许多同学需要的毕业设计与实现，其实网盘可以有了，只是你不知道，不需要到处找下载了相册管理系统JSP九宫格日记本鞋子商城销售网站图书商城项目管理系统JSP小说网美食菜谱分享系统酒店预定管理系统学校宿舍管理系统航班机票订票网站个人日记本会员卡积分管理系统宠物商城企业财务管理系统校园任务管理系统校园一卡通管理系统停车位预定管理系统学生考勤管理系统游戏购买网站蛋糕甜品店管理系统简单院校工资管理系统校园运动会管理系统师生交流学习管理系统新闻发布管理系统家政服务管理系统图书借阅管理系统私人牙科诊所病历管理系统教师科研信息管理系统宿舍寝室管理系统在线医疗预约挂号管理系统员工出差请假考勤管理系统航班机票销售管理系统失物招领管理系统校友同学网站管理系统物流公司企业管理系统会议-会议室管理系统学生社团管理系统校园二手物品交易兼社交网站图书销售管理系统个人博客鲜花销售商城管理系统教务教学兼学生成绩管理系统学生信息管理系统学生成绩管理系统人事管理系统图书管理系统论坛的实现学生选课信息管理系统网络教学平台学生管理系统学生成绩分析管理系统图书借阅管理系统在线考试系统音乐管理系统B-SSM项目SSM个人记账本垃圾分类查询管理系统新闻发布管理系统房屋出租管理系统简单教务查询管理系统快递物流管理系统学生管理系统企业工资管理系统电子书网站管理系统电影售票管理系统酒店预定管理系统酒店后台管理系统学生选课管理系统在线考试管理系统停车场管理系统汽车出租管理系统校园帮跑腿管理平台简单个人相册管理系统客户关系管理系统网上超市购物商城管理系统健身房管理系统简单网页聊天管理系统在线视频教育网站企业官方网站新闻网站管理系统个人博客管理系统个人博客网站管理系统毕业设计管理系统餐厅点餐收银管理系统房屋租赁管理系统医药信息管理系统协同过滤音乐推荐管理系统农产品朔源管理系统人力资源人事管理系统健身房俱乐部管理系统学生会管理系统台球室计费管理系统的KTV管理系统驾校预约管理系统医院挂号预约管理系统汽车俱乐部管理系统汽车维修中心管理系统简单院校教师工资管理系统网上零食超市商城毕业设计选题管理系统宿舍寝室管理系统家庭理财记账管理系统物流快递管理系统宠物商城带后台管理系统学生成绩信息管理系统实验室设备管理医院住院管理系统网上外卖订餐管理系统失物招领管理系统C-SSH项目SSH图书管理系统SSH招聘网站宠物交易管理系统物业管理系统失物招领管理系统通讯录网站管理系统物流快递管理系统失物招领管理系统教学辅助视频学习交流管理系统简单学生信息管理系统毕业生去向登记就业管理系统生态旅游旅行网站通讯录管理系统房屋线下销售网站管理系统小区物业管理系统宠物领养饲养交流管理平台网上问卷调查投票网站系统网上拍卖管理系统仓库管理系统汽车票销售管理系统火车票售票管理系统房屋租赁管理系统实验室预约管理系统校友同学网站校园运动会管理系统网上银行管理系统会议室管理系统企业人力资源管理系统新闻管理发布网站系统酒店管理系统电影订票管理系统小区/公司/物业停车场管理系统学生宿舍管理系统企业进销存管理系统的摄影网站招聘网站，包含设计文稿D-SpringBoot项目SpringBoot招聘网站项目企业固定资产管理系统美容院预约管理系统婚纱影楼摄影预约网站美容院后台管理系统线上网络文件管理系统博客论坛管理系统实现的一个简单博客管理系统图书馆图书借阅管理系统课程评分评价管理系统校园报修管理图书管理系统在线电子商城管理系统汽车配件管理系统
会查重的。
各个学校不一样，全文重复率在30%一下(而有的学校，本科是20%)。每章重复率应该没有要求，这个每个学校会出细则的，并且学校也出给出他们查重复率的地方--基本都是中国知网。具体打电话问老师，每界每个学校要求都不一样
相关查重系统名词的具体作用：查重率的具体概念就是抄袭率，引用率，要用专业软件来测试你的文章与别人论文的相似度，杜绝抄袭。基本就这意思。
一个是自写率就是自己写的；
一个是复写率就是抄袭的；
还有一个引用率就是那些被画上引用符号的，是合理的引用别人的资料。
扩展资料：
毕业论文查重包括：
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，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。
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。
4、标注参考文献
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。
参考资料来源：百度百科——论文检测服务
因为每个大学和论文查重系统对论文查重的标准和要求都不一致，所以最后提交给学校的论文部分很可能就不一样。这时候对于很多需要在论文中写代码的毕业生来说，查不查论文代码就成了他们会关注的问题。接下来我们来看看论文代码查不查重？1.代码实际上属于论文的主要部分，所以这部分内容必须纳入重复检测的范围。虽然每个人都使用一些代码，但是由于论文查重系统只是一个与系统平台设置相对应的系统，所以包括代码在内的内容将被重复检测。2.近年来，由于高校对学生学术论文的要求越来越高，以及许多查重网站的升级，即使是一些用PDF图片表达的代码也会被查重系统检测，因此对每个人论文的原创性提出了更高的要求。论文代码的格式有哪些？1.对于一些需要直接引用的重要源代码，可以选择少量的复制粘贴进行有针对性的引用，并在参考文献中注明出处。记住这部分内容不要大规模复制粘贴，否则很可能影响论文的重复率。2.对于每个人自己的原始代码，或者需要深入分析代码结构和细节，他们也需要完整地放在论文的主体中。然而，如果这个代码只是为了解释某个代码的存在，可以实现某个功能或某个功能的价值，它可以不放在论文的主体中。
工科生一般有一个毕业设计，做一个项目，同时需要写一个论文也就是毕业论文讲述设计工作中做了什么，为什么做，得到了什么结论等理论性的东西。文史哲以及经济等和理科生一般都是需要写一个论文，阐述清楚以及涉猎的学科研究方向中的理论，突破，收获等。大致这样吧
论文查总会检查代码吗？每篇论文都有代码的以上代码，就知道这篇论文是谁写的了
随着打击学术不端行为的加大。随着各种论文查重系统的不断升级，论文的查重检测越来越严格。很多人可能会问:论文中的代码查重吗？paperfree小编下面介绍一下这个内容。 1、 论文中的代码是否再次检测？ 1.代码实际上属于论文查重的范畴之一，但如果是word版本，使用WPS公式编辑器，则不会被查重；如果提交PDF版本，代码部分将被查重。 2.另外，有些学科的代码是一样的，也会被查重。毕竟代码属于论文的正文部分，查重是必须的。重复次数超过控制范围后，也会被标记为红色，影响论文的查重率。 3.知网近年来更新非常快。在最新版本的知网查重系统中，新增了源代码库，内容非常完整，可以支持cpp.java.py等源代码的检测和比较。 论文中代码如何降重？ 1.对于论文中查重率较高的部分代码，建议大家将其转换成图片，简单的操作就是将原始内容截图，重新插入论文。 2.除了转换成图片，还可以适当删除查重率高的代码，或者以其他形式表达，但要注意代码的书写是否正确。 3.如果引用的代码查重率偏高，很可能是引用部分设置的格式错误造成的，需要调整格式。 4.代码的原创性也很重要，所以要尽量独立编写代码；对于一些重复率高的代码，应该尽量少用。
论文查看并不会查询代码的代码，只是在里面生成以后所使用的，但是你看论文的时候，不会出现。
能查重会查代码吗？我认为分矿下论文查能查重会查代码吗？我认为般情况下，论文查重当然是会查代码的，一般情况下是这样来要求的
每个大学生毕业都要写毕业论文，然后交给学校。而且写完论文提交了还需要进行后续的步骤，那就是论文查重和论文答辩。 一、如何检查本科毕业论文的步骤 学校将严格审查本科毕业生的毕业论文。首先将毕业生提交的毕业论文送到查重系统进行查重，筛选出重复率合格的毕业论文。没有通过论文查重的文章，学校会要求学生重新进行修改。为了让毕业论文快速顺利通过查重，提前对论文进行检测是非常有必要的？接下小编来介绍本科毕业论文查重的步骤。 首先、整理一下自己的毕业论文，然后咨询一下领导和学长，看他们有没有好的查重系统推荐。如果没有，可以在网上搜索一下网友评价较高的论文查重网站，或者通过相关社交平台与他人交流一下哪个论文查重网站更好用，更适合自己。当然，你也可以自己选择查重系统，然后对论文进行查重； 其次、选择论文查重网站后，将论文上传到网站。先登录一个网站账号，然后找到网站的查重入口，根据网页上的提示输入书名和作者名，然后上传论文文档，按照网站的提示进行操作； 第三、上传后需要付费，可以按照网站收费标准付费； 最后、上传成功后耐心等待查询分析结果。显示查询结果后，您可以下载查询报告。根据学生查询报告，可以修改毕业论文。
论文检测的方法有很多种，最主要的就是论文查重，现在很多人都会在网上买一种查重软件，然后对自己的论文进行查重，如果发现有重复的部分，就对那些部分进行改正，这是一个比较方便的软件
毕业论文是对硕士和博士学生学术生涯的最后一次评估。毕业论文对每个学生都非常重要。为了顺利通过毕业论文审核，论文的检测和查重是必不可少的一部分。那么论文检测方法是什么？1.不同的论文检测网站使用不同的检测算法。一般来说，论文检测的基本算法是论文检测系统根据一定的算法识别和计算检测到的论文的重复率，并生成检测报告。2.以查重系统为例：检测论文实际上是一种根据语义模糊解析算法，然后进行近似比较的方法。检测论文并非简单地基于某一最小句子进行循环比对。如果你在查重报告的全文对比报告中发现重复来源与你写的论文句子不完全一致，这就是原因。此外，硕士论文的查重与本科毕业论文的检测方法也存在一定差异。硕士论文比较的数据库内容更完整，字数更多。同时，硕士论文的检测和检查使用的系统是专业的硕士论文检测系统。该检测系统拥有独家的学术论文联合比较库，包括以往毕业生的论文。4.不同的论文检测系统采用不同的检测方法，不同的数据库会使同一篇论文在不同的论文检测网站上的检测结果不同，这在使用查重系统时也需要注意。
众所周知，论文从开始准备到最终成功发表，需要经过几次查重和修改。查重率越高，论文原创性越低，学术研究不端问题行为越严重。为了顺利发表论文，很多人都受到了如何降低查重率的折磨。我们需要了解论文查重包括哪些内容，然后才能有针对性地进行降重修改。今天paperfree小编给大家讲解。论文查重内容一般包括正文，格式，章节，摘要，参考文献引用等,即论文中文本性质的内容的对比和检测。论文字数不够，论文中重复内容过多，则会被视为不合格。目前，我国大部分高校和期刊都使用论文检测系统来检测论文的抄袭。同时，少数机构会安排人工检测论文质量，来监督消除学术不端的不良氛围。在了解了论文查重包括哪些内容后，我们如何在修改论文的过程中有效地降重？首先，我们必须确保论文的原创性。我们可以通过改变句子语序，替换同义词，改变段落顺序，中英文翻译等方法来降重。其次，要特别注意参考文献的标注。如果参考文献标注不正确，将被检测系统认定为剽窃，严重影响复查的最终结果。最后，我们需要了解论文的查重标准。一般来说，普通期刊研究论文和大学管理本科学生毕业设计论文的查重率不得超过30％，但核心技术期刊论文学历水平较高的毕业论文的合格标准将更加需要严格，甚至查重率不得超过5％。
我帮你寻找了一个下午的毕业论文设计与实现，我也知道太多假的了，现在我网盘给你了 记得采纳哦1-CRM客户关系管理系统-ssh2-户籍管理系统-jsp3-Java聊天室的设计与实现-swing4-进销存管理系统的设计与实现-springboot5-超市积分管理系统-jsp6-基于JSP的网上购书系统-ssh7-基于SSH的婴幼儿产品销售系统的开发与设计8-基于WEB的网上购物系统的设计与实现-ssh源码9-网上手机销售系统-jsp10-Java网上体育商城的设计与实现-ssh11-基于JSP+Servlet开发高校社团管理系统12-Java在线考试系统-ssh13-java开发电影订票网站系统-ssh14-JavaWeb校园二手平台项目+论文-ssh15-百货中心供应链管理系统+论文-ssh16-固定资产管理系统+论文-ssh17-网络考试系统的设计与实现+论文-jsp18-基于JSP+Servlet开发简单的新闻发布系统19-基于JSP+Servlet开发在线租车系统20-基于JSP+Servlet开发火车票网上订票系统21-基于JSP+Servlet开发简单的医院预约挂号系统22-基于SSM开发在线考试系统23-基于Struts2开发公司职工管理系统+说明书+任务书+方案书24-基于S2SH开发彩票购买系统的设计与实现毕业设计+论文25-基于Struts2+Hibernate开发小区物业管理系统26-基于S2SH开发学生考勤管理系统+报告27-基于S2SH开发车辆租赁管理系统的设计与实现+论文28- 基于S2SH开发银行个人业务管理系统29-基于JavaSwing开发简单的银行管理系统30-基于JavaSwing开发银行信用卡管理系统31-基于JSP+Servlet开发简单的家居购物商城系统32-基于JSP+Servlet开发手机销售购物商城系统33-基于JSP+Servlet开发物流管理系统34-基于JSP机票预定系统35-基于S2SH开发病房管理系统的设计与实现36-基于S2SH开发就业招聘管理系统37-基于S2SH开发图书管理系统（新本版）+论文38-基于S2SH开发学生公寓（宿舍）管理系统39-基于SSM开发大学食堂采购管理系统40-基于SSM开发学生信息管理系统41-基于SSM开发在线家教预约系统42-基于SSM开发自行车在线租赁管理系统43-基于Struts2+Hibernate开发社区蔬菜、食品交易平台+论文44-基于Struts2开发快递收发系统45-基于Struts2开发校园二手购物商城46-基于Struts2开发学生信息管理系统47-基于Struts2开发学生宿舍管理系统48-基于JSP+Servlet+bootstrap开发电影院购票系统49-基于JSP+Servlet开发学生成绩管理系统+实验报告50-基于JSP+Servlet开发超市日常管理系统51-基于JSP+Servlet开发开放实验室预约系统+论文52-基于JSP+Servlet开发网上服装销售购物商城系统+论文+PPT+任务书+检查表53-基于JSP+Servlet开发旅游（景点宾馆）系统54-基于JSP+Servlet开发图书管理系统+PPT+讲解视频55-基于JSP+Servlet开发学生选课系统+论文56-基于JSP开发云餐厅自助点餐系统（前台+后台） 讲解视频57-基于JSP+Servlet开发药品管理系统58-基于JSP+Servlet开发快递管理系统+UML图59-基于JSP+Servlet开发小型酒店管理系统的设计与实现60-基于JSP+Servlet开发在线聊天系统+论文+PPT61-基于JSP+Servlet开发教师工资管理系统62-基于JSP+Servlet开发汽车配件销售管理系统的设计与实现+论文63-基于SSM开发仓库库存管理系统64-基于SSM开发学生请假管理系统65-基于S2SH开发彩票购买系统的设计与实现毕业设计+论文66-基于SSM开发餐饮业点餐系统67-基于SSM开发学生信息管理系统68-基于SSM开发校园外卖零食购物商城系统69-基于S2SH开发医院挂号预约系统70-基于S2SH开发企业人事管理系统（新本版）71-基于S2SH开发学生公寓（宿舍）管理系统72-基于S2SH开发网上书店购物商城系统
通常来说，一个企业或机构准备进军此领域时，往往选择从基于网络的IDS入手，因为网上有很多这方面的开放源代码和资料，实现起来比较容易，并且，基于网络的IDS适应能力强。有了简单网络IDS的开发经验，再向基于主机的IDS、分布式IDS、智能IDS等方面迈进的难度就小了很多。在此，笔者将以基于网络的IDS为例，介绍典型的IDS开发思路。 根据CIDF规范，我们从功能上将入侵检测系统划分为四个基本部分通常来说，一个企业或机构准备进军此领域时，往往选择从基于网络的IDS入手，因为网上有很多这方面的开放源代码和资料，实现起来比较容易，并且，基于网络的IDS适应能力强。有了简单网络IDS的开发经验，再向基于主机的IDS、分布式IDS、智能IDS等方面迈进的难度就小了很多。在此，笔者将以基于网络的IDS为例，介绍典型的IDS开发思路。根据CIDF规范，我们从功能上将入侵检测系统划分为四个基本部分：数据采集子系统、数据分析子系统、控制台子系统、数据库管理子系统。具体实现起来，一般都将数据采集子系统（又称探测器）和数据分析子系统在Linux或Unix平台上实现，我们称之为数据采集分析中心;将控制台子系统在Windows NT或2000上实现，数据库管理子系统基于Access或其他功能更强大的数据库，多跟控制台子系统结合在一起，我们称之为控制管理中心。本文以Linux和Windows NT平台为例介绍数据采集分析中心和控制管理中心的实现。可以按照如下步骤构建一个基本的入侵检测系统。第一步 获取Libpcap和Tcpdump审计踪迹是IDS的数据来源，而数据采集机制是实现IDS的基础，否则，巧妇难为无米之炊，入侵检测就无从谈起。数据采集子系统位于IDS的最底层，其主要目的是从网络环境中获取事件，并向其他部分提供事件。目前比较流行的做法是：使用Libpcap和Tcpdump，将网卡置于“混杂”模式，捕获某个网段上所有的数据流。Libpcap是Unix或Linux从内核捕获网络数据包的必备工具，它是独立于系统的API接口，为底层网络监控提供了一个可移植的框架，可用于网络统计收集、安全监控、网络调试等应用。Tcpdump是用于网络监控的工具，可能是Unix上最著名的Sniffer了，它的实现基于Libpcap接口，通过应用布尔表达式打印数据包首部，具体执行过滤转换、包获取和包显示等功能。Tcpdump可以帮助我们描述系统的正常行为，并最终识别出那些不正常的行为，当然，它只是有益于收集关于某网段上的数据流（网络流类型、连接等）信息，至于分析网络活动是否正常，那是程序员和管理员所要做的工作。Libpcap和Tcpdump在网上广为流传，开发者可以到相关网站下载。第二步 构建并配置探测器，实现数据采集功能1. 应根据自己网络的具体情况，选用合适的软件及硬件设备，如果你的网络数据流量很小，用一般的PC机安装Linux即可，如果所监控的网络流量非常大，则需要用一台性能较高的机器。2. 在Linux服务器上开出一个日志分区，用于采集数据的存储。3. 创建Libpcap库。从网上下载的通常都是Libpcap.tar.z的压缩包，所以，应先将其解压缩、解包，然后执行配置脚本，创建适合于自己系统环境的Makefile，再用Make命令创建Libpcap库。Libpcap安装完毕之后，将生成一个Libpcap库、三个include文件和一个Man页面（即用户手册）。4. 创建Tcpdump。与创建Libpcap的过程一样，先将压缩包解压缩、解包到与Libpcap相同的父目录下，然后配置、安装Tcpdump。如果配置、创建、安装等操作一切正常的话，到这里，系统已经能够收集到网络数据流了。至于如何使用Libpcap和Tcpdump，还需要参考相关的用户手册。第三步 建立数据分析模块网上有一些开放源代码的数据分析软件包，这给我们构建数据分析模块提供了一定的便利条件，但这些“免费的午餐”一般都有很大的局限性，要开发一个真正功能强大、实用的IDS，通常都需要开发者自己动手动脑设计数据分析模块，而这往往也是整个IDS的工作重点。数据分析模块相当于IDS的大脑，它必须具备高度的“智慧”和“判断能力”。所以，在设计此模块之前，开发者需要对各种网络协议、系统漏洞、攻击手法、可疑行为等有一个很清晰、深入的研究，然后制订相应的安全规则库和安全策略，再分别建立滥用检测模型和异常检测模型，让机器模拟自己的分析过程，识别确知特征的攻击和异常行为，最后将分析结果形成报警消息，发送给控制管理中心。 设计数据分析模块的工作量浩大，并且，考虑到“道高一尺，魔高一丈”的黑客手法日益翻新，所以，这注定是一个没有终点的过程，需要不断地更新、升级、完善。在这里需要特别注意三个问题：① 应优化检测模型和算法的设计，确保系统的执行效率；② 安全规则的制订要充分考虑包容性和可扩展性，以提高系统的伸缩性；③ 报警消息要遵循特定的标准格式，增强其共享与互操作能力，切忌随意制订消息格式的不规范做法。第四步 构建控制台子系统控制台子系统负责向网络管理员汇报各种网络违规行为，并由管理员对一些恶意行为采取行动（如阻断、跟踪等）。由于Linux或Unix平台在支持界面操作方面远不如常用的Windows产品流行，所以，为了把IDS做成一个通用、易用的系统，笔者建议将控制台子系统在Windows系列平台上实现。控制台子系统的主要任务有两个：① 管理数据采集分析中心，以友好、便于查询的方式显示数据采集分析中心发送过来的警报消息；② 根据安全策略进行一系列的响应动作，以阻止非法行为，确保网络的安全。控制台子系统的设计重点是：警报信息查询、探测器管理、规则管理及用户管理。1．警报信息查询：网络管理员可以使用单一条件或复合条件进行查询，当警报信息数量庞大、来源广泛的时候，系统需要对警报信息按照危险等级进行分类，从而突出显示网络管理员需要的最重要信息。2．探测器管理：控制台可以一次管理多个探测器（包括启动、停止、配置、查看运行状态等），查询各个网段的安全状况，针对不同情况制订相应的安全规则。3．规则库管理功能：为用户提供一个根据不同网段具体情况灵活配置安全策略的工具，如一次定制可应用于多个探测器、默认安全规则等。4．用户管理：对用户权限进行严格的定义，提供口令修改、添加用户、删除用户、用户权限配置等功能，有效保护系统使用的安全性。第五步 构建数据库管理子系统一个好的入侵检测系统不仅仅应当为管理员提供实时、丰富的警报信息，还应详细地记录现场数据，以便于日后需要取证时重建某些网络事件。数据库管理子系统的前端程序通常与控制台子系统集成在一起，用Access或其他数据库存储警报信息和其他数据。该模块的数据来源有两个：① 数据分析子系统发来的报警信息及其他重要信息；② 管理员经过条件查询后对查询结果处理所得的数据，如生成的本地文件、格式报表等。第六步 联调，一个基本的IDS搭建完毕以上几步完成之后，一个IDS的最基本框架已被实现。但要使这个IDS顺利地运转起来，还需要保持各个部分之间安全、顺畅地通信和交互，这就是联调工作所要解决的问题。首先，要实现数据采集分析中心和控制管理中心之间的通信，二者之间是双向的通信。控制管理中心显示、整理数据采集分析中心发送过来的分析结果及其他信息，数据采集分析中心接收控制管理中心发来的配置、管理等命令。注意确保这二者之间通信的安全性，最好对通信数据流进行加密操作，以防止被窃听或篡改。同时，控制管理中心的控制台子系统和数据库子系统之间也有大量的交互操作，如警报信息查询、网络事件重建等。联调通过之后，一个基本的IDS就搭建完毕。后面要做的就是不断完善各部分功能，尤其是提高系统的检测能力。
基于NLP,ASR及TTS技术的智能语音分析工具-负责语义分析部分（论文替代） ?基于SpringBoot的用户音乐平台 ?家装设计公司客户关系系统 ?基于机器学习的文本语义分析工具 ?基于微信小程序的私教预约系统 ?标准化轮胎仓库管理系统 ?公务机典型试飞科目数据处理系统 ?基于图像的结构化数值识别系统的设计与实现 ?基于ThinkPHP的自适应的网上订餐平台的设计与实现 ?基于语音与触控技术的移动端动画制作工具的设计与实现 ?基于WIFI的定位系统的设计与实现 ?MOOC视频内容推荐工具的设计与实现 ?基于人脸识别的智能小区门禁系统设计与实现 ?可定制智能信息查询与检索系统的设计与实现 ?火车订票系统的设计与实现 ?魔方网站的设计与实现 ?家庭理财管理系统设计与实现 ?基于卷积神经网络的图像风格化处理 ?基于卷积神经网络的图像修复系统设计与实现 ?基于深度学习的目标实例分割 ?基于web的云智教育在线平台设计与实现 ?基于纹理分析的医学图像处理 ?基于全卷积神经网络的医学图像分割 ?基于Unity的2D ACT游戏的设计与实现 ?基于人脸识别的签到系统的设计与实现 ?智慧校园语音交互系统的设计与实现 ?基于Android的旅游车服务程序的设计与实现 ?基于Unity的2D 平台动作游戏的设计与实现 ?基于IOS平台的校园社区生活APP的设计与实现 ?点播影院运营系统的设计与实现 ?基于javaweb的任务流程辅助系统 ?基于移动端的英语口语学习软件设计实现 ?中国天气质量数据展示与分析系统实现 ?经典诗文爱好者学习交流平台的设计与实现 ?基于Mycat中间件的班级事务处理系统的设计与实现 ?公安巡查任务派单执行系统的设计与实现 ?基于Android的手机防火墙的设计与实现 ?基于Android的英语生疏度智能规划单词学习软件 ?基于Opencv的行人检测系统设计 ?基于Unity3D的潜入类动作游戏的设计与实现 ?基于Unity3D平台开发的射击类游戏 ?基于主题和社会的top-N推荐系统的设计与实现 ?基于虚幻4引擎的游戏开发 ?基于人工智能谱曲的设计与实现 ?基于Unity3D的rpg风格迷宫游戏设计 ?基于Android的手机使用时间控制应用 ?基于手机的校园理发店排队系统 ?幼儿园门口家长接送准入系统 ?土地补贴领取者认定软件开发 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热门频道首页博客研修院VIPAPP问答下载社区推荐频道活动招聘专题打开CSDN APPCopyright © 1999-2020, CSDN.NET, All Rights Reserved打开APPAnchor-free之CenterNet 原创2020-07-09 22:39:58有点方 码龄7年关注anchor-base VS Anchor-freeAnchor-base存在的问题：•与锚点框相关超参 (scale、aspect ratio、IoU Threshold) 会较明显的影响最终预测效果；•预置的锚点大小、比例在检测差异较大物体时不够灵活；•大量的锚点会导致运算复杂度增大，产生的参数较多；•容易导致训练时negative与positive的比例失衡。Anchor-free算法的优点：•使用类似分割的思想来解决目标检测问题；•不需要调优与anchor相关的超参数；•避免大量计算GT boxes和anchor boxes 之间的IoU，使得训练过程占用内存更低。由于物体的中心区域是远小于其他背景区域的，整个分类的正负样本和难易样本是极不均衡的。直接训练这样的分类问题很难收敛到一个满意的结果。Base anchor对于正负样本比例失调的解决方式一般为focal loss 和OHEM。前者在损失函数上优化，对正负样本已经困难样本进行不同程度的惩罚；后者将原来的ROI网络扩充为两个ROI，一个ROI只有前向传播，用于计算损失，一个ROI正常前向后向传播，以hard example作为输入，计算损失并传递梯度，根据损失进行筛选，选出对分类和检测影响大的样本。Base anchor检测差异较大物体的策略主要是FPN，如果没有引入FPN，feature map的每个位置只能输出一个框，并且下采样的倍数是8或者16，那么可能会有很多物体的中心点落在同一格子中，这样就会导致训练的时候有多框重叠现象。FPN这种多层级的表示有效解决了这种冲突的现象，可以在一定程度上解决检测物体差异较大的现象。Anchor free没有使用FPN, feature map的每个位置只能输出一个框，下采样的倍数是8或者16，随着FPN的引入，不同尺寸的物体被分配到了不同的层级上，冲突的概率大大降低。CenterNet VS CornerNet等CornerNet将bbox的两个角作为关键点；ExtremeNet 检测所有目标的 最上，最下，最左，最右，中心点。它们都需要经过一个关键点grouping阶段，这会降低算法整体速度。CenterNet针对CornerNet对内部语义缺失和grouping耗时的问题，提出了对中心点进行估计的方法，找到目标的中心，回归出他们的尺寸。仅仅提取每个目标的中心点，无需对关键点进行grouping 或者是后处理。网络结构论文中CenterNet提到了三种用于目标检测的网络，这三种网络都是编码解码(encoder-decoder)的结构：1. Resnet-18 with up-convolutional layers : 28.1% coco and 142 FPS2. DLA-34 : 37.4% COCOAP and 52 FPS3. Hourglass-104 : 45.1% COCOAP and 1.4 FPS每个网络内部的结构不同，但是在模型的最后输出部分都是加了三个网络构造来输出预测值，默认是80个类、2个预测的中心点坐标、2个中心点的偏置。确立中心点在整个训练的流程中，CenterNet学习了CornerNet的方法。对于每个标签图(ground truth)中的某一类，我们要将真实关键点(true keypoint) 计算出来用于训练，中心点的计算方式如下对于下采样后的坐标，我们设为其中 R 是文中提到的下采样因子4。所以我们最终计算出来的中心点是对应低分辨率的中心点。然后我们对图像进行标记，在下采样的[128,128]图像中将ground truth point以下采样的形式，用一个高斯滤波来将关键点分布到特征图上。损失函数1.中心点的损失函数其中 α 和 β 是Focal Loss的超参数, N 是图像 I 的的关键点数量，用于将所有的positive focal loss标准化为1。在这篇论文中 α 和 β 分别是2和4。这个损失函数是Focal Loss的修改版，适用于CenterNet。2.目标中心的偏置损失图像进行了 R=4 的下采样，这样的特征图重新映射到原始图像上的时候会带来精度误差，因此对于每一个中心点，额外采用了一个local offset 去补偿它。所有类 c 的中心点共享同一个offset prediction，这个偏置值(offset)用L1 loss来训练：这个偏置损失是可选的，我们不使用它也可以，只不过精度会下降一些。3.目标大小的损失假设 (X1(k),Y1(k),X2(k),Y2(k)) 为为目标 k，所属类别为c，它的中心点为我们使用关键点预测 Y^ 去预测所有的中心点。然后对每个目标 K 的size进行回归，最终回归到Sk=(X2(k)-X1(k), Y2(k)-Y1(k))，这个值是在训练前提前计算出来的，是进行了下采样之后的长宽值。作者采用L1 loss 监督w,h的回归4.总损失函数整体的损失函数为物体损失、大小损失与偏置损失的和，每个损失都有相应的权重。论文中 size 和 off的系数分别为0.1和1 ，论文中所使用的backbone都有三个head layer，分别产生[1,80,128,128]、[1,2,128,128]、[1,2,128,128]，也就是每个坐标点产生 C+4 个数据，分别是类别以及、长宽、以及偏置。推理阶段在预测阶段，首先针对一张图像进行下采样，随后对下采样后的图像进行预测，对于每个类在下采样的特征图中预测中心点，然后将输出图中的每个类的热点单独地提取出来。就是检测当前热点的值是否比周围的八个近邻点(八方位)都大(或者等于)，然后取100个这样的点，采用的方式是一个3x3的MaxPool。代码中设置的阈值为0.3，也就是从上面选出的100个结果中调出大于该阈值的中心点，最后经过soft nms得到最终的结果。CenterNet的缺点1.当两个不同的object完美的对齐，可能具有相同的center，这个时候只能检测出来它们其中的一个object。2.有一个需要注意的点，CenterNet在训练过程中，如果同一个类的不同物体的高斯分布点互相有重叠，那么则在重叠的范围内选取较大的高斯点。附：DCN:文章知识点与官方知识档案匹配OpenCV技能树OpenCV中的深度学习图像分类12101 人正在系统学习中打开CSDN APP，看更多技术内容CenterNet(Objects as Points)学习笔记论文: Objects as Points Code: CenterNer的提出 一般的detection方法将object识别成(无旋转的)矩形框。大部分成功的object检测器会枚举出很多object的位置和尺寸，对每一个候选框进行分类。这是浪费的、低效的。 常规方法中的后处理方法(nms等)是很难微分(diff...继续访问『深度应用』对CenterNet的一些思考与质疑·对比与U版YoloV3速度与精度0.引子 笔者很喜欢CenterNet极简的网络结构，CenterNet只通过FCN（全卷积）的方法实现了对于目标的检测与分类，无需anchor与nms等复杂的操作高效的同时精度也不差。同时也可以很将此结构简单的修改就可以应用到人体姿态估计与三维目标检测之中。 后面一些针对CenterNet结构应用于其他任务，也取得不错的效果，比如人脸检测CenterFace以及目标追踪CenterTrack与FairMot。这些内容后面等笔者研习过后再补充，后面应该会做一个类CenterNet结构总结对比，感兴.继续访问最新发布 目标检测 | Anchor free之CenterNet深度解析点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达1 前言本文接着上一讲对CornerNet的网络结构和损失函数的解析,链接如下本文来聊一聊Anchor-Free领域耳熟能详的CenterNet。原论文...继续访问CenterNet遇到的问题问题总结 参考pillow报错 conda install 'pillow<7.0.0' 报错参考THCG改main中 conda创建环境相关操作 conda相关操作2 urllib.error.HTTPError: HTTP Error 404: Not Found网络问题 AttributeError: Can't pickle local objec...继续访问目标检测：使用mmdetection对比centernet与yolov3的性能前情概要 上一篇博客，我通过mmdetection实现的源码解释了centernet的原理，并分析了该算法的一些优缺点，本篇博客我将讲解如何通过mmdetection运行centernet，并基于一个x光数据集对比centernet与yolov3的性能。 本文使用数据集介绍 本文使用的数据集是安检x光的数据集，数据集大小为3600张图片和对应标注，样例图片如下 而需要检测的物体label有10个：knife、scissors、lighter、zippooil、pressure、slingshot、han继续访问关于CenterNet移动端部署的思考（for ncnn）参考 腾讯技术工程 公众号： 本文主要是参考 arlencai 大佬的博文，对于cneternet在ncnn平台移植的实操和分析，先mark一下，准备后续有空闲尝试将这一思路在nvidia的jetson平台上尝试部署，并进行系列优化（如硬件方面框架的tensorrt量化优化、网络层面的移动端部署替代，或者类似yolov5的CSP结构等方法改良尝试等） 一、背景 原文中，大佬主要是针对微信的“扫一扫”功能进行阐述继续访问CenterNet原文： 扔掉anchor！真正的CenterNet——Objects as Points论文解读 Oldpan 2019年5月16日 0条评论137次阅读0人点赞 anchor-free目标检测属于anchor-free系列的目标检测，相比于CornerNet做出了改进，...继续访问Anchor Free，框即是点，CenterNet论文：Objects as Points Github： CVPR 2019 CenterNet，一个anchor free的新的检测算法，算是对cornerNet的改进，在cornerNet基础上，引入了中心点的概念，因此，称为CenterNet。 算法亮点， anchor free，大大减少了a...继续访问深度学习（三十七）——CenterNet, Anchor-Free, NN QuantizationCenterNet CenterNet是中科院、牛津、Huawei Noah’s Ark Lab的一个联合团队的作品。（2019.4） 论文： 《CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection》 上图是CenterNet的网络结构图。 正如之前提到的，框对于物体来说不是一个最好的表示。同理，Corner也不是什么特别好的表示：绝大多数情况下，C...继续访问anchor-free目标检测之centernet自从anchor-free方法实现目标检测的Cornernet提出后，对其进行改进的方法也出现了许多。centernet是一篇对其进行改进的论文，将原来的二元组角点检测扩展为三元组检测，加入了中心点的检测。 为了克服需要手动设计anchor的超参数的问题，Cornernet提出基于关键点检测的方法。但是，基于关键点的方法经常会产生大量不正确的对象边界框，可以说是由于缺少对裁剪区域的额外观察。 ...继续访问目标检测深度学习方法综述（二）0.前言 本来准备将一些模型汇总成一篇博客的，但是不知道为啥写了一万多字之后这博客草稿就保存不了了，所以我将剩下的部分放到这篇博客中来（奇怪的BUG ）前文地址： 我们接着上篇文章的章节来好吧。 4.4 SSD算法 SSD 算法是 Faster RCNN 和 YOLO 的结合： 采...继续访问配置和运行CenterNet时踩过的坑在运行CenterNet时遇到的一些问题继续访问简单聊聊centerNet:将目标当成点－1．论文CenterNet：将目标视为点 《Objects as Points》 Date：20190417 Author：德克萨斯大学奥斯汀分校 和 UC 伯克利 ariXiv： https://arxiv.org/abs/1904.07850arxiv.org github： https://github.com/xingyizhou/CenterNetgithub.com ...继续访问CenterNet配置及问题详解作者原版github： Install 按照readme文件夹中的INSTALL.md操作： 0.创建一个虚拟环境 conda create --name CenterNet python=3.6#创建一个名为CenterNet的python3.6虚拟环境 source activate CenterNet #激活...继续访问热门推荐 CenterNet算法笔记论文：Objects as Points 论文链接： 代码链接： 这篇CenterNet算法也是anchor-free类型的目标检测算法，基于点的思想和CornerNet是相似的，方法上做了较大的调整，整体上给人一种非常清爽的感觉，算法思想很朴素、直接，而且...继续访问论文阅读笔记 | 目标检测算法——CenterNet算法如有错误，恳请指出 文章目录1. Introduction2. Preliminary2.1 keypoint detection loss2.2 offset loss2.3 size loss2.4 overall loss3. Objects as Points4. Result paper：Objects as Points Source code： 思想： 目标检测将对象识别为图像中与轴对齐的框。大多数成功的物体检测.继续访问目标检测Anchor free方法总结：YOLOv1、CornerNet、CenterNet、FCOSYOLOv1（2016）: CornerNet（2018）: CenterNet（2019）: FCOS（2019）： 什么是Anchor free方法？ Anchor free是相对于Anchor base而言的一种目继续访问Anchor-free目标检测系列3：CenterNet Object as pointsCenterNet(一个中心点) CenterNet: Objects as Points (2019.4.17) 论文是由德克萨斯大学奥斯汀分校和UC 伯克利学者共同提出的真正意义上anchor-free的算法。与之前介绍的CornerNet系列算法不同，CenterNet仅仅检测目标中心点，没有后续的角点配对及NMS后处理操作，检测速度和精度相比于one-stage和two...继续访问扔掉anchor！真正的CenterNet——Objects as Points论文解读前言 anchor-free目标检测属于anchor-free系列的目标检测，相比于CornerNet做出了改进，使得检测速度和精度相比于one-stage和two-stage的框架都有不小的提高，尤其是与YOLOv3作比较，在相同速度的条件下，CenterNet的精度比YOLOv3提高了4个左右的点。 CenterNet不仅可以用于目标检测，还可以用于其他的一些任务，如肢体识别或者...继续访问深度学习计算机视觉机器学习写评论评论收藏点赞踩分享
小目标问题在物体检测和语义分割等视觉任务中一直是存在的一个难点，小目标的检测精度通常只有大目标的一半。
CVPR2019论文: Augmentation for small object detection 提到了一些应对小目标检测的方法，笔者结合这篇论文以及查阅其它资料，对小目标检测相关技巧在本文进行了部分总结。
小目标的定义： 在MS COCO数据集中，面积小于 32*32 的物体被认为是小物体。
小目标难以检测的原因： 分辨率低，图像模糊，携带的信息少。由此所导致特征表达能力弱，也就是在提取特征的过程中，能提取到的特征非常少，这不利于我们对小目标的检测。
1、由于小目标面积太小，可以放大图片后再做检测，也就是在尺度上做文章，如FPN（Feature Pyramid Networks for Object Detection），SNIP（An Analysis of Scale Invariance in Object Detection – SNIP)。
Feature-Fused SSD: Fast Detection for Small Objects, Detecting Small Objects Using a Channel-Aware Deconvolutional Network 也是在多尺度上做文章的论文。
2、在Anchor上做文章(Faster Rcnn，SSD, FPN都有各自的anchor设计)，anchor在设置方面需要考虑三个因素：
anchor的密度： 由检测所用feature map的stride决定，这个值与前景阈值密切相关。
anchor的范围： RetinaNet中是anchor范围是32~512，这里应根据任务检测目标的范围确定，按需调整anchor范围，或目标变化范围太大如MS COCO，这时候应采用多尺度测试。
anchor的形状数量： RetinaNet每个位置预测三尺度三比例共9个形状的anchor，这样可以增加anchor的密度，但stride决定这些形状都是同样的滑窗步进，需考虑步进会不会太大，如RetinaNet框架前景阈值是0.5时，一般anchor大小是stride的4倍左右。
该部分anchor内容参考于:
3、在ROI Pooling上做文章，文章SINet: A Scale-Insensitive Convolutional Neural Network for Fast Vehicle Detection 认为小目标在pooling之后会导致物体结构失真，于是提出了新的Context-Aware RoI Pooling方法。
4、用生成对抗网络(GAN)来做小目标检测：Perceptual Generative Adversarial Networks for Small Object Detection。
1、从COCO上的统计图可以发现，小目标的个数多，占到了41.43%，但是含有小目标的图片只有51.82%，大目标所占比例为24.24%，但是含有大目标的图像却有82.28%。这说明有一半的图像是不含小目标的，大部分的小目标都集中在一些少量的图片中。这就导致在训练的过程中，模型有一半的时间是学习不到小目标的特性的。
此外，对于小目标，平均能够匹配的anchor数量为1个，平均最大的IoU为0.29，这说明很多情况下，有些小目标是没有对应的anchor或者对应的anchor非常少的，即使有对应的anchor，他们的IoU也比较小，平均最大的IoU也才0.29。
如上图，左上角是一个anchor示意图，右上角是一个小目标所对应的anchor，一共有只有三个anchor能够与小目标配对，且配对的IoU也不高。左下角是一个大目标对应的anchor，可以发现有非常多的anchor能够与其匹配。匹配的anchor数量越多，则此目标被检出的概率也就越大。
实现方法： 1、Oversampling ：我们通过在训练期间对这些图像进行过采样来解决包含小对象的相对较少图像的问题（多用这类图片）。在实验中，我们改变了过采样率和研究不仅对小物体检测而且对检测中大物体的过采样效果
2、Copy-Pasting Strategies：将小物体在图片中复制多分，在保证不影响其他物体的基础上，增加小物体在图片中出现的次数（把小目标扣下来贴到原图中去），提升被anchor包含的概率。
如上图右下角，本来只有一个小目标，对应的anchor数量为3个，现在将其复制三份，则在图中就出现了四个小目标，对应的anchor数量也就变成了12个，大大增加了这个小目标被检出的概率。从而让模型在训练的过程中，也能够有机会得到更多的小目标训练样本。
具体的实现方式如下图：图中网球和飞碟都是小物体，本来图中只有一个网球，一个飞碟，通过人工复制的方式，在图像中复制多份。同时要保证复制后的小物体不能够覆盖该原来存在的目标。
网上有人说可以试一下lucid data dreaming Lucid Data Dreaming for Multiple Object Tracking ，这是一种在视频跟踪/分割里面比较有效的数据增强手段，据说对于小目标物体检测也很有效。
基于无人机拍摄图片的检测目前也是个热门研究点（难点是目标小，密度大）。 相关论文： The Unmanned Aerial Vehicle Benchmark: Object Detection and Tracking（数据集） Drone-based Object Counting by Spatially Regularized Regional Proposal Network Simultaneously Detecting and Counting Dense Vehicles from Drone Images Vision Meets Drones: A Challenge（数据集）
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