本文主要用于介绍Kaiming He, rbg等大神于2017年提出的Mask R-CNN网络，该网络架构是在其前作Fast R-CNN上的升级改进版可以用于实例分割。本笔记主要为自我温习回顾，以备后用。
论文链接： github主页： rbg大神个人主页： 恺明大神的演讲视频：
为更好的理解该论文，建议先行阅读Faster R-CNN网络的相关论文，这里也附上本菇之前写的1篇论文笔记供大家参考～ Faster R-CNN理解
基本目录如下：
------------------第一菇 - 摘要------------------
我们从概念上提出了一种简单，易变和通用的框架用于目标实例分割。我们的方法能够高效的在一张图片中检测出物体同时对于该物体生成高质量的分割蒙版（segmentation mask），我们称此方法为，“Mask R-CNN”，其本质也是由Faster R-CNN衍化而来的，就是在Faster R-CNN后面多加了一个分支用于预测目标的蒙版，跟预测目标的识别和位置的分支是平行的。Mask R-CNN也易于去训练，仅仅只比Faster R-CNN慢一点，运行效率达到5fps。另外，Mask R-CNN也能够十分简单的被转移去训练其他的任务，比如去预测人体的姿态关键点。我们在COCO数据集上运用该模型训练了多个任务，包括实例分割，目标框预测和人体关键点检测，均取得不错的成绩。我们希望Mask R-CNN能够成为业界新的标杆，并能被广泛运用于新领域的研究。
------------------第二菇 - 核心思想------------------
整体架构十分容易理解，就是在RPN之后新添了一个分支用于预测mask的。网上其他的讲解资料也很多，这里我只记录一下Mask R-CNN中的重点，RoIAlign。不过我们还是先来温习一下，什么是RoIPool的实现原理。
为了搞明白原理，我们先问一个问题，为什么需要RoIPool？ 原因就是经过RPN生成的候选区域大小不一样，无法直接连接全连接层进行后续的分类及定位处理，因此需要RoIPool层将其转为固定维度大小的特征。当然这是很明确的一个原因，不过还有一个潜在的原因可以理解为特征的二次提取。因为在RPN中，特征只被共享卷积层提取过一次，而为了提升后续的定位及分类准确率，对于每一个候选区域进一步提取特征也是符合逻辑的，贴一张示意图，方便理解，
原理很简单，我们再来看具体的细节处理，会产生的像素偏差。
第一个就是从输入图上的RoI到特征图上的RoI Feature，
假如现在我们输入了一张 的图像，图像中有2个目标（狗和猫），其中狗的识别框为 ，经过VGG16网络后，图像得到对应的feature map为 （5次池化操作），而对应的狗的识别框就变为 了，因此这里就会有一个误差，于是这里就有了第一个量化操作，即取整，使其结果变为 ，如下所示（右图中未能重叠的部分就是误差了～）
第二个误差就是将每个特征转化为固定大小维度的时候所产生的。比如现在要将 的特征映射到 上，对应的大小就是 了，因此同上这里又会有一个误差，于是就有了第二个量化操作，也是取整。即原先由 大小生成的值，现在只由 的大小生成了～虽然看起来这是一个很小很小的误差，但是要知道，这时候我们的感受野已经是32倍了，相当于原图 的像素差了～
这里也贴一张网上流行的RoIPool的示意图，帮助理解，
因此以上两种取整的量化操作，对于分类问题来说可能影响不大，但是对于实例分割这种像素级别的，细微的像素误差可能就会导致最终结果的崩坏。因此，本文才会提出了RoIAlign，其主要目的就是为了消除这种误差的。
简单来讲，RoIAlign的作用就是用双线性插值的办法取代了之前的取整操作，从而使得每个RoI取得的特征能更好的对齐原图上的RoI区域。具体来讲，双线性插值是一种比较理想的图像缩放算法，他通过拟合一个虚拟的点（该点的值由其周围4个确定点的像素值决定），从而将那些浮点数的点的值给表达出来，如下图所示，
作者同时也强调了一件事情，即，
We note that the results are not sensitive to the exact sampling locations, or how many points are sampled, as long as no quantization is performed.
也就是说该方法对采样点的个数和位置并不是十分敏感在意的～而且采用了这种方法以后，准确率有了很大的提升～！
至此，整一个新的RoIAlign层的作用及原理算是讲明白了。
剩下的网络架构类的，实现细节等不再多记录了。
------------------第三菇 - 总结------------------
本文主要是记录了Mask R-CNN中的一个创新难点，ROIAlign的作用及实现方法，其他有关Mask R-CNN的相信不难理解。
参考文献： 【1】
现在大部分的高校都在用知网查重，高等院校及科研单位都是以知网系统查重结果为准，如果我们自己写论文时很多内容都是一句一句写出来的，那么原创程度通常都是比较高的，就比较容易通过学校的审查。我们是可以使用学校的知网查重系统来查重自己毕业论文的，因为学校一般会提供给我们这些毕业生免费的知网查重次数，当然机会有限，通常仅限一次。如果我们的毕业论文中有大量复制粘贴的内容，那想要顺利通过学校的查重审核就很悬了。如果这时直接使用完学校提供的免费知网查重次数，检测出自己论文中有较高的重复率，就还是需要对论文进行修改降重，相当于浪费了这次免费知网查重次数。因此为了更加保险更加稳妥的通过论文查重，我们最好是使用其他比较划算的论文查重系统提前检测自己的毕业论文，这样能够比较明确的知道自己毕业论文的重复率，也能更方便的修改毕业论文，而且后续可以更加有效的运用学校提供的知网免费查重次数。提前自己进行论文查重可以使用PaperPP免费论文查重网站，参与网站活动即可获得相对应的免费查重字数，上传论文检测时使用免费字数即可抵扣查重费用。修改降重论文之后再使用学校的知网查重系统检测自己论文定稿，进行最后的改动。
什么是人体骨骼关键点检测？
应用
挑战
人体骨骼关键点检测方法主要分两周：自上而下和自下而上。
coordinate ：坐标 直接将关键点坐标作为最后网络需要回归的目标，这样可以得到每个坐标点的直接位置信息
heatmap ：热图 每一类坐标用一个概率图来表示，对图片中的每个像素位置都给一个概率，表示该点属于对应类别关键点的概率。距离关键点位置越近的像素点的概率越接近于1，距离关键点越远的像素点的概率越接近于0。具体的一般使用高斯函数来模拟。
offset ：偏移量 表示距离目标关键点一定范围内的像素位置与目标关键点之间的关系。
Convolutional Pose Machines ：本论文将深度学习应用于人体姿态分析，同时用卷积图层表达纹理信息和空间信息。主要网络结构分为多个stage，其中第一个stage会产生初步的关键点的检测效果，接下来的几个stage均以前一个stage的预测输出和从原图提取的特征作为输入，进一步提高关键点的检测效果。具体的流程图如下图（摘自论文[1]）所示。
Cascaded Pyramid Network for Multi-Person Pose Estimation ：本论文将深度学习应用于人体姿态分析，同时用卷积图层表达纹理信息和空间信息。主要网络结构分为多个stage，其中第一个stage会产生初步的关键点的检测效果，接下来的几个stage均以前一个stage的预测输出和从原图提取的特征作为输入，进一步提高关键点的检测效果。具体的流程图如下图（摘自论文[2]）所示。
RMPE ：本论文主要考虑的是自上而下的关键点检测算法在目标检测产生Proposals的过程中，可能会出现检测框定位误差、对同一个物体重复检测等问题。检测框定位误差，会出现裁剪出来的区域没有包含整个人活着目标人体在框内的比例较小，造成接下来的单人人体骨骼关键点检测错误；对同一个物体重复检测，虽然目标人体是一样的，但是由于裁剪区域的差异可能会造成对同一个人会生成不同的关键点定位结果。本文提出了一种方法来解决目标检测产生的Proposals所存在的问题，即通过空间变换网络将同一个人体的产生的不同裁剪区域（Proposals）都变换到一个较好的结果，如人体在裁剪区域的正中央，这样就不会产生对于一个人体的产生的不同Proposals有不同关键点检测效果。具体Pipeline如下图（摘自论文[14]）所示。
Part Segmentation ：即对人体进行不同部位分割，而关键点都落在分割区域的特定位置，通过部位分割对关键点之间的关系进行建模，既可以显式的提供人体关键点的空间先验知识，指导网络的学习，同时在最后对不同人体关键点进行聚类时也能起到相应的连接关键点的作用。如下图（论文[4]）所示。
Part Affinity Fields ：
网络分为两路结构，一路是上面的卷积层，用来获得置信图；一路是下面的卷积层，用来获得PAFs。网络分为多个stage，每一个stage结束的时候都有中继监督。每一个stage结束之后，S以及L都和stage1中的F合并。上下两路的loss都是计算预测和理想值之间的L2 loss。
personlab是一个自下而上的人体检测和姿态估计算法。包括两个步骤：
关键点检测阶段的目标是检测属于图像（可能不止一个人）中任何人体的关键点。该阶段生成一个热图和一个偏移量：
假设 是图像中二维位置中的一个，其中 是图像的位置索引， 是像素点的个数。
使用Hough投票集合热图和偏移量，聚合成hough分数映射 ， 其中 为图像的每个位置， 为双线性插值核。
的局部最大值作为关键点的候选位置点，但是 没有与个体相关的信息，当图像中有多个个体存在时，我们需要一个机制将关键点聚合在其对应的个体上。 Mid-range pairwise offsets 为了达到以上目的，在网络上加入一个分离的成对中射程2-D偏移域输出 用来连接成对的关键点。训练集中 ，表示对于同一个个体 从第 个关键点到第 个关键点。
对于具有大量个体的情况，很难准确的回归 ，使用更准确的短射程偏移来递归的修正：
[1] Convolutional Pose Machines [2] Cascaded Pyramid Network for Multi-Person Pose Estimation [3] RMPE: Regional Multi-Person Pose Estimation
最近一直了解人脸检测的算法，所以也尝试学多人脸检测框架。所以这里将拿出来和大家分享一下 Retinaface 与普通的目标检测算法类似，在图片上预先设定好一些先验框，这些先验框会分布在整个图片上，网络内部结构会对这些先验框进行判断看是否包含人脸，同时也会调整位置进行调整并且给每一个先验框的一个置信度。 在 Retinaface 的先验框不但要获得人脸位置，还需要获得每一个人脸的五个关键点位置 接下来我们对 Retinaface 执行过程其实就是在图片上预先设定好先验框，网络的预测结果会判断先验框内部是否包含人脸并且对先验框进行调整获得预测框和五个人脸关键点。 MobileNet 网络是由 google 团队在 2017 年提出的，专注移动端和嵌入式设备中轻量级 CNN 网络，在大大减少模型参数与运算量下，对于精度只是小幅度下降而已。 在主干网络输出的相当输出了不同大小网格，用于检测不同大小目标，先验框默认数量为 2，这些先验框用于检测目标，然后通过调整得到目标边界框。 深度可分离卷积好处就是可以减少参数数量，从而降低运算的成本。经常出现在一些轻量级的网络结构(这些网络结构适合于移动设备或者嵌入式设备)，深度可分离卷积是由DW(depthwise)和PW(pointwise)组成 这里我们通过对比普通卷积神经网络来解释，深度可分离卷积是如何减少参数 我们先看图中 DW 部分，在这一个部分每一个卷积核通道数 1 ，每一个卷积核对应一个输入通道进行计算，那么可想而知输出通道数就与卷积核个数以及输入通道数量保持一致。 简单总结一下有以下两点 PW 卷积核核之前普通卷积核类似，只不过 PW 卷积核大小为 1 ，卷积核深度与输入通道数相同，而卷积核个数核输出通道数相同 普通卷积 深度可分离卷积
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
论文呢主要是检测这个时间，地点，人物，事件，还有一个故事的产生，到这个故事的结束，所发生的故事都要举一说明。
问题一：硕士论文、研究生论文、本科毕业论文查重都包括什么？ 目前，高校对于硕博士论文,需要通过抄袭检测系统的检测才能算过关。对本科生来说，大部分学校也采取抽查的方式对本科论文进行检测。 抄袭过多，一经查出超过30%,后果严重。轻者延期毕业，重者取消学位。辛辛苦苦读个大学，学位报销了多不爽。 但是，软件毕竟是人工设置的一种机制，里面内嵌了检测算法，我们只要摸清其中的机理，通过简单的修改，就能成功通过检测。 本文是在网络收集的资料。整理了最重要的部分，供大家参考。 论文抄袭检测算法： 1.论文的段落与格式 论文检测基本都是整篇文章上传，上传后，论文检测软件首先进行部分划分，上交的最终稿件格式对抄袭率有很大影响。不同段落的划分可能造成几十个字的小段落检测不出来。因此，我们可以通过划分多的小段落来降低抄袭率。 2.数据库 论文检测，多半是针对已发表的毕业论文，期刊文章，还有会议论文进行匹配的，有的数据库也包含了网络的一些文章。这里给大家透露下，很多书籍是没有包含在检测数据库中的。之前朋友从一本研究性的著作中摘抄了大量文字，也没被查出来。就能看出，这个方法还是有效果的。 3.章节变换 很多同学改变了章节的顺序，或者从不同的文章中抽取不同的章节拼接而成的文章，对抄袭检测的结果影响几乎为零。所以论文抄袭检测大师建议大家不要以为抄袭了几篇文章，或者几十篇文章就能过关。 4.标注参考文献 参考别人的文章和抄袭别人的文章在检测软件中是如何界定的。其实很简单，我们的论文中加了参考文献的引用符号，但是在抄袭检测软件中。都是统一看待，软件的阀值一般设定为1%，例如一篇文章有5000字,文章的1%就是50字，如果抄袭了多于50，即使加了参考文献，也会被判定为抄袭。 5.字数匹配 论文抄袭检测系统相对比较严格，只要多于20单位的字数匹配一致，就被认定为抄袭，但是前提是满足第4点，参考文献的标注。 论文抄袭修改方法： 首先是词语变化。文章中的专业词汇可以保留，尽量变换同义词； 其次，改变文中的描述方式，例如倒装句、被动句、主动句；打乱段落的顺序，抄袭原文时分割段落，并重组。 通过上述方法，能有效降低抄袭率。 下面举几个例子，大家可以参考下： 例句A： 本文以设备利用率最大化为目标函数,采用整数编码与实数编码相结合的遗传算法,研究了HFS的构建问题。本文提出的染色体编码方法及相应的遗传操作方法可实现研究对象的全局随机寻优。通过对car系列标准算例的研究,显示了本文提出方法具有较高的计算重复性和计算效率。 修改A： 本文研究了HFS问题的构建，通过遗传算法并结合整数与实数编码，目标函数为最大化设备利用率来求解。本文的染色体编码方法与对应的遗传算法操作可有效提高算法的全局搜索能力。通过对一些列基准算例的研究，验证了本文算法的有效性，并具有较高的计算重复性和较高的运算效率。 例句B： 由于房地产商品的地域性强，房地产开发企业在进行不同区域投资时，通常需要建立项目公司，此时就会面临建立分公司还是子公司的选择。子公司是一个独立的法人，而分公司则不是独立法人，它们在税收利益方面存在差异。子公司是独立法人，在设立区域被视为纳税人，通常要承担与该区域其它公司一样的全面纳税义务；分公司不是独立的法人实体，在设立分公司的所在区域不被视为纳税人，只承担有限的纳税义务，分公司发生的利润与亏损要与总公司合并计算。 修改B： 房地产开发企业在不同区域进行投资时，由于此类商品的地域性强，因此需要建立项目公司。此时，企业需要选择建立分公司还是子公司。主要的区别是子公司具有独立的法人，分公司则不是独立法人。其次，在税收......>> 问题二：论文查重是只查正文吗，摘要、绪论、结论、参考文献啊什么的要不要查 你好。是的，都算。所以，用自己的话写吧！ 问题三：毕业论文查重查哪几部分 所有文字部分全查，从封面题目到最后的参考文献、致谢、个人简历等等。 问题四：论文查重查哪些内容 论文查重主要检查内容有论文的摘要、正文，包括引用部分。不过论文查重系统不会查重论文里面的公式、图片、表格信息等非文字内容，因为没法比对。 论文写完毕是一个方面，论文进行查重修改是另一个方面。因为比对时连续六个字相同就按雷同来处理，所以即使自己原话写的，被检测出来同样需要进一步修改。这一点要注意。好好写论文好好修改，有问题可以继续追问或者956~~092~~515询问。纯手打，望采纳~~ 补充：参考文献也是需要进行提交检测的哦在论文检测系统中的检测重复率（相似比=引用率+抄袭率）所以参考文献也是在内进行检测的哦。 paperpass/f/km0e9d可以直接检测，避免论文被泄露。 问题五：论文查重都查哪些内容 所有的文字 问题六：论文查重是怎么查的？如果我每7个字就改一点，会被查重吗？ 最佳方式：把文字换成图片 问题七：毕业论文查重都在哪儿查的 一般是从知网去查重的 知网查重检测的费用较高 一般在200以上的可检测费用吧 有钱的话你就用知网去检测查重可以 、不然就用paperrater论文查重检测吧啊 是1元1000字符 跟知网检测查重结果差不多 你可以用作你前期的论文检测查重就是 不放心在后期定稿你在用知网去检测 问题八：毕业论文查重一般是从哪些方面查？ 查重，就是一个文字识别对比的过程。将你的论文分成若干个小的部分，然后与对比库中已经有的文章进行对比。 建议学校用什么检测系统，你就用什么系统查。 各大检测系统，我们 文天下论文检测系统都有的。 问题九：论文查重有什么规则，怎么查？？ 论文查重就是把自己写好的论文通过论文查重系统资源库（比如Gocheck论文检测的资源库）进行比对，得出与各大论文库的相似比。简而言之，就是检测抄袭率，看你论文的原创度。 因为现在的论文查重系统实在是有点多，每个检测系统的检测规则差不多，但是又不是一样，比如Gocheck论文查重是指纹+语义比对算法；还有其他的系统是按关键词检测；也有的是按字数重复率检测；其中的优劣大家明白； 其中，重复率这个是没有一个明确的标准的，同一篇文章的重复率有些系统搞，有些系统低；重复率高不一定系统好，因为现在有些系统为了抢市场，把各种目录、申明、参考文献等都算入重复率了，所有你们拿到报告后要仔细查看检测报告，并且选择官方的检测系统比如知网、Gocheck等；少去某宝去买，这样一不小心你的论文给窃取了都不知道；
包含论文正文、原创说明、摘要、图标及公式说明、参考文献、附录、实验研究成果，以及各种引用文献图片和表格。论文查重时，查重系统会先对其进行分层处理，之后按照连续出现13个字符类似就会判为重
论文检测主要检测正文部分，一般查重率在20%左右，就可以通过论文检测，撰写论文时尽量不要抄袭。
不会。不连续，就不会变红了，只有连续13个字相同才会变红。所以，可以通过加字、加词，降低重复率。降低抄袭率的方法：划分多的小段落来降低抄袭率。很多书籍是没有包含在检测数据库中的 ，比如论著，可摘抄。章节变换不可能降低复制率。论文中参考文献的引用符号，但是在抄袭检测软件中，例如一篇文章有5000字,文章的1%就是50字，如果抄袭了多于50，即使加了参考文献，也会被判定为抄袭。
每当到了毕业季这段时间，许多同学都会忙着准备毕业论文。由于国家对于学术不端以及学术造假等问题的重视程度，导致论文查重这方面的要求比较严格。很多人担心论文无法顺利通过，想要了解论文查重怎么才能轻松通过，接下来小编就给大家详细讲解下。同一门专业还有很多，所以即使是自己选的论文，也别想和别人一模一样。所以唯有创新，才能提升创意。既可补充前人的观点，也可补充认识，或对现有的观点提出质疑，并自拟新意等。查重是提交论文前必须要做的事情，在写论文时，选题比较重要，一定要找到比较新的资料，这样才能避免与前人论文重复。同时也保证内容的准确性，参考文献标注时必须做到全面，这不仅表明了创作者的态度，也是对他人成果的尊重。论文太长了，想让人完整地看完确实很难，所以一般老师在读学生写的论文时，除了用机器检查外，还得自己去看目录，目录是整个论文的骨架，因此骨架是否丰富，直接关系到论文内容是否丰富。为编目时编写目录，还必须有条理地进行整理，这样才能在编目时能达到如鱼得水的效果。我们在进行论文查重时，主要是与系统数据库中的内容进行比对，如果相似较高，就会被判断为抄袭。因此在论证方面一定要有自己的见解，这样才能避免与数据库中原始的文字相似。以上就是给大家介绍的论文查重问题，想必大家也应该已经对此有所了解。写论文是一件费时费力的事情，但现在已经花了很多精力在写作上，要保证低重复性和高通过率。
如何顺利通过论文查重？这个问题是很多大学毕业生头疼的问题。虽然他们找了很多论文资料，看了很多论文写作技巧，但是论文的重复率并不达标。下面给大家分享一些成功通过论文查重的小技巧。
1、论文的质量很重要。不用太担心后续的重复率。我们应该把重点放在提高论文质量上。随着质量的提高，可以有针对性地修改论文中重复的内容。论文检测系统只是机械地计算重复率，而导师更看重的是文章的质量，这也是最关键的环节。所以大家写作要以质量为主导，老师会综合考虑你的论文框架、思维结构、论点和创新点。
2、论文查重系统的准确性是相对的。不能盲目使用查重系统，要以学校规定的查重制度为准，这样才能保证自己的论文最接近学校的查重结果，因为论文查重制度的比对数据库是不一样的。当然，在最终版本之前，可以使用其他查重系统进行检测，如paperfree查重系统。
3、查重时间很重要。很多同学在选择查重系统时会关注数据库和查重速度。当然这两点会直接影响最终检测结果的准确性，但是提交检测的时间也是人为因素之一。数据库的采集和更新是实时的，所以在不同的时间提交，最终的结果会有所不同。最好在学校提交论文截止日期的前几天检查一下。
其原理如下：1、查重系统一般是通过检索关键词和关键语句来实现检索的。对比数据库为：中国学术期刊数据库、中国学位论文全文数据库、中国专利全文数据库、中国重要会议论文全文数据库、英文论文全文数据库、港澳台学术文献库、法律法规数据库、PaperRight云论文库等。2、论文提交检测后，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。3、查重系统的灵敏度设置有一个阀值，该阀值为百分之五，一段落计，低于百分之五的抄袭或引用无法检测出来。知网毕业论文查重的原理：查重原理以知网作为依据，其它查重方式相差无几（论文中字体灰色部分不参与查重，重复处有红色标记）：关于目录：毕业论文上传后，系统会按照论文的目录合理划分章节信息，此时目录不参与查重，然后按章节信息检测各部分的复制比；如果没有目录信息，系统就会按照1万字左右进行检测，目录有可能也会被查重，如有重复会标红；查重阈值：知网对查重系统设置一灵敏度为5%，假如一个段落有1000个字，那么引用单篇文献50个字以内，是不会被检测出来的；标红的条件：满足上一条（超过5%比例），同时一个段落13个字相似或抄袭，会被标记为红色；参考文献：在论文查考文献格式正确的前提下，知网查重系统不对参考文献查重，否则会被用来查重；论文格式：知网查重系统可以识别PDF格式和WORD格式，由于pdf格式相比word的格式，多了一个文本转换，因此可能导致目录、参考文献的格式变成系统不识别的正确格式，从而使查重比例升高（特别注意英文部分格式会更高）；关于引用：引用尽量整段引用，否则知网查重系统不会知道你具体引用的那篇文献；
只能说数据库不够强大，正常情况下paperfree都能检测出来，free数据库范围：学术期刊，学位论文，会议论文，互联网，英文数据库（涵盖期刊，硕博，会议的英文数据）。检测范围：涵盖所有中英文类别，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。
检测不出，说明这个检测系统的数据库不够完善，如果是比较冷门，大家都不知道的知识，没有检测出来情有可原，如果是那种很明显是抄袭的内容，却检测不出来，那这个检测系统还是不要用了。看论文检测系统的好坏，除了要看论文的重复率之外，还需要看其中的相似来源，来源匹配上了，就说明这个检测系统好用，匹配不上的话，重复率也是不准的。
能检测到，我这改论文苦 逼 啊，查重残的狠，目录和参考文献不差查