控制点可以减轻对多边形生成进行后期处理的需要。
粒度差异问题 我们假设 ground-truth与预测框之间的粒度差异导致IC15数据集的检测性能相对较低。 字符级分割方法倾向于基于空间和颜色提示来概括字符连接性，而不是捕获单词实例的全部特征。 因此，输出不遵循基准测试要求的框的注释样式。图9显示了IC15数据集中的失败案例，这证明了当我们观察到可接受的定性结果时，检测结果被标记为不正确。
在本文中，我们提出了一种将检测和识别模块紧密耦合的端到端可训练单管道模型。 共享阶段中的字符区域注意力充分利用了字符区域图，以帮助识别器纠正和更好地参与文本区域。 此外，我们设计了识别损失通过在检测阶段传播并增强了检测器的字符定位能力。 此外，共享阶段的修正模块可以对弯曲的文本进行精细定位，并且无需开发手工后期处理。 实验结果验证了CRAFTS在各种数据集上的最新性能。
Meta-SR: A Magnification-Arbitrary Network for Super-Resolution Xuecai Hu, Haoyuan Mu, Xiangyu Zhang, Zilei Wang, Tieniu Tan, Jian Sun [ pdf ]
Blind Super-Resolution With Iterative Kernel Correction Jinjin Gu, Hannan Lu, Wangmeng Zuo, Chao Dong [ pdf ]
Camera Lens Super-Resolution Chang Chen, Zhiwei Xiong, Xinmei Tian, Zheng-Jun Zha, Feng Wu [ pdf ], [ supp ]
Deep Plug-And-Play Super-Resolution for Arbitrary Blur Kernels Kai Zhang, Wangmeng Zuo, Lei Zhang [ pdf ]
Towards Real Scene Super-Resolution With Raw Images Xiangyu Xu, Yongrui Ma, Wenxiu Sun [ pdf ]
ODE-Inspired Network Design for Single Image Super-Resolution Xiangyu He, Zitao Mo, Peisong Wang, Yang Liu, Mingyuan Yang, Jian Cheng [ pdf ], [ supp ]
Feedback Network for Image Super-Resolution Zhen Li, Jinglei Yang, Zheng Liu, Xiaomin Yang, Gwanggil Jeon, Wei Wu [ pdf ], [ supp ]
Recurrent Back-Projection Network for Video Super-Resolution Muhammad Haris, Gregory Shakhnarovich, Norimichi Ukita [ pdf ], [ supp ]
Image Super-Resolution by Neural Texture Transfer Zhifei Zhang, Zhaowen Wang, Zhe Lin, Hairong Qi [ pdf ]
Natural and Realistic Single Image Super-Resolution With Explicit Natural Manifold Discrimination Jae Woong Soh, Gu Yong Park, Junho Jo, Nam Ik Cho [ pdf ], [ supp ]
3D Appearance Super-Resolution With Deep Learning Yawei Li, Vagia Tsiminaki, Radu Timofte, Marc Pollefeys, Luc Van Gool [ pdf ], [ supp ]
Fast Spatio-Temporal Residual Network for Video Super-Resolution Sheng Li, Fengxiang He, Bo Du, Lefei Zhang, Yonghao Xu, Dacheng Tao [ pdf ], [ supp ]
Residual Networks for Light Field Image Super-Resolution Shuo Zhang, Youfang Lin, Hao Sheng [ pdf ]
Second-Order Attention Network for Single Image Super-Resolution Tao Dai, Jianrui Cai, Yongbing Zhang, Shu-Tao Xia, Lei Zhang [ pdf ], [ pdf ]
Hyperspectral Image Super-Resolution With Optimized RGB Guidance Ying Fu, Tao Zhang, Yinqiang Zheng, Debing Zhang, Hua Huang [ pdf ]
Learning Parallax Attention for Stereo Image Super-Resolution Longguang Wang, Yingqian Wang, Zhengfa Liang, Zaiping Lin, Jungang Yang, Wei An, Yulan Guo [ pdf ], [ supp ]
Face Super-resolution Guided by Facial Component Heatmaps Xin Yu, Basura Fernando, Bernard Ghanem, Fatih Porikli, Richard Hartley [ pdf ]
Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks Yulun Zhang, Kunpeng Li, Kai Li, Lichen Wang, Bineng Zhong, Yun Fu [ pdf ]
Super-Resolution and Sparse View CT Reconstruction Guangming Zang, Mohamed Aly, Ramzi Idoughi, Peter Wonka, Wolfgang Heidrich [ pdf ]
Fast, Accurate, and Lightweight Super-Resolution with Cascading Residual Network Namhyuk Ahn, Byungkon Kang, Kyung-Ah Sohn [ pdf ]
SRFeat: Single Image Super-Resolution with Feature Discrimination Seong-Jin Park, Hyeongseok Son, Sunghyun Cho, Ki-Sang Hong, Seungyong Lee [ pdf ]
To learn image super-resolution, use a GAN to learn how to do image degradation first Adrian Bulat, Jing Yang, Georgios Tzimiropoulos [ pdf ]
Multi-scale Residual Network for Image Super-Resolution Juncheng Li, Faming Fang, Kangfu Mei, Guixu Zhang [ pdf ]
Super-FAN: Integrated Facial Landmark Localization and Super-Resolution of Real-World Low Resolution Faces in Arbitrary Poses With GANs Adrian Bulat, Georgios Tzimiropoulos [ pdf ] [ Supp ]
Fight Ill-Posedness With Ill-Posedness: Single-Shot Variational Depth Super-Resolution From Shading Bjoern Haefner, Yvain Quéau, Thomas Möllenhoff, Daniel Cremers [ pdf ] [ Supp ]
Recovering Realistic Texture in Image Super-Resolution by Deep Spatial Feature Transform Xintao Wang, Ke Yu, Chao Dong, Chen Change Loy [ pdf ]
Fast and Accurate Single Image Super-Resolution via Information Distillation Network Zheng Hui, Xiumei Wang, Xinbo Gao [ pdf ]
Image Super-Resolution via Dual-State Recurrent Networks Wei Han, Shiyu Chang, Ding Liu, Mo Yu, Michael Witbrock, Thomas S. Huang [ pdf ]
Deep Back-Projection Networks for Super-Resolution Muhammad Haris, Gregory Shakhnarovich, Norimichi Ukita [ pdf ] [ Supp ]
Residual Dense Network for Image Super-Resolution Yulun Zhang, Yapeng Tian, Yu Kong, Bineng Zhong, Yun Fu [ pdf ]
FSRNet: End-to-End Learning Face Super-Resolution With Facial Priors Yu Chen, Ying Tai, Xiaoming Liu, Chunhua Shen, Jian Yang [ pdf ]
Unsupervised Sparse Dirichlet-Net for Hyperspectral Image Super-Resolution Ying Qu, Hairong Qi, Chiman Kwan [ pdf ]
“Zero-Shot” Super-Resolution Using Deep Internal Learning Assaf Shocher, Nadav Cohen, Michal Irani [ pdf ]
Deep Video Super-Resolution Network Using Dynamic Upsampling Filters Without Explicit Motion Compensation Younghyun Jo, Seoung Wug Oh, Jaeyeon Kang, Seon Joo Kim [ pdf ] [ Supp ]
Learning a Single Convolutional Super-Resolution Network for Multiple Degradations Kai Zhang, Wangmeng Zuo, Lei Zhang [ pdf ]
Feature Super-Resolution: Make Machine See More Clearly Weimin Tan, Bo Yan, Bahetiyaer Bare [ pdf ]
Frame-Recurrent Video Super-Resolution Mehdi S. M. Sajjadi, Raviteja Vemulapalli, Matthew Brown [ pdf ]
Temporal Shape Super-Resolution by Intra-Frame Motion Encoding Using High-Fps Structured Light Yuki Shiba, Satoshi Ono, Ryo Furukawa, Shinsaku Hiura, Hiroshi Kawasaki [ pdf ] [ Supp ] [ video ]
Robust Video Super-Resolution With Learned Temporal Dynamics Ding Liu, Zhaowen Wang, Yuchen Fan, Xianming Liu, Zhangyang Wang, Shiyu Chang, Thomas Huang [ pdf ]
Detail-Revealing Deep Video Super-Resolution Xin Tao, Hongyun Gao, Renjie Liao, Jue Wang, Jiaya Jia [ pdf ] [ video ]
EnhanceNet: Single Image Super-Resolution Through Automated Texture Synthesis Mehdi S. M. Sajjadi, Bernhard Scholkopf, Michael Hirsch [ pdf ] [ Supp ][ video ]
Joint Estimation of Camera Pose, Depth, Deblurring, and Super-Resolution From a Blurred Image Sequence Haesol Park, Kyoung Mu Lee [ pdf ] [ Supp ]
Image Super-Resolution Using Dense Skip Connections Tong Tong, Gen Li, Xiejie Liu, Qinquan Gao [ pdf ]
Deep Laplacian Pyramid Networks for Fast and Accurate Super-Resolution Wei-Sheng Lai, Jia-Bin Huang, Narendra Ahuja, Ming-Hsuan Yang [ pdf ]
Image Super-Resolution via Deep Recursive Residual Network Ying Tai, Jian Yang, Xiaoming Liu [ pdf ]
Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network Christian Ledig, Lucas Theis, Ferenc Huszar, Jose Caballero, Andrew Cunningham, Alejandro Acosta, Andrew Aitken, Alykhan Tejani, Johannes Totz, Zehan Wang, Wenzhe Shi [ pdf ] [ poster ] [ video ]
Real-Time Video Super-Resolution With Spatio-Temporal Networks and Motion Compensation Jose Caballero, Christian Ledig, Andrew Aitken, Alejandro Acosta, Johannes Totz, Zehan Wang, Wenzhe Shi [ pdf ] [ poster ]
Hyperspectral Image Super-Resolution via Non-Local Sparse Tensor Factorization Renwei Dian, Leyuan Fang, Shutao Li [ pdf ] [ poster ]
Simultaneous Super-Resolution and Cross-Modality Synthesis of 3D Medical Images Using Weakly-Supervised Joint Convolutional Sparse Coding Yawen Huang, Ling Shao, Alejandro F. Frangi [ pdf ] [ poster ]
Reference Guided Deep Super-Resolution via Manifold Localized External Compensation Wenhan Yang, Sifeng Xia, Jiaying Liu, and Zongming Guo Accepted by IEEE Trans. on Circuit System for Video Technology (TCSVT), June 2018. [ project ]
Joint-Feature Guided Depth Map Super-Resolution With Face Priors Shuai Yang, Jiaying Liu, Yuming Fang, and Zongming Guo IEEE Trans. on Cybernetics (TCYB), , , , Jan. 2018. [ project ]
Deep Edge Guided Recurrent Residual Learning for Image Super-Resolution Wenhan Yang, Jiashi Feng, Jianchao Yang, Fang Zhao, Jiaying Liu, Zongming Guo and Shuicheng Yan IEEE Trans. on Image Processing (TIP), , , , Dec. 2017. [ project ]
Retrieval Compensated Group Structured Sparsity for Image Super-Resolution Jiaying Liu, Wenhan Yang, Xinfeng Zhang, and Zongming Guo IEEE Trans. on Multimedia (TMM), , , , Feb. 2017. [ project ]
ECCV2016 Accelerating the Super-Resolution Convolutional Neural Network Chao Dong, Chen Change Loy, Xiaoou Tang [ project ]
Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution Justin Johnson, Alexandre Alahi, Li Fei-Fei [ pdf ]
End-to-End Image Super-Resolution via Deep and Shallow Convolutional Networks Yifan Wang, Lijun Wang, Hongyu Wang, Peihua Li [ pdf ]
Deeply-Recursive Convolutional Network for Image Super-Resolution Jiwon Kim, Jung Kwon Lee, Kyoung Mu Lee [ pdf ]
Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks Jiwon Kim, Jung Kwon Lee, Kyoung Mu Lee [ pdf ]
Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network Wenzhe Shi, Jose Caballero, Ferenc Huszar, Johannes Totz, Andrew P. Aitken, Rob Bishop, Daniel Rueckert, Zehan Wang [ pdf ]
Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks Chao Dong, Chen Change Loy, Kaiming He, Xiaoou Tang IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI) SRCNN [ project ] [ pdf ] [ supplementary material ]
Neighborhood Regression for Edge-Preserving Image Super-Resolution Yanghao Li, Jiaying Liu, Wenhan Yang and Zongming Guo IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), Brisbane, Australia, Apr. 2015. [ project ]
Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution Chao Dong, Chen Change Loy, Kaiming He, Xiaoou Tang ECCV 2014 SRCNN [ project ] [ pdf ]
Super-Resolution From a Single Image Daniel Glasner, Shai Bagon, Michal Irani ICCV 2009 [ project ] [ pdf ]
Video Super-Resolution Based on Spatial-Temporal Recurrent Neural Networks Wenhan Yang, Jiashi Feng, Guosen Xie, Jiaying Liu, Zongming Guo and Shuicheng Yan Computer Vision and Image Understanding (CVIU), , , March. 2018. [ project ]
Video Super-Resolution With Convolutional Neural Networks Armin Kappeler ; Seunghwan Yoo ; Qiqin Dai ; Aggelos K. Katsaggelos IEEE Transactions on Computational Imaging [ pdf ]
High Quality Remote Sensing Image Super-Resolution Using Deep Memory Connected Network Wenjia Xu; Guangluan XU; Yang Wang; Xian Sun; Daoyu Lin; Yirong WU IGARSS 2018 - 2018 IEEE International Geoscience and Remote SensingSymposium [ pdf ]
论文查询网站有FindaRticles文献论文搜索、钛学术文献平台、Semantic Scholar学术搜索引擎和Base Search德国比勒菲尔德学术搜索引擎。
一、FindaRticles文献论文搜索
1、平台优势：类别比较丰富，体量也比较广，涵盖了艺术与娱乐、汽车、商业与经融、计算机与技术、健康与健身、新闻与社会、科学教育、体育等各个方面刊物的上千万篇论文。
2、平台评价：检索操作简单，文献质量可能有所欠缺，但是它所拥有的文献总量达1100万篇，资料来源于杂志、定期刊物和报纸等，而且是一个适配谷歌的搜索站点。
二、钛学术文献平台
1、平台优势：拥有超广的收录视角，超强的NPL算法，目前已收录亿余篇各式文献，是国内实力极强的一站式文献检索网站。
2、平台评价：实用功能较多，包括但不仅限于丰富的检索方式、高效检索文献功能，细致的文献详情页面、分析选题等等，致力于节省同学们下载后再通过内容去分析价值的时间。
三、Semantic Scholar学术搜索引擎
1、平台优势：由微软联合创始人Paul Allen创立，其检索结果来自于期刊、学术会议资料或者是学术机构的文献。这个搜索引擎能检索到80%的免费论文文献，大约有300万份。
2、平台评价：也是和钛学术功能一样可以提供图表预览，方便研究人员省下更多筛选的工作，另外是信息筛选技术可以搜寻论文发布的会议名称、论文发布的时间，从论文文中筛选出关键词句等。
四、Base Search德国比勒菲尔德学术搜索引擎
1、平台优势：由德国比勒费尔德大学图书馆开发的一个多学科的学术搜索引擎，提供对全球异构学术资源的集成检索服务，Base整合的文献大约有160个开放资源即超过200万个文档数据信息。
2、平台评价：站面精简，查找文献比较快速，以学科资料为主。
查论文的网站有哪几个？相关内容如下：
一、查论文的网站：中文文献查询网站；
常用的中文文献查阅网站有中国知网、万方数据库、维普网、全国图书馆论文搜索网、全国图书馆参考咨询联盟、超星等等。
中国知网的论文文献收集数量以及收集质量毋庸置疑，对于大部分本科阶段的学生使用知网这一个查论文的网站基本上可以满足论文对参考文献的要求，万方相较于知网其收集数量会偏少，但也涵盖了会议论文、学位论文、专利、期刊、科技报告等7600种科技类全文，也是一个大型的网络数据库。
当然了，天下没有免费的午餐，部分的文献是需要付费才能正常查阅下载的。
二、查论文的网站：外文文献查询网站；
Web of Science、Science Direct、OALib、谷歌学术、HighWire 斯坦福学术文献电子期刊、Pubmed等等。其中Web of Science是国际上知名度很高的综合性论文检索网站，搜索引擎高级，不仅可以限定文章的学科，还能限定作者的国籍单位等等，不过非查阅文献需要收费。
OALib则一个提供论文免费查阅下载的网站，该网站涵盖了数学、人文、工程、生物、材料、医学和人文科学等多个领域。
搜索论文的网站有哪些，具体如下：
知网：这个网站就不用多说了吧，作为大学生都应该知道，知网是国内查找学术文献最齐全的网站，以收录核心期刊和专业期刊为主。大多数高校都会给学生购买知网的版权，学生可以通过校园网登陆网站进行查询下载资料，那在校外也可以通过对应的账号进行登陆，随时下载文献。
维普网：中文科技期刊资源一站式服务平台，维普网是国内独家仓储式作品出版平台，提供各类学术论文、各类范文、中小学课件、教学资料等文献下载。
万方数据知识服务平台：内容以科技信息为主，兼顾人文，适合工科或理工科院校，重点收录以科技部论文统计源的核心期刊，核心期刊比例高，收录文献质量高。
百度学术：百度学术可以快速检测到收费和免费的学术论文、图书、会议等，而且支持时间、关键词、作者等多种条件的筛选，针对一篇文章还提供了多个来源，一个网站无法下载，可以用另外一个。与百度学术类似的还有Bing学术搜索、谷歌学术搜索。
中国国家图书馆：与国内多家公共图书馆联合，集合4万余册电子图书资源、上千种电子期刊以及各地图书馆分站的优质特色数字资源。只需要注册、实名认证就可以免费下载和查看。
apa是APA格式。
APA格式，即是一个为广为接受的研究论文撰写格式，针对社会科学领域的研究，规范学术文献的引用和参考文献的撰写方法。它采用的是哈佛大学文章引用的格式，比如"作者和日期"的引用方式和"括号内引用法"。
我们经常说的APA格式，一般指的是第六版APA格式。这是英国和美国教育体系最常用参考文献风格。APA格式规范主要包括文章内容文献引用和文章结束后参考文献列举两大部分，该格式主要是用于心理学、教育学、社会科学领域的论文写作辅导。
格式的具体形式：APA 格式要求每一段的开头按Tab键后开始而不是直接空格，行距：double space也就是双倍行距，字体是Times New Roman新罗马字体，字体是12号，需要有页眉第一页的页眉要有Running head页首标题，还有页码在页眉的最右边。
APA格式（American Psychological Association）是一个为广泛接受的研究论文撰写格式，特别针对社会科学领域的研究，规范学术文献的引用和参考文献的撰写方法，以及表格、图表、注脚和附录的编排方式。
正式来说，APA格式指的就是美国心理学会（AmericanPsychologicalAssociation）出版的《美国心理协会刊物准则》，目已出版至第七版、总页数超过400页，而此协会是在美国具有权威性的心理学学者组织。APA格式起源于1929年，当时只有7页，被刊登在《心理学期刊（Psychological Bulletin）》。
另一种相当有名的论文格式为MLA格式（The MLA Style Manual），主要被应用在人文学科，如文学、比较文学、文学批评和文化研究等。
1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。5、论文正文：（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容：a.提出-论点；b.分析问题-论据和论证；c.解决问题-论证与步骤；d.结论。6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是：（1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。（2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。
论文的标准格式模板要包含题目、论文摘要及关键词、目录、引言或序言、正文、结论、参考文献和注释、附录这八个部分的内容。题目应概括整个论文最重要的内容，一般不宜超过20字。论文摘要应当阐述学位论文的主要观点，说明本论文的研究目的、方法、成果及结论，尽可能保留论文的基本信息，关键词需要反映论文主旨。
目录是论文的提纲和每一部分的标题，要将相应的页码标注清楚。引言或序言应该包括论文研究领域的国内外现状，论文要解决的问题及研究工作在经济建设、科技进步和社会发展等方面的理论意义和实用价值。正文是论文的主体，需要内容详实，论证有据。结论要求明确完整，要阐述自己的创造性成果、新见解。
参考文献是期刊时，书写格式为：[编号]、作者、文章题目、期刊名（外文可缩写）、年份、卷号、期数、页码；参考文献是图书时，书写格式为：[编号]、作者、书名、出版单位、年份、版次、页码。注释要按论文中所引用文献或注释编号的顺序列在论文正文之后，参考文献之前，图表或数据必须注明来源和出处。
参考文献
参考文献的规范及其作用，为了反映文章的科学依据、作者尊重他人研究成果的严肃态度以及向读者提供有关信息的出处，正文之后一般应列出参考文献表。引文应以原始文献和第一手资料为原则，
所有引用别人的观点或文字，无论曾否发表，无论是纸质或电子版，都必须注明出处或加以注释，凡转引文献资料，应如实说明。对已有学术成果的介绍、评论、引用和注释，应力求客观、公允、准确，伪注、伪造、篡改文献和数据等，均属学术不端行为。
致谢，一项科研成果或技术创新，往往不是独自一人可以完成的，还需要各方面的人力，财力，物力的支持和帮助。因此，在许多论文的末尾都列有"致谢"。主要对论文完成期间得到的帮助表示感谢，这是学术界谦逊和有礼貌的一种表现。
论文就是用来进行科学研究和描述科研成果的 文章 ，写作论文是要按照一定的格式来规范自己的论文的。下面是我带来的关于论文写作格式模板的内容，欢迎阅读参考!论文写作格式模板 1、题目。应能概括整个论文最重要的内容，言简意赅，引人注目，一般不宜超过20个字。 2、论文摘要和关键词。 论文摘要应阐述学位论文的主要观点。说明本论文的目的、研究 方法 、成果和结论。尽可能保留原论文的基本信息，突出论文的创造性成果和新见解。而不应是各章节标题的简单罗列。摘要以500字左右为宜。有时还需附上英文的论文摘要。 关键词 是能反映论文主旨最关键的词句，一般3-5个。 3、目录。既是论文的提纲，也是论文组成部分的小标题，应标注相应页码。 4、引言(或序言)。内容应包括本研究领域的国内外现状，本论文所要解决的问题及这项研究工作在经济建设、科技进步和社会发展等方面的理论意义与实用价值。 5、正文。是 毕业 论文的主体。 6、结论。论文结论要求明确、精炼、完整，应阐明自己的创造性成果或新见解，以及在本领域的意义。 7、参考文献和注释。按论文中所引用文献或注释编号的顺序列在论文正文之后，参考文献之前。图表或数据必须注明来源和出处。 而参考文献是人们长忽略的一部分： 参考文献是期刊时，书写格式为：[编号]、作者、文章题目、期刊名(外文可缩写)、年份、卷号、期数、页码。 参考文献是图书时，书写格式为：[编号]、作者、书名、出版单位、年份、版次、页码。 8、附录。包括放在正文内过份冗长的公式推导，以备他人阅读方便所需的辅助性数学工具、重复性数据图表、论文使用的符号意义、单位缩写、程序全文及有关说明等。 论文写作格式模板：格式及排版 1、论文份数：一式三份。一律要求打印。论文的封面由学校统一提供。纸张型号：A4纸。A4 210×297毫米。页边距：天头(上)20mm，地角(下)15mm，订口(左)25mm，翻口(右)20mm。统一使用汉语：小五号宋体。分割线为3磅双线。 2、论文格式的字体：各类标题(包括“参考文献”标题)用粗宋体;作者姓名、指导教师姓名、摘要、关键词、图表名、参考文献内容用楷体;正文、图表、页眉、页脚中的文字用宋体;英文用Times New Roman字体。 3、字体要求： (1)论文标题2号黑体加粗、居中。 (2)论文副标题小2号字，紧挨正标题下居中，文字前加破折号。 (3)填写姓名、专业、学号等项目时用3号楷体。 (4)内容提要3号黑体，居中上下各空一行，内容为小4号楷体。 (5)关键词4号黑体，内容为小4号黑体。 (6)目录另起页，3号黑体，内容为小4号仿宋，并列出页码。 (7)正文文字另起页，论文标题用3号黑体，正文文字一般用小4 号宋体，每段首起空两个格，单倍行距。 (8)正文文中标题 一级标题：标题序号为“一、”， 4号黑体，独占行，末尾不加标点符号。 二级标题：标题序号为“(一)”与正文字号相同，独占行，末尾不加标点符号。 三级标题：标题序号为“ 1. ”与正文字号、字体相同。 四级标题：标题序号为“(1)”与正文字号、字体相同。 五级标题：标题序号为“ ① ”与正文字号、字体相同。 (9)注释：4号黑体，内容为5号宋体。 (10)附录： 4号黑体，内容为5号宋体。 (11)参考文献：另起页，4号黑体，内容为5号宋体。 (12)页眉用小五号字体打印“XX大学XX学院XX级XX专业学年论文”字样，并左对齐。 论文写作格式 范文 ：《试谈 人力资源管理 》 【摘 要】 人力资源管理是企业发展动力的源泉，是企业可持续发展的根本保障。在竞争日益激烈的社会，在这个人才紧缺的社会，企业要想生存下去，必须严把人力资源的各个环节与关卡，让人力资源管理真正助飞企业的成长。 【关键词】 人力资源 5P 工作分析 人力资源规划 招聘 要了解人力资源的管理内容，就必须知道什么是人力资源。人力资源的一种定义是“在社会或企业里，能推动社会或企业进步的所有体力和脑力劳动者”，根据这个定义，再结合中国的现状，企业的人力资源就分两种情况了：一是企业所有的员工，另一个是企业里真正为公司做出贡献的人。第一种情况下，企业所有的员工，都是企业价值的创造者，所以人力资源管理要覆盖到整个企业。第二种情况下，有人是走关系进入企业的，在日常工作中并不为企业创造价值，这些人不在企业人力资源管理范围之内。 人力资源管理在 企业管理 中的地位是仅次于 企业战略 管理的。管理范围主要是：人与事的匹配;人的需求与工作报酬的匹配;人与人的合作与协调;工作与工作的协调。 企业人力资源管理的目的可以归纳为“5P”：Perceive(识人)，人力资源管理的前提，为实现企业目标而寻找满足企业要求的优秀人才;Pick(选人)，人力资源的起点，寻找和开辟人力资源 渠道 ，吸引优秀人才进入企业，为企业甄选出合适的人员并配置到对应的岗位上;Profession(育人)，企业人力资源管理的动力手段，不断培训员工、开发员工潜质，使员工掌握在本企业现在及将来工作所需的知识、能力和技能;Placement(用人)，乃是人力资源管理的核心，使员工在本职工作岗位上人尽其用，通过科学、合理的员工绩效考评与素质评估等工作对员工实施合理、公平的动态管理过程，如晋升、调动、奖惩、 离职 、解雇等，是企业人力资源管理的重头戏;Preservation(留人)，企业人力资源管理的目的，留住人才，为员工创造一个良好的工作环境，保持员工积极性，使现有员工满意并且安心在本企业工作。 在企业人力资源管理中，工作分析是重头戏。工作分析，是通过对某种岗位工作活动的调查研究和分析，确定组织内部某一岗位的性质、内容、责任、工作方法以及该职务的任职者应该具备的必要条件。 工作分析分为工作描述和工作规范。工作描述，也即工作说明，是以书面描述的方式来说明工作中需要从事的活动以及工作中所使用的设备和工作条件等信息的文件。工作规范是用来说明承担某项工作的员工所必须具备的特定技能、工作知识、能力及其他个人特征等的最低要求的文件。由此可见，工作分析主要说明岗位的两方面，一是对工作本身作出规定;二是明确对工作承担者的行为和资格进行要求。 工作分析主要有三方面：岗位分析、环境分析、人员素质分析。岗位分析主要分析岗位名称、工作任务、权利责任、工作关系和工作量。环境分析不外乎分析企业所在的自然环境、社会环境，当然，企业的安全环境也在考虑之中。人员素质分析要求分析工作人员的能力、素质、经历、体质和个性等。 工作分析的方法主要有访谈法、问卷法、典型事例分析法、观察法等。访谈法中尤其需注意的是要消除被访谈者的戒心，毕竟访谈不是 面试 。关于问卷法，其中最难把握的就是调查问卷的设计。问卷设计得不全面，就会导致调查得出的信息不具说服性;问卷的界面设计得不友好，被调查者就不情愿填写，则调查效果收效甚微;如果问卷中没有反馈机制，则不利于后续问题的调查研究，等等都在影响问卷法的最终结果。典型事例分析法则要区分其与典型个例相关分析法。观察法必须要获得观察许可，要不就有偷窥的嫌疑了。其他方法比如实践法中，工作人员亲身参与能掌握一手资料，对于最终分析结果来说也是至关重要的。人力资源规划是企业战略规划之下的首要任务，人力，既是资源，更是企业独一无二的财富，资产没了，可以再有，但人走了，对企业却是致命的伤。人力资源规划有两个方面：人力资源需求预测和人力资源供给预测。 人力资源需求预测的方法主要有四： 1. 管理人员判断法，这是基于 经验 和现状的判断和预测，此法是建立在历史会重演的前提下，且只适合于企业在稳定状况下的中短期预测。 2. 德尔菲法，基于收敛原则的德尔菲法可行性高，集聚了许多专家的意见，中短期有效。 3. 回归分析法，需要一定的计量知识，主要通过理论分析和数理分析来识别影响因素。 4. 转换比率分析法，此法虽然精确、简单的认识相关因素和人员需求之间的关系作用，但进行估计时需要对计划期的业务量、目前人均业务量和生产率的增长率进行精确的估计，而且只考虑人工需求总量，未说明其中不同类别员工需求的差异。 人力资源供给预测的方法主要有：技能清单法，这是用来反映员工工作能力特征的列表，包括培训背景、以前的经历、持有的证书、已通过的考试、主管的能力评价等，但此法缺少了对于岗位情况的认知;管理人员置换图，只针对了管理人员这类企业里的重要岗位，缺少对一般岗位的认识和分析;企业外部劳动力供给，能够准确全面的了解组织外部人员流动状况，但与此同时，却缺少对组织内部人员流动信息的认知和分析。 前面讲述了主要管理方法，那么，企业的人从何来?员工招聘就像在挑合适的种子，选好种然后再精心培养，才能长成茁壮的大树继而成为顶梁柱，否则就会架空企业。人员招聘首先要确定需求，哪些岗位上缺人，缺多少，男女比例如何;接下来就是招募阶段，这期间，制定招聘计划、选择招聘渠道、确定招聘方法、发布招聘信息、确定招聘人员和地点等;然后是甄选阶段，该阶段主要采用笔试、面试等相关测试来选择企业相关岗位所需人员，其中，笔试是淘汰不合格者，面试是选择合格者;录用和调配阶段，在录用之前有一段试用期;招聘评估和反馈阶段，选择适当的方法对招聘结果进行评估， 总结 优点，发现缺点，以便下次做得更好。 人力资源管理的后续就是对员工进行绩效管理、薪酬管理，以及员工的培训、进修等。 人力资源管理是企业发展动力的源泉，是企业可持续发展的根本保障。在竞争日益激烈的社会，在这个人才紧缺的社会，企业要想生存下去，必须严把人力资源的各个环节与关卡，让人力资源管理真正助飞企业的成长。 参考文献： [1] 杨宝宏，杜红平《管理学原理》[M].北京：科学出版社，2006. [2] 钱振波等《人力资源管理：理论.政策.实践》[M].北京：清华大学出版社，2004. [3] 陈维政，余凯成，程文文《人力资源管理》[M].北京：高等 教育 出版社，2006. 猜你喜欢： 1. 学术论文写作标准格式要求 2. 论文格式要求的基本构成要素有哪些? 3. 毕业论文写作标准格式 4. 3000字手写论文格式模板 5. 1500字论文格式模板
1、论文格式的论文题目：（下附署名）要求准确、简练、醒目、新颖。 2、论文格式的目录 目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录） 3、论文格式的内容提要： 是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。 4、论文格式的关键词或主题词 关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作计算机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。 主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题分析，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。（参见《汉语主题词表》和《世界汉语主题词表》）。 5、论文格式的论文正文： （1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。 〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、论证过程和结论。主体部分包括以下内容： a.提出问题-论点； b.分析问题-论据和论证； c.解决问题-论证方法与步骤； d.结论。 6、论文格式的参考文献 一篇论文的参考文献是将论文在研究和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。 中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期） 英文：作者--标题--出版物信息 所列参考文献的要求是： （1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。 （2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。搜索一下 品学论文网 上面什么专业的都有经济学 经济学 国际经济与贸易 财政学 金融学 国民经济管理 保险 金融工程 税务 信用管理 投资学 环境经济/环境资源与发展经济学 管理学 酒店管理 管理科学与工程 信息管理与信息系统 工业工程 工程管理 工程造价 产品质量工程 项目管理 工商管理 市场营销 会计学财务管理 人力资源管理 旅游管理 审计学 电子商务 物流管理 国际商务 物业管理/房地产 连锁经营管理 资产评估 行政管理公共管理/公共事业管理 劳动与社会保障 土地资源管理 城市管理 文化产业管理 会展经济与管理 航运管理 劳动关系公共安全管理/应急管理 体育产业管理 农林经济管理 农村区域发展 图书馆学 档案学 信息资源管理 理学 数学与应用数学/金融数学 信息与计算科学 物理学 应用物理学 声学 化学 应用化学 化学生物学 生物信息学/生物信息技术生物科学与生物技术(动物植物生物技术) 动植物检疫 天文学 地质学 地球化学 地理科学 资源环境与城乡规划管理 地理信息系统地球信息科学与技术 地球物理学 大气科学 应用气象学 海洋科学与技术(渔业) 海洋管理 军事海洋学 海洋生物资源与环境 理论与应用力学电子信息科学与技术 微电子学 光信息科学与技术 信息安全(信息科学技术) 光电子技术科学 材料物理 材料化学 环境科学 生态学资源环境科学 心理学 应用心理学 统计学 系统科学与工程 教育学 教育学 学前教育 特殊教育 教育技术学 小学教育 人文教育 科学教育 华文教育 体育教育 运动训练 社会体育 运动人体科学民族传统体育 运动康复与健康 农艺教育 园艺教育 林木生产教育 特用作物教育/特用动物教育 水产养殖教育 应用生物教育 农业机械教育农业建筑与环境控制教育 农产品储运与加工教育 农业经营管理教育 机械制造工艺教育 机械维修及检测技术教育 机电技术教育(电气) 汽车维修工程教育 应用电子技术教育 印刷工艺教育 食品工艺教育 纺织工艺教育 化工工艺教育 建筑工程教育 服装设计与工艺教育装潢设计与工艺教育 食品营养与检验教育 财务会计教育 文秘教育 职业技术教育管理 医学 基础医学 预防医学 卫生检验 妇幼保健医学 营养学 临床医学 麻醉学 医学影像学 医学检验 眼视光学 精神医学 听力学 医学实验学医学美容技术 口腔医学 中医学 针灸推拿学 蒙医学 藏医学/藏药学 中西医临床医学 法医学 护理学 药学 中药学 药物制剂中草药栽培与鉴定 中药资源与开发 法学 法律/法学 科学社会主义与国际共产主义运动 中国革命史与中国共产党党史 社会学/社会工作 家政学 人类学 政治学与行政学国际政治(国际事务与国际关系) 外交学 思想政治教育 国际文化交流 国际政治经济学 治安学 侦查学 边防管理/边防指挥 火灾勘查禁毒学 警犬技术 经济犯罪侦查 消防指挥 警卫学 公安情报学 犯罪学 公安管理学 国际经济法 历史学 历史学 世界历史 考古学 博物馆学 民族学 文物保护技术
毕业论文打印格式具体要求
毕业论文是高等教育自学考试本科专业应考者完成本科阶段学业的最后一个环节，它是应考者的总结性独立作业，目的在于总结学习专业的成果，培养综合运用所学知识解决实际问题的能力。一篇论文写好，打印装订也是关键的`部分，赶紧看看打印时候的注意事项吧。
1、毕业设计(论文)用计算机打印，纸张一律使用A4复印纸。
2、毕业设计(论文)封面、任务书统一由学校教务处提供。
3、中文摘要、关键词采用小四号宋体字，外文摘要、关键词采用四号“TimesNewRoman”字型。
4、目录采用四号宋体字。 如分章节的论文，则目录中每章题目用四号黑体字，每节题目用四号宋体字，并注明各章节起始页码，题目和页码用“……”相连，如下所示：
目录
第一章xxxx┈┈┈┈┈┈(1)
┈┈┈┈┈┈┈(2)
5、毕业论文、毕业设计说明书有关文字内容的要求
(1)正文文字内容字型一律采用宋体，标题加黑.章节题目采用小三号字，正文中文内容采用小四号宋体，外文内容采用四号Times New Roman字型。
(2)章节题目间、每节题目与正文间空一个标准行。
(3)页面设置：
单面打印：上2cm，下2cm，左，右，装订线，选择“不对称页边距”，
页眉，页脚。页眉设置：居中，以小5号字宋体键入“苏州大学本科生毕业设计(论文)”。
页脚设置：插入页码，居中。
正文选择格式段落为：固定值，22磅，段前、段后均为0磅。
标题可适当选择加宽。
(4)外文文献译文格式亦参照上述对论文正文的要求提交。
6、毕业论文、毕业设计说明书的参考文献
(1)正文引用参考文献处应以方括号标注出。如“…效率可提高25%[1]。”表示此数据援引自文献1。
(2)参考文献的编写格式为：
期刊文献的格式：〔编号〕作者、文章题目名、期刊名、年份、卷号、期数、页码。
图书文献的格式：〔编号〕作者、书名、年份、版次、出版单位、页码。
会议文献的格式：[编号]作者、文章题目名、会议名(论文集)、年份、卷号、页码。