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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AnchorFree有两种不同的输出方式，一种是它可以作为一个路由器来连接多台设备，另一种是它可以直接插入一台设备，并将网络信号传输给此设备。
Anchorfree的输出可以有多个。它是一种网络安全解决方案，它可以帮助您保护您的网络流量，并且可以防止您的网络流量被窃取或拦截。它可以让您在网络上自由浏览，而不必担心被攻击者攻击或拦截。Anchorfree的输出可以通过它的安全服务器来实现，它可以帮助您访问被墙的网站，并且可以提供更安全的网络连接。此外，Anchorfree还提供了一些其他的安全功能，例如VPN，可以帮助您更好地保护您的网络安全。
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％。
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
威尔考勤系统不仅限于基本的上下班考勤，对于企业的规范化管理更是至关重要。通过该系统的约束，可彻底改变人性的懒惰、上班拖沓等现象，让员工养成优秀的习惯，将更好的状态带入 工作中去，提升工作效率。 系统支持跨地域管理，实现各分支机构独立管理，总部统一核查。
监测人脸识别系统把员工的人脸录进系统，在这个整体的基础上做联动联防，大数据分析，再根据设置的规则进行提前预警，比如某个人或某个部门的人不应该出现在某个区域内，则在这个区域内，某个人或某个部门的人就相当于黑名单了，只要一出现就会预警提示。也可以设置一部分人在某个区域内出现的频率，一天或一个月出现的次数高于设置值就预警提示。
人脸识别系统的技术原理是以人脸识别技术为核心，是一项新兴的生物识别技术，是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。它广泛采用区域特征分析算法，融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，具有广阔的发展前景。用人脸识别会议签到系统正是应用先进的面部自动识别技术来实现与会人员的自主签到，智能化办公，提高办事效率，增加与会人员身份准确定位，从而大大提高了会前会务组织、会中会议签到和会后数据查询统计速度，并节省经费。迎宾机系统会议签到应用方案是现代会议管理中的一项重要环节，会议签到流程一改传统签到的弊端，与会人员只需从摄像机前走过，利用人体生物特征的唯一性进行身份认证，即时完成到会签到，还能有效识别假冒人员，同时，能即时统计、打印出到会人员名单。缩短到会人员签到时间，减轻工作人员与会人数统计强度，统计数准确、快捷。3系统设计3.1系统结构本方案可应用于各种企事业单位和会议中心，用于与会人员的签到管理，主要由摄像机、显示设备、人脸识别分析盒、管理客户端组成。在会议室入口签到处安装一台网络摄像机，通过交换机将采集图像传输到迎宾主机，主机可通过串口数据线连接会议室门禁系统，以识别结果通过串口信息来控制门禁打开，有效防止会议无关人员进入，同时连接到显示设备上，在显示器上实时显示识别结果，以及设置的欢迎致辞或提示信息，或用于会议宣传内容播放等。以上设备通过局域网内的客户端进行管理和配置信息的下发，在客户端可进行人脸识别库的建立，会议签到统计等功能。系统拓扑如下：
写一篇基于实时监控人脸检测的论文，可以按照以下步骤进行：1. 研究背景和意义：介绍实时监控人脸检测技术在安防、智能家居等领域的应用，并说明该技术对社会发展的重要性。2. 相关工作综述：对当前主流的人脸检测算法进行梳理和总结，包括传统方法（如Haar特征分类器、HOG+SVM）以及深度学习方法（如卷积神经网络）。并分析其优缺点及适用场景。3. 实验设计与数据集选择：详细描述本次实验所使用的硬件设备、软件环境以及数据集来源。同时还需解释为什么选择这些硬件设备和数据集，并且需要提供相关参数设置。4. 方法介绍：详细介绍采用哪种算法来进行实时监控人脸检测，包括模型架构、训练过程中使用到的技巧等方面。此外，还需说明如何将该算法应用于视频流中，并保证高效率地运行。5. 实验结果与分析：给出本次实验得到的具体结果，在不同条件下测试准确率、召回率等指标，并通过图表形式直观呈现。同时也需要针对结果进行分析，找出其中存在问题或者改进空间之处。6. 结论与展望：总结本次研究成果并归纳出最新发现；同时也需要指出目前存在问题或者未来可开展工作方向。最后强调该项技术在未来可能带来更多广泛而深远影响。 7. 参考文献: 列举文章引用过所有参考资料, 便于读者查阅相关信息.以上是一份简单论文框架, 具体内容根据自身情况灵活调整即可。
可以用知网检测论文，上面有具体的操作步骤！
实验论文需要写自己的观点，并实验对比和分析
首先，得大量的下最新的文章看，差不多了，筛选比较感兴趣的热门关键词，然后再挑看得懂的，进行对比阅读和批评阅读。随后，博采众长，集成创新，组合顺通，一句话，搞的一眼就比人家有点新东西出来。然后就是，论证充分性问题，要多用数据说话，多用理论分析案例，宏观逻辑要问题导向。再后，是重复率问题，要注意改重技术的利用，注意三大核心技巧，切且前后顺序，即颠倒顺序，缩减/扩充/同意替换。最后，查重排班，前则注意假报告，免费查稿子的，建议残缺图片和一些内容再查☜，后者，不会，就学，找一个上一届的。
一句话，前期把握宏观，后期完善细节和前因后果等，装模作样的东西！
利用本处的参考文献题目，便于大家掌握关键词种类，然后再在知网、万方上按照专业分类浏览 100 页题目，并检索 10 个关键词，下载50 篇文章，用一定标准精选 5 篇文章做参考，即选出工作量小、切合热点、理论充分、数据分析到位、宏观逻辑流程、个案材料好收集的可以依葫芦画瓢的好题目。
为什么要创新？不创新，你这东西说白了就是一堆大杂烩，没得统合没得整合，就是一堆抄袭！现在管的越来越严格了，不创新，不编什么研究方法创新，数学算法创新，理论创新，应用创新，结论创新什么的鬼东西，没来个三五点，你只能呵呵的拿回去等待修改继续被蹂躏，继续被践踏尊严吧！
面对毕业论文头都大了。所以从几篇文章里拼出一篇，大标题下分标题完全引用。都是拼过来的，算抄袭吗？心里有点慌？学生所提交答辩的毕业论文有下列情形之一者属于抄袭、剽窃行为。
图1： 抄袭认定
原则就是别8个词连着 ，整个段落，别一顿顺向的类似。为了别口水话连篇，客观点，请别第一人称，别我我我，多用图表数据说话；然后语言干练，多用并列的动词打头的短语。
（1）颠倒顺序
把句子后面的名词什么的搞到前面，然后再顺通。把段落的后面搞到前面，最好是总括性的搞到前面来！
（2）插入扩充
至于，核心词没法替换，或者颠倒顺序都没法的，就扩充打断。
（3）缩减
对应非核心的东西，缩减废话!
经济类的比较热门，实际用到的比较多，文科的套路差不多，依葫芦画瓢的方法类似，故此，罗列如下比较经典的文献参考。大家有兴趣的可以看看人家怎么写的，里面有oem的，也有分科别类详细介绍的。自己把握，自己权衡！
（1）来自某乎的：MBA论文怎么写
（2）来百度的：MBA论文怎么写
觉得写的好，请点赞；觉得有待改善，可以下面回复套路。本贴只起到抛砖引玉的作用，还请诸位大神，搞点更完备的回复。
请先给出明确答复：
解释原因：
有无解决办法：
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