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（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}= 。
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，学习速率延迟为。Learning schedule为：第一轮，学习速率从缓慢增加到（因为如果初始为高学习速率，会导致模型发散）；保持速率到75轮；然后在后30轮中，下降到；最后30轮，学习速率为。
作者还采用了dropout和 data augmentation来预防过拟合。dropout值为；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）。
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 ：
Paperbye论文查重软件目前有两个版本，标准版（免费版）和旗舰版（收费版），同时还有自建库查重可以查出所有参考内容，这样不易担心任何查重软件。
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2、词语替换，在变换表达方式的基础上结合同义词替换，效果更好。
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4、图片法，针对专业性太强不好修改的语句或段落（比如计算机代码，法律条款，原理理论等），可以适当把文字写在图片上展现，但是这种方法不宜用的太多。
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查重服务
2022年6月12日凌晨，同方知网（北京）技术有限公司在中国知网官方网站以及中国知网微信公众号发布公告：即日起，中国知网向个人用户直接提供查重服务。
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常见的论文检测系统：知网、万方、维普、paperrater,高校使用最多的是知网、万方、维普次之，paperrater主要用于学生个人检查，收费也比较便宜。
1、原理：上传论文后，系统会自动检测该论文的章节信息，如果有自动生成的目录信息，那么系统会将论文按章节分段检测，否则会自动分段检测。
2、知网论文检测的条件是连续13个字相似或抄袭都会被红字标注，但是必须满足3里面的前提条件：即你所引用或抄袭的A文献文字总和在你的各个检测段落中要达到5%。
3、知网学位论文检测为整篇上传，格式对检测结果可能会造成影响，需要将最终交稿格式提交检测，将影响降到最小，此影响为几十字的小段可能检测不出。对于3万字符以上文字较多的论文是可以忽略的。
“大学生论文抄袭检测系统”引（简称PMLC）由清华同方知网自主开发。 大学生论文抄袭检测系统”（简称PMLC）2010年8月“正式发布，它将全面应用于高等院校的日常教学，帮助高校检查学生论文、作业中是否存在抄袭剽窃行为。
据同方知网科研诚信管理系统研究中心主任孙雄勇博士介绍，PMLC系统主要用于检测大学生的毕业论文、课程作业、实验报告、调研报告等，具有“论文检测”、“大学生诚信档案记录”、“大学生论文联合比对”、“作业互检”、“多级账号管理”等特色功能。
如“大学生论文联合比对”可把提交检测的大学生论文自动建成各院校的大学生论文库，并将其纳入比对范围，该功能可有效防止学生直接抄袭指导材料、已毕业学生论文等，并可有效防止同学之间论文或作业互抄；“大学生诚信档案记录”可查到每个大学生的论文抄袭检测的历史记录情况，以便老师掌握每名学生的论文诚信情况，做出针对性指导。
系统主要功能包括：已发表文献检测、论文检测、问题库查询、自建比对库管理等。
1、已发表文献检测：指检测系统能够自动将属于用户的已正式发表的学位论文检索出来，并对每一篇已发表文献进行实时检测，快速给出检测结果。
2、论文检测：主要实现论文实时在线检测功能。
3、问题库查询：指用户可以将检测结果中确认有问题的文献放入到问题库，便于用户集中管理。
4、自建比对库：指管理人员可以选择将检测文献放入个人比对库或者批量上传文献作为个人比对库，该个人比对库即可作为以后学术不端文献检测的比对数据库，该自建个人比对库完全属于用户，其他用户无权使用。
百度百科—大学生论文抄袭检测系统
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扩展资料：
有同学说自己在段落中明明引用或者抄袭了其他文献的段落或句子，为什么没有检测出来，这是正常的。中国知网对该套检测系统的灵敏度设置了一个阀值，该阀值为5%，以段落计，低于5%的抄袭或引用是检测不出来的，这种情况常见于大段落中的小句或者小概念。
举个例子：假如检测段落1有10000字，那么引用单篇文献500字以下，是不会被检测出来的。实际上就是尽可能多的选择多篇文献引用。
检测报告中只给出有抄袭的段落，没发现抄袭的段落自动不给出的，请大家注意！比如整体复制比是0的话，检测报告是空白的，啥都没有！其它客户常问的问题解答如下：知网论文查重系统的检测报告包括哪些内容？l文献章节浏览。（相当于一个检测结果的概况）l文本复制检测报告单一份，也即简洁报告。全文标红报告一份，里面指出哪些地方抄袭并标记抄袭内容为红色。这是最重要的报告。你们系统到底和学校一样吗？一样的，目前国内高校基本都用知网系统（也叫清华同方、同方系统、cnki系统等，是教育部投资，清华大学和中国知网联合研发的），就好比你和我用百度搜索，是同一个百度！你们的数据库更新了吗？大家对系统存在误解。数据库不是我们的，是知网的，知网每月都更新，知网更新了，全国人民就都更新了，因为检测系统就是个网站，难道您用的百度更新了，我用的百度还没更新？你们的检测标准是？我的这个结果能通过学校检测吗？现在盛传连续n字一样就算抄袭的所谓的检测标准，这种说法是毫无根据完全错误的。系统检测原理是把您的文章和数据库中的文章进行比对，发现有相似或者相同的就认为抄袭，判断方法涉及到复杂的计算机算法。也就是说，有些同学把抄的内容进行简单的加一个字，减一个字、加标点、空格断开，这些方法根本没用。关于您是否能通过学校检测的问题，系统无法判断，是由学校定的，我见过的学校规定最严格的是重复率超过5%就算抄袭，最松的是重复率超出30%才算抄袭。目前多数学校是定在20%。初检段落A未发现抄袭，复检的时候怎么又发现抄袭了？这是因为知网算法的问题，每次检测都要自动分段，与系统开发者设置的阈值有关，也可能是系统升级的原因，只要检测内容有变化，每次检测都有新标红。但是只要您把第一次标红内容都修改了，第二次检测不管会不会出现新抄袭段落复制比都会降低的。如果内容有变化，每次检测都有新抄袭发现！6、怎么和学校的复制比不一样啊？同一篇文章同一时间在我处和在您的学校中进行检测的话，若文章内容完全相同，则检测结果必然是完全一样的。若发生些许差异可能是以下原因：比如我们这里检测内容一般有摘要正文参考文献，如果学校检测的只是正文，那测出来的复制比会稍有差异的。又例如，前后两次检测时间不同，在此期间检测系统升级也可能导致差异。警示：对于那些复制比略低于学校标准的同学一定要认真修改，别以为自己已经没问题了，以防万一！我标注为引用的怎么也被标红了？案例：一个哥们，测出来96%，可以说是全抄的，他说“不会吧，我全标注为引用了啊”。检测系统不管您是不是标注为引用，统统列出来视为重复。如果标注为引用就排除，那检测就没任何意义，大家随便抄，想抄多少就抄多少，只要标注引用就可以啦！标注为引用的对于大家的意义在于如果您的重复率只是略高于学校的查重标准，由于您的文章中部分重复是引证所致，学校方面或许会因此对您网开一面。怎么指出的复制文章题目我都没参考过呢？在检测报告给出的参考文献列表中，很多同学感觉好像都是自己没见过的文章，这很正常，都是相互引用造成的，比如您引用了毛主席的话，很多人也引用了，那给出的复制来源文章题目就会有很多没见过的！有些我参考的内容没测出来软件开发者给检测系统的灵敏度设置了一个阀值，以段落计，低于该阀值的抄袭或引用是检测不出来的。另外，也可能是因为您抄袭的文章恰好没有被收录到论文检测的对比库中。目前世界上没有任何一个检测系统，能把您抄的东西全部查出来！不过呢，他是大学里用的系统，和大学里检测的结果一致。有这条就足够了。你这里检测通过了，导师怎么还说明显看出我是抄袭的啊？是不是测的不准？修改抄袭内容后，检测系统检测不出来了，但是导师还是能看出来的，这是人和机器的不同，我们这里测出来重复率是0的论文，导师那里他也可以肉眼判断说您是抄袭的！所以改的时候一定要注意！我检测通过了怎么还被取消了答辩资格？一定要注意，学校检测论文只是论文答辩前的一个小环节，检测通过之后，专家还要审查论文，如果发现您的论文改的一塌糊涂，句子都不通顺，还有明显抄袭的迹象（尽管检测系统发现不了，专家肉眼发现），取消答辩资格是很正常的！因此，改论文时一定要注意踏踏实实改，没有任何可以投机的法，否则后果很严重，过了检测可能也无法答辩或者答辩无法通过。没测完啊，我的第n章内容检测报告怎么没有？检测报告如果有些章节缺失，不是没检测完，是这些章节未发现抄袭，系统自动排除，所以检测报告中没有。假如总复制比是0，也就是全文未发现抄袭，那检测报告里什么都没有知网啥时升级，升级了对我影响是不是很大知网每月初升级一次，升级更新的是当月新出版期刊的内容，这些期刊刚发行，我们还没看到，更别说参考了，所以对我们个人的检测结果基本无影响，大家可以提前学校一两个月检测。14、不容易被检测出来的内容一般包括哪些？抄书大多数查不出来，除非有人先抄了。抄网页，很多查不出来。抄港台资料查不出来图片内容查不出来。翻译外文资料抄，查不出来。当然，最好的法是自己写。论文修改原则性建议：别投机，别偷懒，用自己的语言去概括、总结标红内容，这是最有效，最佳的修改法。具体修改法：检测系统没想象中可怕，检测比对的是相同或相似字段，而不是相同意思，所以只要大家换一种表达方式，意思是一样的，也就查不出来了。还有改词、换句、加自己的话，改变描述方式（变原句为倒装句、被动句、主动句等）、打乱段落顺序、删除可有可无的关键词汇、关键句等。经过实践证明，使用以上方法结合（只其中一种基本没用），可有效降低复制比，保证顺利通过。例如：标红抄袭段落：上世纪九十年代以来，在生产力提高、科技进步、跨国公司活跃等因素的共同驱动下，经济全球化席卷全球，世界经济越来越成为一个整体，跨国公司根据其战略部署在世界范围内对生产要素和资源进行优化配置和重新整合，这导致国际贸易和分工的方式悄然发生了变化，由传统的产业间分工模式逐步演化为同一产品不同工序和区段上的分工体系，即产品内分工。论文可以更改为:从20世纪末以来，在新的科技革命及跨国公司迅速发展的带动下，全球经济日趋一体化，各国经济在世界范围内实现了竞争与协作相结合的良好共存局面。在全球范围内，各生产要素由于跨国公司的快速发展实现了优化配置和重新整合，从而使国陈贸易和世界分工的方式产生了适应新时代要求的变化，传统的产业分工方式开始转变为因产品在工序和区段上的差异而进行的分工方式，这也就是我们所说的产品之中的分工。论文帮手自成立起赢得了广大客户的信赖和再次光顾，现推出积分兑换检测查重服务，首先进入论文帮手-中国知网CNKI万方维普期刊论文检测查重网官网进入积分兑换（万方数据、goCheck论文检测专家、PaperPass、维普检测、中国知网等等）发帖回帖免费获得积分，使用积分免费兑换检测查重服务。资料【论文帮手-中国知网CNKI万方维普期刊论文检测查重网】
毕业论文相信这是应届毕业生谈论最多的事情。马上就要迎来毕业季了，对于很多的应届毕业生来讲，他们要么就是在做毕业设计准备自己的毕业论文，而对于一些成绩优异，准备比较提前的学生来讲的话，毕业论文可能早就准备好了，下一阶段的工作就是考研了。而无论是已经准备好的学生还是没有准备好论文的学生。在这个阶段需要了解的事情就是毕业论文是如何进行自检的，以及毕业论文查重是如何进行的，毕业论文查重结果怎么看，什么样的结果才是最为合适的等等，这些都是需要广大的应届毕业生去了解。其实大家都非常清楚，写毕业论文是一个非常艰难的事情。毕竟几千字甚至是上万字的毕业论文，围绕一个中心思想，在言语表达绗棉要妥当等等，都是难以攻克的一关。所以能够写完毕业论文已经是一件非常幸福的事情。而在完成这项巨任之后，接下来要做的事情就是对论文进行自检，对论文进行一个整体的查重。毕业论文查重结果怎么看，其实也是非常简单的。现如今是高科技技术飞速发展的时代，想要对论文进行查重检测的话也是非常简单的一件事情。现在有很多的论文查重软件，你只需要登录这些软件进行查重就可以了。非常简单迅速。现在的查重软件有知网、维普、万方论文查重等等非常多。其实这些平台的话是有一个共同点的，就是查重的界面是比较相似的。查重的界面是直接点击进去，然后根据里面按的提示将自己的文章填进去。整个过程是非常简单迅速，容易操作的。而毕业论文查重结果怎么看。只要点击软件的检测按钮就可以进行检测。最终的结果也会直接显现出来。或许有一部分学生会问到底什么样的结果才算合适呢。其实每一个学校对于查重率的要求是不一样的。如果你的文章查重率超过百分之三十的话基本上就是不符合规范的。所以学生在进行论文写作的时候在原创度上一定要有保证。毕业论文查重结果怎么看，其实当你找到一个你所心仪的软件之后，然后再进行登录查重，将你的论文内容按照要求复制进去之后，就可以非常清晰的看到最终的结果了。
论文查重权威系统如下：
1、知网论文查重系统：知网查重系统应当是不少人都有所了解的一个查重网站，它具备的优势也十分突出，如数据库庞大、文章、资料更新及时，可以为使用者提供十分可靠的查重结果;知网查重系统还具备了批量上传、下载测等功能，便于保障使用者的查重效率，节省查重时间。
2、PaperPass检测系统: PaperPass采用 了自主研发的动态指纹越级扫描检测技术，具备查重速度快、精度高的优点，高度的准确率可以为使用者提供精确的查重报告，有利于使用者及时的对论文进行修改、调整。
3、万方论文查重系统：万方查重系统采用的检测技术十分先进科学，能够为使用者提供多版本、多维度的论文查重报告;万方查重系统还可同时为科研管理、教育教学、人事管理等多个领域的学术机构提供学术成果相似性检测服务。
4、维普论文查重系统：该论文查重系统采用了国际领先的海量论文动态语义跨域识别加指纹比对技术，能够快捷准确的检测论文是否存在抄袭问题；中文期刊论文库、硕博学位论文库、高校特色论文库、多个数据库的存在，也使得维普论文查重系统能够高效的比对文本数据。
论文查重软件排行榜介绍如下：
1、PaperPP论文查重
PaperPP一款致力于为广大有论文查重需求的人们提供恰当有效查重服务的对软件，性价比很高，收费价格十分亲民接地气，还有机会能够免费查重，对于大学毕业生来说是一大福利，其查重质量和安全性都比较高。
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。
3、PaperPass论文检测
这个是前几年兴起，近几年比较活跃的一个论文查重系统，价格中等，也是有一部分人使用具有一定知名度的软件。
5、PaperYY论文检测
价格也比较便宜，同样适合用来检测论文初稿，不建议使用其来检测论文终稿，因为数据库资源比知网相差还很多，查重结果准确度没有知网那么高的精确度。
不同的系统所收录的文件和资料内容是不一样的
所以比对的结果也可能不一样
这很正常
就是说标准不一样，结论不一样
维普和知网的数据库根本不是一回事，而且查重的算法也不一样。你可以搜索一下维普的论文，在去知网上搜一下，有的时候知网上有的论文而维普没有，你抄袭知网上的论文，维普根本检测不到。所以更安全的方法就是找一个收录了网上所有数据库论文的网站，像papertime，papertime官网用起来很不错，适合前期改重，不仅有知网和维普的数据库，还有网络数据库，包括百度文库和道客巴巴等。建议你前期查重还是用严格的papertime，给你个papertime查重字数兑换码（four six three zero nine two 英文换成阿拉伯数字兑换使用）在官网的“充值中心”用鼠标拉到最底部输入六位数兑换，很好用，如果还有很多同学不会使用，那你去百度一下师兄师姐给你们写的方法，祝各位顺利毕业！
中国知网pmlc独有的大学生论文联合比对数据库主要收录了高年级本科生的毕业论文。检测范围很广，本科院校常用pmlc。中国知网pmlc查重:红色的都是重复的。修改后请给导师看。Pmlc检测范围:中国学术期刊网络出版数据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(涵盖期刊、博士项目和会议的英文数据，德国的Springer和英国的Taylor
大学生写完毕业论文以后，都比较担心自己的论文不能通过知网重复率检测，因此，都想提前对论文进行查重，想了解自己的论文情况，然后大部分同学都不了解知网论文查重系统。也不知道检测的时候应该选择哪个检测，那么到底知网哪个论文查重系统是来检测本科毕业论文的？paperfree给大家解答这个问题。知网本科论文检测系统叫做pmlc，知网本科论文检测系统包括大学生联合对比库，因此又称为大学生学术不端检测系统，他主要帮助高校进行论文检测，帮助高校检测学生的论文和课后作业。如果论文中存在抄袭的行为就很容易被检测出来。可以有效监督大学生对待学术的态度。在论文写作和课后作业完成中，大学生抄袭剽窃等学术不端行为是非常常见的。在国外越来越多的学生不能应付高等教育中独立完成学习要求。学生频繁在网上抄袭文章和作业。导致阅读技能越来越低。知网论文查重本科系统主要用于检测大学生论文、作业、实验报告、调研报告等，具有论文检测，大学生诚信档案记录、大学生联合对比库、多级账号管理等特色。知网本科论文查重系统主要供表现在将大学生提交的论文与自身的论文对比库进行查重对比，把论文重复的部分检测出来进行标记并生成查重报告。
《大学生联合对比库》本科毕业生用知网PMLC系统和知网大学生科研诚信系统，这两个系统都包含大学生联合对比库，同学对这个系统数据库知多少呢，《大学生联合对比库》是往届毕业的论文数据库，这里要说明一下，并非所有的毕业论文都会收录到这个数据库里面，毕竟大学生学术研究还不够深入更何况很多同学的毕业论文都是为了应付毕业而写得，学术研究成果可想而知了，所以系统在收录的时候会选择优秀的毕业论文，也就是说如果毕业论文不够优秀还不会收录到《大学生联合对比库》中。说的不好听如果您借鉴的是垃圾毕业论文系统就不会识别重复话说回来质量堪忧的毕业论文失去了借鉴的意义。《学术论文联合对比库》硕博毕业生用到知网（科研院所）和TMLC2（高校）检测系统，这两个系统只是使用单位不一样名称不一样，实际上数据库和检测算法是一样的，不想本科系统检测会有区别，所以同学不用担心检测结果不一样的问题。那么这两个系统收录的《学术论文联合对比库》又是什么数据库呢，这个数据库是上一届研究生学长用知网和TMLC2系统检测后自动收录的数据库，这个为什么是全部呢，相对大学生来说，研究生比大学生多少还是更有学术研究成果的，所以基本上都会收录防止同学抄袭。通过以上分享想必同学也会做到心中有数了，如何借鉴能顺利通过学校查重了。最后预祝大家顺利毕业，更多资讯关注paperfree官网，不仅在线查重还可以在线改重提升降重效率！
个人对比库就是自建库，不像“大学生联合比对库”和“学术论文联合比对库”都非常变态。个人比对库是由中国知网论文检测系统独家发明的比对技术，通过该技术可以近乎完美地精准且无遗漏地命中相似片段，真正有效解决相似比或复制比过高的问题。"个人对比库"顾名思义就是自己上传文献资源到自己的比对库。 用户可将所有写作过程中参考过的文献资源（支持docx/doc/txt等）上传至个人比对库，通过勾选个人比对库可实现精准比对，在确认检测页面上勾选个人对比库进行精准比对。上传个人比对库文章成功后，在您提交检测论文的时候，可以将其作为比对源使用。如果提交检测论文时选择了个人比对库，论文会先和您个人比对库比对，然后和系统指纹库比对。总共可以上传10篇个人比对库文章，个人对比库的文章的总字数小于10万字。显然个人对比库中的文章为用户控制，高校知网检测账号由图书馆检测老师掌握，这样就要看检测老师的心情了。但是一般高校知网查重的个人比对库都是空的，因为个人比对库需要人工一篇一篇的上传，不可能学校每篇文章都会上传，太麻烦，个人比对库主要是和某篇指定的一篇文章做对比。因此知网查重的个人比对库一般不影响检测结果。