作为近两年detector和descriptor joint learning（也称one-stage）类型论文的又一代表，D2-Net是一种相当特别的结构。其特点是“一图两用”，即网络预测出的dense tensor即是detection score maps，又是description map特征图即代表特征检测结果又代表特征描述结果（注意预测的特征图并不是原图分辨率大小）。换句话说，D2-Net的特征检测模块和描述模块是高度耦合的。 本文主要针对的是appearance变化较大（包括日-夜变化、大的视角变化等）场景下的图像匹配任务。文章作者比较了两种局部特征学习方法：sparse方法和dense方法。其中sparse方法高效，但是在appearance变化大的场景提取不到可重复的关键点，其原因在于特征提取器只使用浅层图像信息，不使用语义信息；dense方法则直接利用深层特征提取密集特征描述，更加鲁棒却以更高的匹配时间和内存开销为代价。 因此作者的目的在于，提出一种足够鲁棒的sparse local feature，让其提取的特征（兴趣点）具有更好的repeatability，进而实现既有sparse方法的高效性，又有dense方法的鲁棒性。其核心idea是将特征提取阶段延后，使得局部特征也可以利用高层语义信息，而不是只考虑低层信息。 问题：关于这里的sparse和dense方法 关键词：A single CNN plays a dual role; joint optimization; different train/test model structure 不同于SuperPoint或者SEKD，本文虽然也是dense prediction类型的结构，但并不同时预测kpt和description两个图，而是只预测了一个形状为HxWxd（d为特征描述的长度）的特征图，然后既作描述结果又作检测结果…从spatial维度来说，该特征图的每个像素位置是一个描述子；从channel维度来说，每一个通道代表一个特征检测器的检测结果，总共得到d个2D响应图，这里可以用SIFT中的高斯差分金字塔响应来类比。 后续的兴趣点提取需要对这个d通道的特征图做进一步的后处理: 按照上面对D2特征图的定义，如果(i,j)位置是一个兴趣点，则从通道维度来说该像素位置最终的检测结果肯定要取检测器响应值最大的通道对应数值，这样就选出了通道；从空间维度来说又要满足该位置在该通道的2D map必须为一个局部最大值。即本文中的"hard feature detection"： 首先对输入图像构建图像金字塔，然后在每个scale上进行forward，得到D2特征图，再把多尺度特征图逐scale上采样并与同分辨率融合（见下式），得到融合后的特征图。预测阶段根据融合特征图进行上述后处理，即可提取出特征点。 由于上述特点，网络结构本身发非常简单，直接用VGG16 conv4_3之前的部分，恢复ImageNet上的预训练权重，然后除了最后一层conv4_3之外全部冻结，只对该层做微调。不过关于模型，有两个值得注意的地方： 1.使用VGG16的结果比ReseNet好很多 2.训练时和测试时的模型结构不同 具体来说，在测试阶段为了提高特征的分辨率，将pool3改成一个stride为1的avg pool，随后的三层conv dilation ratio调整为2，以维持相同的感受野。作者解释是说训练时为了减小内存使用比较小的特征分辨率，测试时为了提高特征定位能力，将分辨率提升到原图的1/4，并加上了一个类似SIFT中使用的局部特征提炼，然后将特征插值上采样到原分辨率。 不过训练过程不能用上面的hard feature detection，因为其不可微。故作者提出了一个soft的版本，其设计思想就是模仿hard方法的通道选择和空间位置选择（即通道内的局部最大值）： 对于空间位置选择，作者会对特征图的每个像素求一个α(i,j)，得到α map(shape为[h,w,d])： 其中N(i,j)代表以(i,j)为中心的9-邻域。因此可见这里的局部最大值其实是在3x3区域内的最大值，而不是式(3)中写的那样，整个通道只输出一个最大值。 对于通道选择，直接计算一个ratio-to-max得到β图(shape为[h,w,d])： 根据kpt的定义，score map s就应该是α map和β map的乘积map在通道维度求最大值的结果。最后再做一个归一化：（问题：这个归一化让score map的像素值之和为1是什么意思？score map不应该用sigmoid之类的转为0-1之间的分布比较合理吗？） 关于这部分还要考虑一个问题，为什么D2-Net需要在训练中提取兴趣点？（比如R2D2等结构，都是直接针对kpt score map做优化，只有实际预测时才需要根据score map提取特征点这个步骤） 答：这个问题的理解是不正确的，训练中并不是提取兴趣点，而是在得到”single score map"。上面的hard feature detection相当于NMS的过程，输出的是稀疏的兴趣点位置坐标；而训练检测模块需要hxw的score map，故先要把hxwxd的特征图经过一个可微的步骤，处理后得到该score map。 ①triplet margin ranking loss（只考虑描述子） 训练描述子其实没有太多不一样的地方，就是根据输入pair的correspondences，将每一个匹配对c视为正对，不匹配对为负对，对构成的三元组进行训练。主要问题是如何根据当前匹配对c构建最有意义的负对。作者这里用了一个基于邻域的困难样本挖掘策略，假如当前匹配为下图的点A和点B，那么分别在I1和I2扣去A\B邻域的区域找负对，并分别与B的描述子dB、A的描述子dA进行比较，找到所有这种负对中相似度最小的，与c构建三元组。 以下p(c)和n(c)分别代表正对距离和负对距离。m(c)代表当前匹配c的triplet loss。 ②加入描述子优化的triplet margin ranking loss 由于D2特征即代表兴趣点score map也代表描述子，本文的优化需要对检测和描述进行联合优化。作者在triplet margin ranking loss基础上加入了提升检测结果可重复性这一优化目标，具体实现方法是：利用输入两图像中所有correspondences的检测得分来对当前匹配计算出的triplet loss进行加权平均，如果当前匹配triplet loss很低（即该对匹配的距离远小于其各自的最难负对），则为了最小化loss，这一对triplet loss小（即区分度高）的correspondence自然要给更大的权值；其他triplet loss大的correspondence就给小点的权值。 感觉文中式(13)的符号有点confusing，m(p(c),n(c))直接写成,m(c)可能更加简洁。
VGG16网络是在论文《VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION》中提出的。 VGG16网络结构在论文中有图示如下。请看红框部分，从input（224*224RGBimage）到softmax，就是网络的每一层。从中可以看出： 1. 网络的输入是224*224的RGB图片； 2. 网络有13个卷积层（conv3）、5个最大池化层（maxpool）、3个全连接层（FC）、1个softmax层； 3. 13（卷积层）+3（全连接层）= 16， 这也就是为什么被称为VGG16； 4. 我们常用的4096维度特征，其实是来自全连接层（FC-4096）； 5. 最后一个全连接层（FC-1000）的作用，是可以进行1000类的分类，在提取特征的任务中，不使用最后一个层。 有了上面的介绍，再看 网络结构图 （如下），是不是就特别顺眼，特别好理解。
论文地址：《 Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 》 思维导图： LSVRC：大规模图像识别挑战赛 ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge 是李飞飞等人于2010年创办的图像识别挑战赛，自2010起连续举办8年，极大地推动计算机视觉发展。比赛项目涵盖：图像分类(Classification)、目标定位(Object localization)、目标检测(Object detection)、视频目标检测(Object detection from video)、场景分类(Scene classification)、场景解析(Scene parsing)。 VGG Net由牛津大学的视觉几何组（ V isual G eometry G roup）参加2014年ILSVRC提出的网络模型，它主要的贡献是展示了卷积神经网络的深度（depth）是算法优良性能的关键部分。 研究了“卷积网络的深度”在大规模的图像识别环境下对准确性的影响（即神经网络的深度与其性能之间的关系）。 使用一个非常小的卷积核 对网络深度进行评估，评估发现将网络深度加至16层-19层，性能有了显著提升。 在ImageNet Challenge 2014竞赛中，定位赛道获得第一名，分类赛道获得第二名。 论文提出了多种规模的网络架构（不同规模深度不尽相同），下图为其中性能表现良好的网络架构之一：VGG16结构图。 所有卷积操作之后跟有3个全连接层（FC层）： 所有的ConvNet配置如图所示，VGG结构全部都采用较小的卷积核（3x3，部分1x1）： 两个3×3的卷积层串联相当于1个5×5的卷积层（二者具有等效感受野5x5），3个串联的3×3卷积层串联的效果相当于一个7×7的卷积层； 下图展示了为什么“两个3x3卷积层”与“单个5x5卷积层”具有等效的5x5的感受野。 2个3x3卷积层拥有比1个5x5卷积层更多的非线性变换（前者可以使用两次ReLU激活函数，而后者只有一次），使得卷积神经网络对特征的学习能力更强。 不影响输入输出的维度情况下（即图片宽高尺寸不变），降低了大量运算，同时改变了维度（通道数）； 卷积之后再紧跟ReLU进行非线性处理，提高决策函数的非线性。 详见： 数据增强，有利于预防过拟合。 测试阶段与训练阶段主要有两点不同： VGGNet网络特点：
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。
第一，在很多的查重软件的首页上，会有很多论文查重系统的入口，我们要怎么选择呢？知网VIP查重的系统是研究生的论文查重系统，这个的查重系统是学术论文的对比库。还有个是知网小分解的查重，有很多人不知道这个系统，这个系统是不会限制文章的类型，也是不限制人群的。第二，在确定下来的查重系统之后，就要把自己的论文上传上去，系统会把你上传的论文自动转换成文本的形式和数据库进行比较的，知网查重的系统如果有连续13个字数是重复的，那么重复的部分就会有红色的标记。第三， 最后，我们需要等待的就是论文检测出来的结果了，一般知网检测的结果是以报告的形式出现的，一般报告的重复率抄袭的都会有红色的标记明确指出来，也会把重复的地方写清楚文章或者文献重复；这样就可以很方便的进行修改。查重的软件有很多，给大家推荐一些:适合初稿采用的：万方、维普；适合修改论文的：维普、知网小分解、知网大分解、知网PMLC；定稿使用的：知网PMLC、知网硕博vip。
很多人第一次接触到论文查重，所以可能不知道论文查重是什么。怎么使我们的查重率降低，不用担心论文的重复率，这些问题我相信很多人都非常重视，并且关注着。今天小编就给大家来具体说说这些问题。cnkitime学术不端论文查重免费网站，大学生版（专/本科毕业论文定稿）、研究生版（硕博毕业论文定稿）、期刊职称版（期刊投稿，职称评审）以上版本均可免费查重不限篇数。
本科毕业论文是怎么进行查重的？
一般在学校这方面来看，本科毕业论文重复率的要求一般是在20％左右。只要达到这个重复率标准，我们才可以进行接下来的答辩，但是论文查重通过只是一般的要求，有的学校要求会更加严格一些，例如需要重复率达到15%才能参加答辩，所以不同学校有不同要求，这取决于不同的学校。
本科毕业论文的重复率标准是什么？
不管做什么都必须有个标准，这样可以更好的开展学习。如果一篇论文中出现了一些相关专业技术术语，这通常我们不会影响包括在重复率中，但如果通过这些术语在论文中使用得太频繁，那么在查重过程中也可以更加突出显示这些术语。
正如我们所知，本文回顾重复率标准，在了解的过程当中，我们需要按照学校给出的重复率标准做好，我们必须首先理解论文的一些基本论文查重制度，这样在进行论文修改时，才会得到比较有效的结果。
毕业论文查重的主要目的就是为了遏制学生们的学术不端行为。学术不端会严重地影响学术创新，所谓论文查重就是通过论文检测系统，将提交的论文与系统数据库的资料进行相似度的比对检测，目前已成为防止学术不端行为的重要手段被广泛地使用。大部分的高校一般对于本科生的毕业论文都会要求总相似度小于30%才能合格，如果总相似比大于30％的话则需要进行返修，修改完后可申请一次复查。推荐同学们使用cnkitime学术不端论文查重免费网站，大学生版（专/本科毕业论文定稿）、研究生版（硕博毕业论文定稿）、期刊职称版（期刊投稿，职称评审）以上版本均可免费查重不限篇数。
如果你的论文因学术不端而失败，情节严重的学校将直接取消本次论文答辩的资格，并延迟论文答辩。一般来说，论文答辩将在六个月后一年内推迟。修改后，学生论文将再次接受查重。只有通过考试，你才能顺利毕业。如果情节不是很严重，一般导师会给出修改意见，然后规定论文将在一定时间内修改，然后重新检查论文，重新检查论文，然后提交自己的论文。只有通过导师和学院的审查，你才能参加论文答辩。如果你通过了，你仍然可以正常毕业。因此，每个人在写论文时都必须确保论文的原创性，并确保论文中没有学术不端行为。
passyyds查重一般需要十分钟左右。Passyyds论文查重网站查论文很快，十分钟左右就出结果。PaperPass论文检测系统拥有强大的对比数据库，论文查重时需要逐字逐句的进行匹配对比。检测10000字大约需要10分钟。
论文查重就是查你的论文正文部分，还要你参考的那些文献，有没有引用正确。有一点可以记下，图片是不会被查重的。写完论文初稿别急着用知网查，先用免费的passyyds过一篇就大大不错，查重降重，可以多重复几次，最后才用知网，知网是很贵的，所以留着最后用。
了解必要论文有没有达到相关规定，那么就一定要看论文是不是具备原创性，写的时候有没有进行修改，内容在修改时有没有紧紧围绕主题。以上都满足的话毕业论文才算合格。大部人会遇到这样的难题，就是觉得毕业论文本身的感觉没有什么原创度上的困难，但在论文进行查重时原创度是很低的。下面一起来了解下论文重复率过高应该如何是好。论文查重率太高应该怎么办呢？就对查重论文来讲，如果存在论文重复率高的情况，那么在检测论文的系统之上，你必须要做的一件事就是能够马上修改。一份合格的论文检测系统大部分都有，他们的论文查重会在他们的查重会上都会有一份查重报告。考核表上的考核表，相对的内容会有一些。如果论文查重率很高，那么就会像在数据库查询中一样，在数据查询中出现一些销售话术。果真如此，相关查重报告中的某些话语就成了红色的一部分。这种红色的部分可以马上表现出来。其实，在所有的论文还没有交齐之前，有很多方法可以拯救它们。毕业论文的修改只要采取有效的方法就可以了。把标红的一部分用自己的话再叙述一遍，然后再检验一遍。第二遍检查后仍不符合规定的，重新修改一遍，再重新检查一遍修改后的毕业论文，看论文重复率是否符合规定。你的毕业论文只有达到要求才能提交。1.外文文献翻译:即查阅论文涉及领域的外文文献，特别是一些高水平的期刊文献，将理论翻译成中文，然后放入自己的论文中。2.改变措辞：当我们使用他人论文中的一些内容时，我们可以根据其原始含义改变一些单词和句子，如改变句子结构。更改关键字或直接删除和调整。3.中英翻译：即使用翻译软件将原中文翻译成英文，然后根据自己的理解将其翻译成中文。此时，原始句子结构也会发生变化，这可以在一定程度上降低论文的查重率。
论文查重主要查什么？查重是对学术的尊重，近年来学术不端行为愈演愈烈，引起了社会各界的广泛关注，因而如今教育界及相关行业也越来越重视查重这一方面。今天，paperfree小编就来给大家讲一讲论文查重主要是查什么。
第一、论文查重主要检查论文摘要、关键字、正文、引用等内容，而公式、图表等论文中的非文字内容，大部分论文查重系统都无法查重，因为系统没有开发这种不能进行比对的技术。
第二、对于参考文献，也就是论文中引用的部分，一般都会检测到是否按照规范的格式进行标注，格式不正确的话，可能会计算出重复率，如果引用的内容太多，也有可能将部分内容判定为抄袭。
第三、论文查重检测主要是针对文字，对语句的意义一般检测不出，但论文查重系统能是可以根据语句上下文进行语义识别的，也就是说，如果只是修改极个别的单词，那么论文查重时也有可能判定为重复抄袭。
第四、在进行论文查重的过程中，输入自己的真实姓名，以求更准确的查重论文，因为有的论文查重系统会根据作者的名字来查重该作者以前发表过的论文，然后删除该部分已发表的论文，并计算去除已发表的论文的重复率，以求查重结果更准确。
知网本科论文查重一般在200元左右，那么市面上其他的查重系统一千字的也都有
目前大部分查重网站都是收元1000字左右。为了可以节省查重费用，还是有一些值得信赖的平台提供试用服务，如果大家真想知道一万字的论文检测费用是多少，还可以考虑使用Paperfree免费查重、每日不限篇数和字数。可靠的平台基本都是收费的，论文检测多少钱完全看客户选择哪个平台。如果平台的测试报价更加公开透明，那么这种网站是值得考虑的。
论文查重都是需要费用的，就像知网查重基本都要收费的，并且价格也比较昂贵，但通常情况下大部分高校都会提供学校1-2次的免费查重机会，所以对于免费的机会还是要好好把握，别随便乱用。那么当论文完成后我们可以选择其他的查重系统先进行查重与修改，比如paperfree论文查重系统对初稿进行检测，然后按照查重报告进行修改降低重复率，达到学校要求后再提交学校进行最终的查重。假如学校不提供免费查重的机会，那就只能自己掏钱去查重了。论文查重通常需要多长时间？
二、论文查重多少钱一次通常情况下前期使用维普以及paperfree查重的价格没什么区别，只需我们确保论文是自己独立完成的，基本是可以通过初次检测，终稿的论文查重是最关键的，那么代表着我们能不能顺利毕业，这个阶段就建议使用知网查重，尽管知网查重比其他的查重费用要昂贵，但只要是知网上重复率达标后，上交学校后就没什么问题，知网查重费用大致在几百左右。为了避免花不必要的钱，有些学生会有机会到学校给的知网去检测，因此想要少花点钱，必须好好规划一番。
三、论文自己怎么查重免费知网作为行业内首屈一指的学术网站，收录了国内最大的数据库，目前与知网合作的高校超过90%，为学员的论文保驾护航。此外，大多数高校还会提供1-2次知网免费查重机会，学生可通过登录学校内网确定是否有论文免费查重入口。在学校要求知网查重的情况下，那么其他的查重系统主要是适用于论文初稿的查重，对于初次进行查重检测的用户，免费提供一定字数的查重。
本科论文查重一般200元。
如何解决问题：
首先，人在世间，不管是被动遇到突发事件，还是主动善于发现问题。
都要坦然面对，也是解决问题的第一步，也就是说要有冷静应对的心态，不应紧张。
其次是分析问题，首先分析问题的发生原因，这样可以避免再出同样问题。
其次是分析问题的复杂程度，这样省便于选择相关的解决方案。另外还要分析问题的解决预期效果。
最后是解决问题的方法了，这就实切到各的心理索质，社会实践等综合素质有很大的关系。
学历的重要性：
1、就业机会更大。随着社会的发展进步，文化水平素质的不断提高，企事业单位对人才的要求不断提升，学历也成了衡量人才的标准之一。
一般的公司在招聘时都对学历有硬性的要求，如果你有能力但是因为学历不够可能连面试的资格都没有。就算进入小公司，学历不高的话可能就比别人矮一截。因此，如果你想进入理想的公司，有更多好的求职机会，那就需要继续学习，提升学历和能力，让自己更有竞争力。
2、升职加薪更有优势。进入公司工作一段时间后，能力也不错，确迟迟没有升职加薪，那就要想想为什么了。现在的社会人才济济，大部分企业在员工晋升时都会参考学历的高低，甚至有些单位，在刚入职时就根据学历的高低定不同的薪资。
如果想有一个好的发展，除了努力工作外，还要学习提高自己的学历。拥有国家承认的学历，这样升职加薪参与竞聘时，才会更有优势。
论文哥准确度由很多因素决定的。是由很多因素决定的，一款论文查重入口的查重效果是否精准，是由该论文检测系统的论文检测数据库范围和论文检测原理决定的。
毕业季要结束了，很多同学终于写完了自己的论文，却在查重上遇到了“选择困难症”，市面上那么多论文查重软件，到底哪一款靠谱呢？毕竟这关系到自己能否顺利毕业，所以查重软件的安全性、准确性都至关重要。下面就来教教大家，如何分辨一款软件是否安全可靠！ 首先，最简便的方法是看界面的链接，HTTPS的安全性就会比HTTP高。HTTPS就是在HTTP的基础上通过传输加密和身份认证保证了传输过程的安全性。市面上大部分查重网站都采用的HTTPS加密技术，保障账号论文的安全，但大家也要留个心眼，注意一下。 其次，翻到界面的最下方，查看网站是否有ICP备案以及公司的相关信息。这一点可以分辨该产品是否正规。连ICP备案都没有的网站，我们还是避而远之吧。 最后，可以辨别一下查重时，你的论文是否上传到正规的服务器。 怎么查看服务器是否正规呢？就paperge论文查重来说，我们可以查询它的域名注册人信息，如下图所示，PaperGe采用阿里云服务器，文档上传阿里云OSS，不会收录和泄露送检文档的信息，并且PaperGe在检测完成后，还可以自己手动删除自己的论文及查重报告，来保障论文的安全。在一个查重软件都符合以上描述的时候，我们就基本可以安心查重了。 这些就是我提供给大家的辨别论文查重软件安全性的方法啦，当然，我们也可以从学长学姐那里打听他们当初用的是什么软件查重，这种方式也是比较靠谱的~ 再次提醒大家，上传论文前，一定要分辨查重软件是否值得信赖，对自己负责，避免论文泄露的情况！希望大家都能够顺利毕业~
大家在毕业前夕写论文的时候，不可避免地会担心自己论文的重复率偏高，没有达到学校的要求，这时候我们就会去网上的查重网站查一下自己的论文重复率。PaperGe论文哥查重网站就可以帮助大家在把论文提交到学校的查重系统之前，自己先检测论文的重复率，然后进行降重。那么PaperGe查重网站到底怎么样呢？接下来我就为大家介绍一下PaperGe查重网站。 PaperGe是一个可以自动降重的论文查重系统，聚合查重、自动降重、在线修改、实时查重为一体的高校论文写作辅助工具。它有三个版本的查重系统，分别为免费版、专业版和至尊版。免费版包含论文常用库，查重比例偏低，适用于初稿查重，如果结果过低，建议使用更高版本，至尊版查重最为全面，比知网还严格。 大家最关心的问题可能是PaperGe查重结果准不准。准不准只是相对的，如果高校或单位要求用PaperGe，那么PaperGe查重结果就最准的，每个单位要求的查重系统不一样，各个查重系统收录数据和算法都有差别，没有绝对的准，PaperGe数据涵盖了大多数期刊、学位论文数据、互联网数据等，引用的相似内容多数情况下都可以检测出来，对于前期修改论文参考性价比高。 PaperGe论文检测系统遵守相关保密规定，全站使用HTTPS加密协议,文档上传阿里云OSS，支持自主删除，报告加密。绝不收录和泄露送检文档的任何信息。 还有很多其他在论文撰写及论文查重的过程中可以帮到我们的工具。 欢迎大家使用PaperGe论文查重~