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VIP5.1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。
与本科生相比，研究生对学术水平的要求要高得多，这也直接体现在毕业论文上。研究生论文查重的标准是什么？查重的方法有哪些？接下来paperfree小编介绍一下相关内容。 一、研究生论文查重的标准是什么？ 1.研究生毕业论文的重复率一般应控制在20％以内，这也是必须的。如果重复率在20％到30％之间，很可能会被拒绝。如果需要重新修改，重复率较高的将被取消论文答辩资格。 2.对于一些要求更严格的学校，研究生论文的重复率可能在15％以内。当不符合标准时，论文也将面临拒绝修改、延迟答辩等情况。 3.在使用查重系统查重方面，研究生论文查重使用的系统与本科论文查重系统不同。例如，VIP5.3系统用于知网，但具体查重规则基本相同。 二、研究生论文查重方法。 1.与本科论文查重相同，知网也广泛应用于研究生论文查重。查重步骤主要是登录系统。点击进入研究生论文查重模板，输入论文相关信息，点击查重下载论文检测报告。 2.研究生论文查重时，可以使用其他一些论文查重系统进行查重，但最终查重时，应使用与学校要求一致的论文查重系统，避免因数据库和查重算法不同而导致查重结果不同。
引用之后最后修改一下因为超过百分之直也算相似，比如改下表达方式，知网系统计算标准详细说明：1．学术不端的各种行为中，文字复制是最为普遍和严重的，目前本检测系统对文字复制的检测已经达到相当高的水平。2．百分比只是描述检测文献中重合文字所占的比例大小程度，并不是指该文献的抄袭严重程度。只能这么说，百分比越大，重合字数越多，存在抄袭的可能性越大。是否属于抄袭及抄袭的严重程度需由专家审查后决定。3．在技术上，采取了多种手段来最大可能的防止恶意行为，包括一系列严格的身份认证，日志记录等。4．对句子也有相应的处理，有一个句子相似性的算法。并不是句子完全一样才判断为相同。句子有句子级的相似算法，段落有段落级的相似算法，计算一篇文献，一段话是否与其他文献文字相似，是在此基础上综合得出的。5．检测系统不下结论，是不是抄袭最后还有人工审查这一关，所以，专家会有相应判断。普通学校对硕士论文查重的要求在5%以下，首次查重在5%以下，内容通过导师审查，可以直接进入答辩。如果在5%-20%之间，在根据导师意见进行相应的修改和减量的同时，还要检查学生是否有学术上的不良行为，并根据最终论文的检验结果提出具体的处理意见。论文的查重结果在20%-30%之间的话，初次修正后可以申请复查，复查通过的话可以让导师复查，进行抗辩。如果查重再次不通过，就推迟答辩。硕士论文查重率在30%以上，应延期答辩。如果仔细修改后提交给导师进行审查和查重，半年后就可以审查和答辩。这对毕业生来说，有比较大的影响，需要很多时间和精力。因此，写论文要认真而高标准。
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vip5.3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。
一般学校的毕业论文都是需要论文查重的。 事实上，专业论文与本科论文、硕博论文以及研究生论文的查重格式都是一致的，中国知网专门为专科论文有一个板块的划分，叫做：知网本科论文查重。虽然这是一个“本科”论文查重，但检测的对象包含了专科，它只是一个名字的问题。因此学生们不应误认为专科是没有超出的知网本科论文查重简称知网PMLC，是专科、本科论文查重专用的一个版本，它的数据库是所有版本中最特殊的，这在其他软件中是没有的。 每所大学都有自己的要求，一些专科学校是不需要将毕业论文提交到知网进行论文查重的，因为学校自己组织了大量的导师来检查学生的论文。其实像这种学校里的毕业生说得上是很幸运的，因为老师的知识量也是有限制的，毕竟比不上知网查重检测系统的数据库，数据没有那样广泛。总的来说，毕业论文一般没有明显的错误，一般老师都会酌情让你通过的，而且毕业答辩也是没有问题的。但有一些学校仍然是需要论文查重的，但也不是你想象中的很难通过，只要你的论文有清晰的思路与逻辑，引用文献较少，然后重复率稍低一些，在学校进行论文查重之前自己也可以提前进行检测一下，好让自己心里有个底。
1.一般有3种途径找到知网查重的入口：（1）通过学校的图书馆或者校园网进入知网论文查重入口。（2）通过第三方知网查重平台进行知网查重检测。（3）通过电商平台（淘宝等）进行知网查重检测。
2.登录，选择正确的知网查重检测系统。学历不同，选择的知网检测系统不同。如果你是一名研究生，那么最准确的是知网VIP5.3检测系统。如果你是一名本科生或者专科生，那么最准确的是知网pmlc检测系统。
3.根据知网检测系统的提示进行操作。应该输入论文题目和作者的个人信息。尤其是已经发表过小论文的童鞋，将其部分内容放进了毕业论文，写上已发表论文的第一作者，那么其内容重复不计算的。然后，选择Word或者PDF文档上传都是可以的！
4.完成论文检测的费用支付。用手机扫一扫即可完成支付。同时页面会提示文件上传成功，并自动跳转报告等待界面。
5.等待并下载知网检测结果。正常网速下，会在0.5-2h之间出查重报告单。检测完成后，下载报告即可。
第一步：选择知网查重系统
用户在百度浏览器中输入，进入知网查重官方网站，在查重首页中用户点击下图所示的地方，随后用户需要根据自己的论文特性确定选择一个合适的知网查重系统。
用户在选择查重系统之前，需要仔细查看每个查重系统中的描述，如本科论文查重时，用户需要选择知网本科PMLC查重系统，并且论文字符数需要在6万字符以内，否则将无法正确上传论文。
第二步：上传论文
以本科论文上传为例，用户进入查重系统中后，需要如下图所示将每一个部分填写完整，并且用户需要注意上传论文文件的大小不可超过30M，论文字符数不可超过6万字符，否则将无法正确上传。全部输入完毕后，用户点击提交检测按钮即可。
第三步：下载知网查重报告单
用户进入支付界面，使用支付宝或者微信扫码支付后可获得订单编号，支付成功后查重系统会自动对论文进行检测，用户需要等待30分钟左右（高峰时期可能要排队一至两小时），等待查重完毕后，用户需要按照如下图所示，点击选择下载检测报告，输入订单号或者预留的手机号码，点击查询报告按钮，在下方若显示检测完成，用户即可点击下载按钮，检测报告为压缩包，解压后用即可正常打开。
首先，本科毕业论文需要查重，查重率一般要求在30%以下（具体要求不同学校有差异）；其次，本科毕业论文查重系统每个学校要求的也不同，目前主要以：知网、维普、万方为主，使用率最多的是知网；最后，如果你学校指定的查重系统是知网，那最终的论文查重率就是以知网为准，也必须要知网查重！
第 1 步：你先百度 cncnki查重 然后直接点击进入知网检测系统第 2 步：选择知网本科PMLC论文查重第 3 步：提交论文以后请等待1小时左右（高峰期排队2小时左右）第 4 步：等待一定时间去凭订单号下载报告，还是打开cncnki查重最后下载报告就OK啦！
大多数本科院校检测本科都是使用知网论文查重系统中的知网pmlc系统，此系统中除了具有知网通用的数据库以外，还有着知网开发出的独特的“大学生论文联合比对库”，此数据库中记录的都是往届使用过知网pmlc系统查重过的专本科论文，因此能够得出较为准确的查重结果。知网pmlc系统对比库包含了上传到知网查重的本科论文，查重的时候会将我们的论文和往届学长学姐的论文一篇篇的进行比对，要是有重复相似的内容就会被判定为抄袭。因此知网本科论文查重是比较严格，但是其中我们要担心的还不仅仅是怕本科论文查重率过高而无法通过查重，我们还要担心找不到正规的论文查重网站。如果选择了不专业正规的论文查重网站，就有可能会影响到本科论文的安全，有可能会产生论文被泄露的后果。
是用的PMLC系统，也就是中国知网大学生论文检测系统。联系答主，可以获取免费检测名额。
每年的5、6月份，本科生们都会面临论文查重这个问题。学校一般多会指定一个查重系统，但是每个学校使用的查重系统不同。本科毕业论文怎么查重？ 一般论文查重也就是查论文的抄袭率，通过论文查重系统，检测结果是否符合学校要求。对于查重率，也需要我们看看查重系统进行具体的核算工作方式和准确率。本科毕业论文一般在30％以下，可以进入答辩环节；而30％到50％之间的论文需要修改；50％以上的论文需要延期答辩。 在论文查重过程中也可以通过发现，本科的查重怎么查都是和连续进行字符以及有关的。如果论文连续13个字与检查系统的内容相似，就会被认定为过高。在具体的查重过程中，当然也需要我们选择一个专业性，安全性具有较高的查重系统，除了进行核算准确之外，对于企业出现的重复论文主要内容也可以通过直接标红，这样学生也有利于后续文章的修改。要说复习的原则就是按照这样的复习方法，所以写论文的时候即使有副本的内容，也不会出现连续13次相同的情况。 如果真的想了解本科毕业论文怎么查重，那么需要我们确定好哪个系统比较安全，并且还能保证严格性的。学校也有专门的论文查重系统，支持大量上传，所以这些系统一般是为各大高校提供服务的。不过自己自查还是使用不了的，所以我们需要使用一些初稿查重系统。
毕业论文是一个大学生四年学习的最后总结。为了保证毕业论文的整体水平，防止部分学生因为想偷懒而抄袭论文，高校对本科毕业论文实行查重检测。为了让论文查重率达到相关标准，学生会想尽办法进行降重。PaperBye论文查重系统，数据范围包括，硕博研究生论文，本科毕业论文，课程作业论文，活动征文，会议论文，专利，图书专著等各领域数据，目前推出，永久免费版，不限制篇数，不限制字数，每天可以免费查重。那么，本科毕业论文的查重要求是什么呢？
一、本科毕业论文查重方法
目前大部分高校都是用“Paperbye”对学生写的论文进行查重，系统的检测范围涵盖所有中文类别，包括哲学、经济学、管理学、法学、社会科学、教育学、文学、艺术学、历史学、理学、工学、农学、医学、政治学、军事学等；同时英文及一些小语种语言文章也可以检测。
二、本科毕业论文查重要求
首先，大部分论文查重平台只检查论文里的文字，无法识别图片或者一些公式。因此，我们可以把不好修改的片段截图，以图片的形式插入到论文对应的部分。
其次，论文提交后，会有一份查重报告，上面会注明我们论文相似度的百分比，重复率多少，重复部分是哪些。因为每个学校毕业论文查重的要求不一样，所以学生有必要问自己的导师，学校对重复率的要求是什么。
最后，如果你的论文里有很多内容是抄袭别人的，查重之后肯定会有更高的重复率。我们不妨把复制的内容改写，用自己的话表达，这样可以达到一定的降重效果，这也是目前最方便简单的方法。
在百度上搜索“中国学位学术不端文献检测系统-CNK查重入口”。
2、选择“选择查重系统”。
3、以“大学生本科学位论文查重”为例。然后点击“立即查询”。
4、再选择“立即查询”。
5、选择“论文标题，论文作者”输入相关的信息。
6、选择“属性分类”以本科论文为例子。
7、选择“毕业论文的word文档”上传。选择支付方式，输入手机号码，然后点击“提交检查”就可以查询论文的重复率了。
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 ：
之前也是为论文苦恼了半天，网上的范文和能搜到的资料，大都不全面，一般能有个正文就不错了，而且抄袭的东西肯定不行的，关键是没有数据和分析部分，我好不容易搞出来一篇，结果还过不了审。 还好后来找到文方网，直接让专业人士帮忙，效率很高，核心的部分帮我搞定了，也给了很多参考文献资料。哎，专业的事还是要找专业的人来做啊，建议有问题参考下文方网吧 下面是之前文方网王老师发给我的题目，分享给大家： 基于深度学习的无人机地面小目标算法研究 基于视觉的智能汽车面向前方车辆的运动轨迹预测技术研究 模拟射击训练弹着点检测定位技术研究 基于深度卷积神经网络的空中目标识别算法的研究 基于可见光图像的飞行器多目标识别及位置估计 无人驾驶车辆手势指令识别研究与实现 车载毫米波雷达目标检测技术研究 基于多传感融合的四足机器人建图方法 中老年人群跌倒风险评估的数据采集系统 基于深度学习的视觉SLAM闭环检测方法研究 真实图片比较视觉搜索任务的年龄效应及对策研究 室内复杂场景下的视觉SLAM系统构建与研究 基于双目内窥镜的软组织图像三维重建 学习资源画面色彩表征影响学习注意的研究 毫米波雷达与机器视觉双模探测关键技术的研究 语义地图及其关键技术研究 多重影响因素下的语音识别系统研究 基于卷积神经网络的自主空中加油识别测量技术研究 基于视觉语义的深度估计、实例分割与重建 重复视觉危险刺激——本能恐惧反应的“二态型”调控机制研究 低成本视觉下的三维物体识别与位姿估计 面向非规则目标的3D视觉引导抓取方法及系统研究 基于物体识别地理配准的跨视频行人检测定位技术研究 基于结构光的非刚体目标快速三维重建关键技术研究 基于机器视觉的动物交互行为与认知状态分析系统 关于单目视觉实时定位与建图中的优化算法研究 动态场景下无人机SLAM在智慧城市中的关键技术研究 面向视觉SLAM的联合特征匹配和跟踪算法研究 基于深度学习的显著物体检测 基于平面波的三维超声成像方法与灵长类动物脑成像应用研究 基于物体检测和地理匹配的室内融合定位技术研究 基于多模态信息融合的人体动作识别方法研究 基于视觉惯性里程计的SLAM系统研究 基于语义信息的图像/点云配准与三维重建 基于种子点选取的点云分割算法研究 基于深度学习的场景文字检测与识别方法研究 基于运动上下文信息学习的室内视频烟雾预警算法研究 基于深度学习的垃圾分类系统设计与实现 面向手机部件的目标区域检测算法的设计与实现 电路板自动光照检测系统的设计与实现 基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现 基于深度学习的物件识别定位系统的设计与实现 基于视觉四旋翼无人机编队系统设计及实现 基于视觉惯导融合的四旋翼自主导航系统设计与实现 面向城市智能汽车的认知地图车道层生成系统 基于深度学习的智能化无人机视觉系统的设计与仿真 基于知识库的视觉问答技术研究 基于深度学习的火灾视频实时智能检测研究 结构化道路车道线检测方法研究 基于机器视觉的带式输送机动态煤量计量研究 基于深度学习的小目标检测算法研究 基于三维激光与视觉信息融合的地点检索算法研究 动态环境下仿人机器人视觉定位与运动规划方法研究 瓷砖铺贴机器人瓷砖空间定位系统研究 城市街景影像中行人车辆检测实现 基于无线信号的身份识别技术研究 基于移动机器人的目标检测方法研究 基于深度学习的机器人三维环境对象感知 基于特征表示的扩展目标跟踪技术研究 基于深度学习的目标检测方法研究 基于深度学习的复杂背景下目标检测与跟踪 动态扩展目标的高精度特征定位跟踪技术研究 掩模缺陷检测仪的图像处理系统设计 复杂场景下相关滤波跟踪算法研究 基于多层级联网络的多光谱图像显著性检测研究 基于深度结构特征表示学习的视觉跟踪研究 基于深度网络的显著目标检测方法研究 基于深度学习的电气设备检测方法研究 复杂交通场景下的视频目标检测 基于多图学习的多模态图像显著性检测算法研究 基于面部视频的非接触式心率检测研究 单幅图像协同显著性检测方法研究 轻量级人脸关键点检测算法研究 基于决策树和最佳特征选择的神经网络钓鱼网站检测研究 基于深度学习的场景文本检测方法研究 RGB-D图像显著及协同显著区域检测算法研究 多模态融合的RGB-D图像显著目标检测研究 基于协同排序模型的RGBT显著性检测研究 基于最小障碍距离的视觉跟踪研究 基于协同图学习的RGB-T图像显著性检测研究 基于图学习与标签传播优化模型的图像协同显著性目标检测 姿态和遮挡鲁棒的人脸关键点检测算法研究 基于多模态和多任务学习的显著目标检测方法研究 基于深度学习的交通场景视觉显著性区域目标检测 基于生物视觉机制的视频显著目标检测算法研究 基于场景结构的视觉显著性计算方法研究 精神分裂症患者初级视觉网络的磁共振研究 基于fMRI与TMS技术研究腹侧视觉通路中结构优势效应的加工 脑机接口游戏神经可塑性研究 基于YOLOV3算法的FL-YOLO多目标检测系统 基于深度与宽度神经网络显著性检测方法研究 基于深度学习的零件识别系统设计与研究 基于对抗神经网络的图像超分辨算法研究 基于深度学习复杂场景下停车管理视觉算法的研究与实现 镍电解状态视觉检测与分析方法研究 跨界训练对提升舞者静态平衡能力的理论与方法研究 施工现场人员类型识别方法的研究与实现 基于深度学习的自然场景文字检测方法研究 基于嵌入式的交通标志识别器的设计 基于视觉感知特性与图像特征的图像质量评价
能不能给我发一份呢？