姓名：牛晓银；学号：20181213993；学院：计算机科学与技术 转自： 【嵌牛导读】：目标检测，也叫目标提取，是一种基于目标几何和统计特征的图像分割。随着计算机技术的发展和计算机视觉原理的广泛应用，利用计算机图像处理技术对目标进行实时跟踪研究越来越热门，对目标进行动态实时跟踪定位在智能化交通系统、军事目标检测及医学导航手术中手术器械定位等方面具有广泛的应用价值。 【嵌牛鼻子】：目标检测、检测模型、计算机视觉 【嵌牛提问】：你知道或者用过哪些目标检测算法？ 【嵌牛正文】： （一）目标检测经典工作回顾 本文结构 两阶段模型因其对图片的两阶段处理得名，也称为基于区域（Region-based）的方法，我们选取R-CNN系列工作作为这一类型的代表。 R-CNN: R-CNN系列的开山之作 论文链接： Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 本文的两大贡献：1）CNN可用于基于区域的定位和分割物体；2）监督训练样本数紧缺时，在额外的数据上预训练的模型经过fine-tuning可以取得很好的效果。第一个贡献影响了之后几乎所有2-stage方法，而第二个贡献中用分类任务（Imagenet）中训练好的模型作为基网络，在检测问题上fine-tuning的做法也在之后的工作中一直沿用。 传统的计算机视觉方法常用精心设计的手工特征(如SIFT, HOG)描述图像，而深度学习的方法则倡导习得特征，从图像分类任务的经验来看，CNN网络自动习得的特征取得的效果已经超出了手工设计的特征。本篇在局部区域应用卷积网络，以发挥卷积网络学习高质量特征的能力。 R-CNN将检测抽象为两个过程，一是基于图片提出若干可能包含物体的区域（即图片的局部裁剪，被称为Region Proposal），文中使用的是Selective Search算法；二是在提出的这些区域上运行当时表现最好的分类网络（AlexNet），得到每个区域内物体的类别。 另外，文章中的两个做法值得注意。 一是数据的准备。输入CNN前，我们需要根据Ground Truth对提出的Region Proposal进行标记，这里使用的指标是IoU（Intersection over Union，交并比）。IoU计算了两个区域之交的面积跟它们之并的比，描述了两个区域的重合程度。 文章中特别提到，IoU阈值的选择对结果影响显著，这里要谈两个threshold，一个用来识别正样本（如跟ground truth的IoU大于），另一个用来标记负样本（即背景类，如IoU小于），而介于两者之间的则为难例（Hard Negatives），若标为正类，则包含了过多的背景信息，反之又包含了要检测物体的特征，因而这些Proposal便被忽略掉。 另一点是位置坐标的回归（Bounding-Box Regression），这一过程是Region Proposal向Ground Truth调整，实现时加入了log/exp变换来使损失保持在合理的量级上，可以看做一种标准化（Normalization)操作。 小结 R-CNN的想法直接明了，即将检测任务转化为区域上的分类任务，是深度学习方法在检测任务上的试水。模型本身存在的问题也很多，如需要训练三个不同的模型（proposal, classification, regression）、重复计算过多导致的性能问题等。尽管如此，这篇论文的很多做法仍然广泛地影响着检测任务上的深度模型革命，后续的很多工作也都是针对改进这一工作而展开，此篇可以称得上"The First Paper"。 Fast R-CNN: 共享卷积运算 论文链接： Fast R-CNN 文章指出R-CNN耗时的原因是CNN是在每一个Proposal上单独进行的，没有共享计算，便提出将基础网络在图片整体上运行完毕后，再传入R-CNN子网络，共享了大部分计算，故有Fast之名。 上图是Fast R-CNN的架构。图片经过feature extractor得到feature map, 同时在原图上运行Selective Search算法并将RoI（Region of Interset，实为坐标组，可与Region Proposal混用）映射到到feature map上，再对每个RoI进行RoI Pooling操作便得到等长的feature vector，将这些得到的feature vector进行正负样本的整理（保持一定的正负样本比例），分batch传入并行的R-CNN子网络，同时进行分类和回归，并将两者的损失统一起来。 RoI Pooling 是对输入R-CNN子网络的数据进行准备的关键操作。我们得到的区域常常有不同的大小，在映射到feature map上之后，会得到不同大小的特征张量。RoI Pooling先将RoI等分成目标个数的网格，再在每个网格上进行max pooling，就得到等长的RoI feature vector。 文章最后的讨论也有一定的借鉴意义： multi-loss traing相比单独训练classification确有提升 multi-scale相比single-scale精度略有提升，但带来的时间开销更大。一定程度上说明CNN结构可以内在地学习尺度不变性 在更多的数据(VOC)上训练后，精度是有进一步提升的 Softmax分类器比"one vs rest"型的SVM表现略好，引入了类间的竞争 更多的Proposal并不一定带来精度的提升 小结 Fast R-CNN的这一结构正是检测任务主流2-stage方法所采用的元结构的雏形。文章将Proposal, Feature Extractor, Object Classification&Localization统一在一个整体的结构中，并通过共享卷积计算提高特征利用效率，是最有贡献的地方。 Faster R-CNN: 两阶段模型的深度化 论文链接： Faster R-CNN: Towards Real Time Object Detection with Region Proposal Networks Faster R-CNN是2-stage方法的奠基性工作，提出的RPN网络取代Selective Search算法使得检测任务可以由神经网络端到端地完成。粗略的讲，Faster R-CNN = RPN + Fast R-CNN，跟RCNN共享卷积计算的特性使得RPN引入的计算量很小，使得Faster R-CNN可以在单个GPU上以5fps的速度运行，而在精度方面达到SOTA（State of the Art，当前最佳）。 本文的主要贡献是提出Regional Proposal Networks，替代之前的SS算法。RPN网络将Proposal这一任务建模为二分类（是否为物体）的问题。 第一步是在一个滑动窗口上生成不同大小和长宽比例的anchor box（如上图右边部分），取定IoU的阈值，按Ground Truth标定这些anchor box的正负。于是，传入RPN网络的样本数据被整理为anchor box（坐标）和每个anchor box是否有物体（二分类标签）。RPN网络将每个样本映射为一个概率值和四个坐标值，概率值反应这个anchor box有物体的概率，四个坐标值用于回归定义物体的位置。最后将二分类和坐标回归的损失统一起来，作为RPN网络的目标训练。 由RPN得到Region Proposal在根据概率值筛选后经过类似的标记过程，被传入R-CNN子网络，进行多分类和坐标回归，同样用多任务损失将二者的损失联合。 小结 Faster R-CNN的成功之处在于用RPN网络完成了检测任务的"深度化"。使用滑动窗口生成anchor box的思想也在后来的工作中越来越多地被采用（YOLO v2等）。这项工作奠定了"RPN+RCNN"的两阶段方法元结构，影响了大部分后续工作。 单阶段（1-stage）检测模型 单阶段模型没有中间的区域检出过程，直接从图片获得预测结果，也被成为Region-free方法。 YOLO 论文链接： You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection YOLO是单阶段方法的开山之作。它将检测任务表述成一个统一的、端到端的回归问题，并且以只处理一次图片同时得到位置和分类而得名。 YOLO的主要优点： 快。 全局处理使得背景错误相对少，相比基于局部（区域）的方法， 如Fast RCNN。 泛化性能好，在艺术作品上做检测时，YOLO表现比Fast R-CNN好。 YOLO的工作流程如下： 1.准备数据：将图片缩放，划分为等分的网格，每个网格按跟Ground Truth的IoU分配到所要预测的样本。 2.卷积网络：由GoogLeNet更改而来，每个网格对每个类别预测一个条件概率值，并在网格基础上生成B个box，每个box预测五个回归值，四个表征位置，第五个表征这个box含有物体（注意不是某一类物体）的概率和位置的准确程度（由IoU表示）。测试时，分数如下计算： 等式左边第一项由网格预测，后两项由每个box预测，以条件概率的方式得到每个box含有不同类别物体的分数。 因而，卷积网络共输出的预测值个数为S×S×(B×5+C)，其中S为网格数，B为每个网格生成box个数，C为类别数。 3.后处理：使用NMS（Non-Maximum Suppression，非极大抑制）过滤得到最后的预测框 损失函数的设计 损失函数被分为三部分：坐标误差、物体误差、类别误差。为了平衡类别不均衡和大小物体等带来的影响，损失函数中添加了权重并将长宽取根号。 小结 YOLO提出了单阶段的新思路，相比两阶段方法，其速度优势明显，实时的特性令人印象深刻。但YOLO本身也存在一些问题，如划分网格较为粗糙，每个网格生成的box个数等限制了对小尺度物体和相近物体的检测。 SSD: Single Shot Multibox Detector 论文链接： SSD: Single Shot Multibox Detector SSD相比YOLO有以下突出的特点： 多尺度的feature map：基于VGG的不同卷积段，输出feature map到回归器中。这一点试图提升小物体的检测精度。 更多的anchor box，每个网格点生成不同大小和长宽比例的box，并将类别预测概率基于box预测（YOLO是在网格上），得到的输出值个数为(C+4)×k×m×n，其中C为类别数，k为box个数，m×n为feature map的大小。 小结 SSD是单阶段模型早期的集大成者，达到跟接近两阶段模型精度的同时，拥有比两阶段模型快一个数量级的速度。后续的单阶段模型工作大多基于SSD改进展开。 检测模型基本特点 最后，我们对检测模型的基本特征做一个简单的归纳。 检测模型整体上由基础网络（Backbone Network）和检测头部（Detection Head）构成。前者作为特征提取器，给出图像不同大小、不同抽象层次的表示；后者则依据这些表示和监督信息学习类别和位置关联。检测头部负责的类别预测和位置回归两个任务常常是并行进行的，构成多任务的损失进行联合训练。 相比单阶段，两阶段检测模型通常含有一个串行的头部结构，即完成前背景分类和回归后，把中间结果作为RCNN头部的输入再进行一次多分类和位置回归。这种设计带来了一些优点： 对检测任务的解构，先进行前背景的分类，再进行物体的分类，这种解构使得监督信息在不同阶段对网络参数的学习进行指导 RPN网络为RCNN网络提供良好的先验，并有机会整理样本的比例，减轻RCNN网络的学习负担 这种设计的缺点也很明显：中间结果常常带来空间开销，而串行的方式也使得推断速度无法跟单阶段相比；级联的位置回归则会导致RCNN部分的重复计算（如两个RoI有重叠）。 另一方面，单阶段模型只有一次类别预测和位置回归，卷积运算的共享程度更高，拥有更快的速度和更小的内存占用。读者将会在接下来的文章中看到，两种类型的模型也在互相吸收彼此的优点，这也使得两者的界限更为模糊。
原文： Scalable Object Detection using Deep Neural Networks——学术范 最近，深度卷积神经网络在许多图像识别基准上取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测了图像中每个对象类别的单个边界框和置信度得分。这样的模型捕获了围绕对象的整幅图像上下文，但如果不天真地复制每个实例的输出数量，就无法处理图像中同一对象的多个实例。在这篇论文中提出了一个显著性启发的神经网络检测模型，它预测了一组与类无关的边界框，每个框有一个分数，对应于它包含任何感兴趣的对象的可能性。该模型自然地为每个类处理数量可变的实例，并允许在网络的最高级别上进行跨类泛化。 目标检测是计算机视觉的基本任务之一。一个解决这个问题的通用范例是训练在子图像上操作的对象检测器，并在所有的场所和尺度上以详尽的方式应用这些检测器。这一范例被成功地应用于经过区别训练的可变形零件模型(DPM)中，以实现检测任务的最新结果。对所有可能位置和尺度的穷举搜索带来了计算上的挑战。随着类数量的增加，这个挑战变得更加困难，因为大多数方法都训练每个类单独的检测器。为了解决这个问题，人们提出了多种方法，从检测器级联到使用分割提出少量的对象假设。 关于对象检测的文献非常多，在本节中，我们将重点讨论利用类不可知思想和解决可伸缩性的方法。 许多提出的检测方法都是基于基于部件的模型，最近由于有区别学习和精心设计的特征，已经取得了令人印象深刻的性能。然而,这些方法依赖于在多个尺度上详尽地应用零件模板，这是非常昂贵的。此外，它们在类的数量上是可伸缩的，这对像ImageNet这样的现代数据集来说是一个挑战。 为了解决前一个问题，Lampert等人使用分支绑定策略来避免计算所有可能的对象位置。为了解决后一个问题，Song et al.使用了一个低维部件基，在所有对象类中共享。基于哈希算法的零件检测也取得了良好的结果。 另一种不同的工作，与我们的工作更接近，是基于对象可以本地化的想法，而不必知道它们的类。其中一些方法建立在自底向上无阶级分割[9]的基础上。通过这种方式得到的片段可以使用自上而下的反馈进行评分。基于同样的动机，Alexe等人使用一种廉价的分类器对对象假设是否为对象进行评分，并以这种方式减少了后续检测步骤的位置数量。这些方法可以被认为是多层模型，分割作为第一层，分割分类作为后续层。尽管它们编码了已证明的感知原理，但我们将表明，有更深入的模型，充分学习可以导致更好的结果。 最后，我们利用了DeepLearning的最新进展，最引人注目的是Krizhevsky等人的工作。我们将他们的边界盒回归检测方法扩展到以可扩展的方式处理多个对象的情况。然而，基于dnn的回归已经被Szegedy等人应用到对象掩模中。最后一种方法实现了最先进的检测性能，但由于单个掩模回归的成本，不能扩展到多个类。 我们的目标是通过预测一组表示潜在对象的边界盒来实现一种与类无关的可扩展对象检测。更准确地说，我们使用了深度神经网络(DNN)，它输出固定数量的包围盒。此外，它为每个盒子输出一个分数，表示这个盒子包含一个对象的网络信任度。 为了形式化上述思想，我们将i-thobject框及其相关的置信度编码为最后一网层的节点值: Bounding box: 我们将每个框的左上角和右下角坐标编码为四个节点值，可以写成vectorli∈R4。这些坐标是归一化的w. r. t.图像尺寸，以实现图像绝对尺寸的不变性。每个归一化坐标是由最后一层的线性变换产生的。 Confidence: 置信度:包含一个对象的盒子的置信度得分被编码为单个节点valueci∈[0,1]。这个值是通过最后一个隐藏层的线性变换产生的，后面跟着一个sigmoid。 我们可以组合边界盒位置sli,i∈{1，…K}为一个线性层。同样，我们可以将所有置信区间ci,i∈{1，…K}作为一个s型层的输出。这两个输出层都连接到最后一个隐藏层 在推理时，我们的算法生成kbound盒。在我们的实验中，我们使用ek = 100和K= 200。如果需要，我们可以使用置信分数和非最大抑制在推理时获得较少数量的高置信框。这些盒子应该代表对象。因此，它们可以通过后续的分类器进行分类，实现目标检测。由于盒子的数量非常少，我们可以提供强大的分类器。在我们的实验中，我们使用另一个dnn进行分类。 我们训练一个DNN来预测每个训练图像的边界框及其置信度得分，以便得分最高的框与图像的groundtruth对象框很好地匹配。假设对于一个特定的训练例子，对象被标记为boundingboxesgj,j∈{1，…，M}。在实践中，pre- dictionary的数量远远大于groundtruthboxm的数量。因此，我们试图只优化与地面真实最匹配的预测框子集。我们优化他们的位置，以提高他们的匹配度，最大化他们的信心。与此同时，我们将剩余预测的置信度最小化，这被认为不能很好地定位真实对象。为了达到上述目的，我们为每个训练实例制定一个分配问题。Wexij∈{0,1}表示赋值:xij= 1，如果第i个预测被赋值给第j个真对象。这项任务的目标可以表示为 其中，我们使用标准化边界框坐标之间的el2距离来量化边界框之间的不同。此外，我们希望根据分配x优化盒子的可信度。最大化指定预测的置信度可以表示为 最终的损失目标结合了匹配损失和信心损失 受式1的约束。α平衡了不同损失条款的贡献。 对于每个训练例子，我们通过解决一个最佳的赋值x*的预测到真实的盒子 约束执行赋值解决方案。这是二部匹配的一种变体，是一种多项式复杂度匹配。在我们的应用程序中，匹配是非常便宜的——每幅图像中标记的对象的数量少于一打，而且在大多数情况下只有很少的对象被标记。然后，通过反向传播优化网络参数。例如，反向传播算法的一阶导数计算w、r、t、l和c 尽管上述定义的损失在原则上是足够的，但三次修改使其有可能更快地达到更好的准确性。第一个修改是对地面真实位置进行聚类，并找到这样的聚类/质心，我们可以使用这些聚类/质心作为每个预测位置的先验。因此，鼓励学习算法为每个预测位置学习一个残差到一个先验。 第二个修改涉及到在匹配过程中使用这些先验:不是将N个groundtruth位置与K个预测进行匹配，而是在K个先验和groundtruth之间找到最佳匹配。一旦匹配完成，就会像之前一样计算目标的置信度。此外，位置预测损失也不变:对于任何一对匹配的(目标，预测)位置，其损失定义为groundtruth和对应于匹配先验的坐标之间的差值。我们把使用先验匹配称为先验匹配，并假设它促进了预测的多样化。 需要注意的是，尽管我们以一种与类无关的方式定义了我们的方法，但我们可以将它应用于预测特定类的对象盒。要做到这一点，我们只需要在类的边框上训练我们的模型。此外，我们可以预测每个类的kbox。不幸的是，这个模型的参数数量会随着类的数量线性增长。此外，在一个典型的设置中，给定类的对象数量相对较少，这些参数中的大多数会看到很少有相应梯度贡献的训练示例。因此，我们认为我们的两步过程——首先本地化，然后识别——是一个更好的选择，因为它允许使用少量参数利用同一图像中多个对象类型的数据 我们使用的本地化和分类模型的网络架构与[10]使用的网络架构相同。我们使用Adagrad来控制学习速率衰减，128的小批量，以及使用多个相同的网络副本进行并行分布式训练，从而实现更快的收敛。如前所述，我们在定位损失中使用先验——这些是使用训练集上的均值来计算的。我们还使用α = 来平衡局部化和置信度损失。定位器可以输出用于推断的种植区以外的坐标。坐标被映射和截断到最后的图像区域。另外，使用非最大抑制对盒进行修剪，Jaccard相似度阈值为。然后，我们的第二个模型将每个边界框分类为感兴趣的对象或“背景”。为了训练我们的定位器网络，我们从训练集中生成了大约3000万幅图像，并对训练集中的每幅图像应用以下步骤。最后，样品被打乱。为了训练我们的本地化网络，我们通过对训练集中的每一幅图像应用以下步骤，从训练集中生成了大约3000万幅图像。对于每幅图像，我们生成相同数量的平方样本，使样本总数大约为1000万。对于每幅图像，样本被桶状填充，这样，对于0 - 5%、5 - 15%、15 - 50%、50 - 100%范围内的每个比例，都有相同数量的样本，其中被包围框覆盖的比例在给定范围内。训练集和我们大多数超参数的选择是基于过去使用非公开数据集的经验。在下面的实验中，我们没有探索任何非标准数据生成或正则化选项。在所有的实验中，所有的超参数都是通过对训练集。 Pascal Visual Object Classes (VOC)挑战是最常用的对象检测算法基准。它主要由复杂的场景图像组成，其中包含了20种不同的对象类别的边界框。在我们的评估中，我们关注的是2007版VOC，为此发布了一个测试集。我们通过培训VOC 2012展示了结果，其中包含了大约。11000张图片。我们训练了一个100框的定位器和一个基于深度网络的分类器。 我们在一个由1000万作物组成的数据集上训练分类器，该数据集重叠的对象至少为 jaccard重叠相似度。这些作物被标记为20个VOC对象类中的一个。•2000万负作物与任何物体盒最多有个Jaccard相似度。这些作物被贴上特殊的“背景”类标签。体系结构和超参数的选择遵循。 在第一轮中，定位器模型应用于图像中最大-最小中心方形作物。作物的大小调整到网络输入大小is220×220。单次通过这个网络，我们就可以得到上百个候选日期框。在对重叠阈值为的非最大抑制后，保留评分最高的前10个检测项，并通过21路分类器模型分别通过网络进行分类。最终的检测分数是给定盒子的定位分数乘以分类器在作物周围的最大方形区域上评估的分数的乘积。这些分数通过评估，并用于计算精确查全曲线。 首先，我们分析了本地化器在隔离状态下的性能。我们给出了被检测对象的数量，正如Pascal检测标准所定义的那样，与生成的包围框的数量相对比。在图1中，我们展示了使用VOC2012进行训练所获得的结果。此外，我们通过使用图像的最大中心面积(max-center square crop)作为输入以及使用两个尺度(second scale)来给出结果:最大中心面积(max-center crop)的第二个尺度(select3×3windows的大小为图像大小的60%)正如我们所看到的，当使用10个边界框的预算时，我们可以用第一个模型本地化的对象，用第二个模型本地化48%的对象。这显示出比其他报告的结果更好的性能，例如对象度算法达到42%[1]。此外，这个图表显示了在不同分辨率下观察图像的重要性。虽然我们的算法通过使用最大中心作物获得了大量的对象，但当使用更高分辨率的图像作物时，我们获得了额外的提升。进一步，我们用21-way分类器对生成的包围盒进行分类，如上所述。表1列出了VOC 2007的平均精度(APs)。达到的平均AP是，与先进水平相当。注意，我们的运行时间复杂度非常低——我们只使用top10框。示例检测和全精度召回曲线分别如图2和图3所示。值得注意的是，可视化检测是通过仅使用最大中心方形图像裁剪，即使用全图像获得的。然而，我们设法获得了相对较小的对象，例如第二行和第二列的船，以及第三行和第三列的羊。 在本工作中，我们提出了一种新的方法来定位图像中的对象，该方法可以预测多个边界框的时间。该方法使用深度卷积神经网络作为基本特征提取和学习模型。它制定了一个能够利用可变数量的groundtruth位置的多箱定位成本。在“一个类一个箱”方法的情况下，对1000个盒子进行非max-suppression，使用与给定图像中感兴趣的DeepMulti-Box方法相同的准则，并学习在未见图像中预测这些位置。 我们在VOC2007和ILSVRC-2012这两个具有挑战性的基准上给出了结果，在这两个基准上，所提出的方法具有竞争力。此外，该方法能够很好地预测后续分类器将探测到的位置。我们的结果表明，deepmultibox的方法是可扩展的，甚至可以在两个数据集之间泛化，就能够预测感兴趣的定位，甚至对于它没有训练的类别。此外，它能够捕获同一类物体的多种情况，这是旨在更好地理解图像的算法的一个重要特征。 在未来，我们希望能够将定位和识别路径折叠到一个单一的网络中，这样我们就能够在一个通过网络的一次性前馈中提取位置和类标签信息。即使在其当前状态下，双通道过程(本地化网络之后是分类网络)也会产生5-10个网络评估，每个评估的速度大约为1个CPU-sec(现代机器)。重要的是，这个数字并不与要识别的类的数量成线性关系，这使得所提出的方法与类似dpm的方法非常有竞争力。
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一、源文鉴和知网的数据对比库
1、源文鉴查重系统检测范围
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2、知网查重系统检测范围
中国学术期刊网络出版总库、中国博士学位论文全文数据库、中国优秀硕士学位论文全文数据库、中国重要会议论文全文数据库、中国重要报纸全文数据库、中国专利全文数据库、图书资源、优先出版文献库、大学生论文联合比对库、互联网资源(包含贴吧等论坛资源)、英文数据库(涵盖期刊、博硕、会议的英文数据以及德国Springer、英国Taylor&Francis期刊数据库等)、港澳台学术文献库、互联网文档资源、源代码库、CNKI大成编客-原创作品库机构自建比对库。
二、源文鉴和知网的报告形式
1、源文鉴查重系统，其检测结果报告是采用PDF格式，属于论文与检测文章的比对模式;
2、知网查重其检测结果报告是网页形式，并在检测论文中把雷同的段落和文字予以标红显示;源文鉴查重系统，其检测结果是采用PDF格式，虽然会对重复部分进行标红，但却不能直接用于修改操作。需要对文档进行转换，或者自行在论文中进行比对，再进行修改，这就在一定程度上造成了使用者的不便;而知网查重系统，采用的标红显示，报告有三种格式：html、mht、pdf，所以知网查重的报告比源文鉴查重更加丰富多元化。
总而言之，源文鉴和知网有所区别，区别大小依具体情况而定。
毕业论文查重中图片会进行查重吗?除了知网检测系统，其余的论文检测系统图片不会进行论文查重，因为首先要进行识别，但是现在的算法无法很有效的对于图片进行识别，所以论文查重不会对图片进行查重。论文查重主要是文字进行查重，一般的查重比例是5%-30%之间。详情可以看一下自己学校的论文查重比例。
我可以帮你过检测 只要你抄的网上有的甚至网上没有的都能检测到，因为其中原理是每十一个字相拟就算重复，对比一百年内所有论文所有数据，还可能和医学的心理学的建筑学的好多不相关的重复，只要有十一个字相同。知网系统计算标准详细说明：1．看了一下这个系统的介绍，有个疑问，这套系统对于文字复制鉴别还是不错的，但对于其他方面的内容呢，比如数据，图表，能检出来吗？检不出来的话不还是没什么用吗？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，对于图表、公式、数据的抄袭和篡改等行为的检测，目前正在研发当中，且取得了比较大的进展，欢迎各位继续关注本检测系统的进展并多提批评性及建设性意见和建议。 2．按照这个系统39%以下的都是显示黄色,那么是否意味着在可容忍的限度内呢?最近看到对上海大学某教师的国家社科基金课题被撤消的消息,原因是其发表的两篇论文有抄袭行为,分别占到25%和30%. 请明示超过多少算是警戒线？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．如何防止学位论文学术不端行为检测系统成为个人报复的平台？这也是我们在认真考虑的事情，目前这套检测系统还只是在机构一级用户使用。我们制定了一套严格的管理流程。同时，在技术上，我们也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．最小检测单位是句子，那么在每句话里改动一两个字就检测不出来了么？我们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．如果是从相关书籍上摘下来的原话，但是此话已经被数据库中的相关文献也抄了进去，也就是说前面的文章也从相关书籍上摘了相同的话，但是我的论文中标注的这段话来自相关的书籍，这个算不算学术抄袭？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，如果是您描述的这种情况，专家会有相应判断。我们的系统只是提供各种线索和依据，让人能够快速掌握检测文献的信息。6．知网检测系统的权威性？学术不端文献检测系统并不下结论，即检测系统并不对检测文献定性，只是将检测文献中与其他已发表文献中的雷同部分陈列出来，列出客观事实，而这篇检测文献是否属于学术不端，需专家做最后的审查确认。一篇论文的抄袭怎么才会被检测出来？知网论文检测的条件是连续13个字相似或抄袭都会被红字标注，但是必须满足3里面的前提条件：即你所引用或抄袭的A文献文字总和在你的各个检测段落中要达到5%。
以前的论文查重都只查论文文字内容，但是上个月开始知网已经研发出可以查论文图片和表格的查重系统。所以知网是可以查论文图片的，但是其他查重系统暂时还不能查重图片。如果你们学校用的知网，那么建议你给论文加图片的时候同样不要抄袭人家的图片。
知网，维普，万方
paperfree和papertime
维普系统计算字符数的方法为：通过字符数+空格来计算，WORD不计算图表，格式代码信息，但图表和格式设置在转化中的部分是会计算总字数的。此外，中文论文按字符数计算，外文论文2个字母算一个字符。可以选择将论文粘贴复制到txt文本里在提交，减少图表转换产生的字符及隐藏字符等。所有的论文检测系统计算字符数都是按即空格那一项为准的，这往往会大于字数，不管怎么样，系统对待每一篇论文字符数计算方式都是使用同样的计算方法的。
维普系统计算字符数的方法为：通过字符数+空格来计算，WORD不计算图表，格式代码信息，但图表和格式设置在转化中的部分是会计算总字数的。此外，中文论文按字符数计算，外文论文2个字母算一个字符。可以选择将论文粘贴复制到txt文本里在提交，减少图表转换产生的字符及隐藏字符等。所有的论文检测系统计算字符数都是按即空格那一项为准的，这往往会大于字数，不管怎么样，系统对待每一篇论文字符数计算方式都是使用同样的计算方法的。
维普论文检测的优势：用户自助检测操作整个检测流程上传论文、查看检测报告全部用户自己完成检测报告全文标红抄袭段落及语句方便用户修改不当引用收费合理用户论文修改过程中可以反复检测使用降低使用成本 与知网系统相比：维普官方论文检测不与之同平台完全可以避免提前检测预警，同时维普提供使用自建库功能，此功能可以帮助用户将抄袭率降到最低 ,绝对安全地通过学校的论文检测。第一步：初稿一般重复率会比较高(除非你是自己一字一句写的大神)，可以采用万方、papertest去检测，然后逐句修改。这个系统是逐句检测的，也就是说你抄的任何一句话都会被检测出来。这种检测算法比较严格，从程序的角度分析这种算法比较简单。因而网上卖的都很便宜，我测的是3万字，感觉还是物美价廉的。(注意：1 这个库不包含你上一届研究生师兄的大论文，修改一定注意. 2 个人建议如果学校是用万方检测，就不要去检测维普之类的 先把论文电子版复制一份，保存一份。看检测结果，其中一份复制的备份论文，把检测出重复的部分能删了先删了，把不能删的，15字以内改一改，最好是加减字符，不要改顺序，改顺序没太大用，参考文献删掉一部分，不能删的话，先改下，英文文献可以15个字符换一个词。把修改过的上交，重新过系统检查。保存的原论文稍做改动上交纸质版。那个系统很麻烦的，很多没看过没应用过的文献都能给你加上，可见中国人抄袭的功夫，都是互相抄，但是为了保证论文的完整性和表述的准确性，不要随意改动，上交的纸质版，一定要斟酌，一般检查完就不会再过检测系统了，所以纸质版的不用担心。第二步：经过修改后，重复率大幅下降了。这时你可以用知网查了，知网查重系统是逐段检测的，比较智能。检测后再做局部修改就基本上大功告成了，我最后在网上用知网查是4%，简单修改后，在学校查是。注意：记住，最忌讳的是为了查重，把论文语句改得语句不通、毫无逻辑，这样是逃不过老师的，哈哈，大家加油！关于知网相关抽查规定：有规定的，可以进行第一次修改，修改之后通过就可以答辩，如果第二次不通过就算结业，在之后4个月内还要交论文或者设计的。这个是在抄袭30%的基础上的。 如果抄袭50%以上的话，直接结业 在之后4个月内还要交论文或者设计的。1．被认定为抄袭的本科毕业设计（论文），包括与他人已有论文、著作重复总字数比例在30%至50%（含50%）之间的，需经本人修改。修改后经过再次检测合格后，方可参加学院答辩。再次检测后仍不合格的，按结业处理。须在3 个月后提交改写完成的毕业设计（论文），检测合格后再参加答辩。2．被认定为抄袭的本科毕业设计（论文），且与他人已有论文、著作重复总字数比例超过50%的，直接按结业处理。须在4 个月后提交改写的毕业设计（论文），检测合格后再参加答辩。知网系统计算标准详细说明：1．看了一下这个系统的介绍，有个疑问，这套系统对于文字复制鉴别还是不错的，但对于其他方面的内容呢，比如数据，图表，能检出来吗？检不出来的话不还是没什么用吗？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，对于图表、公式、数据的抄袭和篡改等行为的检测，目前正在研发当中，且取得了比较大的进展，欢迎各位继续关注本检测系统的进展并多提批评性及建设性意见和建议。 2．按照这个系统39%以下的都是显示黄色,那么是否意味着在可容忍的限度内呢?最近看到对上海大学某教师的国家社科基金课题被撤消的消息,原因是其发表的两篇论文有抄袭行为,分别占到25%和30%.请明示超过多少算是警戒线？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．如何防止学位论文学术不端行为检测系统成为个人报复的平台？这也是我们在认真考虑的事情，目前这套检测系统还只是在机构一级用户使用。我们制定了一套严格的管理流程。同时，在技术上，我们也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．最小检测单位是句子，那么在每句话里改动一两个字就检测不出来了么？我们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．如果是从相关书籍上摘下来的原话，但是此话已经被数据库中的相关文献也抄了进去，也就是说前面的文章也从相关书籍上摘了相同的话，但是我的论文中标注的这段话来自相关的书籍，这个算不算学术抄袭？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，如果是您描述的这种情况，专家会有相应判断。我们的系统只是提供各种线索和依据，让人能够快速掌握检测文献的信息。6．知网检测系统的权威性？学术不端文献检测系统并不下结论，即检测系统并不对检测文献定性，只是将检测文献中与其他已发表文献中的雷同部分陈列出来，列出客观事实，而这篇检测文献是否属于学术不端，需专家做最后的审查确认。在网上找了一篇文章——《论文查重算法和修改攻略》，你认真看完之后，肯定有所帮助。现在高校对于硕士和博士论文采用的检测系统，是由知网开发的。但该软件的具体算法，判定标准，以前一直不清楚，本文是从知网内部工作人员哪里拿到的，揭示了知网反抄袭检测系统的算法，如何判定论文是抄袭，以及如何修改来通过的秘籍。发出来造福大家。 1、对格式的要求 知网学位论文检测为整篇上传，格式对检测结果可能会造成影响，需要将最终交稿格式提交检测，将影响降到最小，此影响为几十字的小段可能检测不出。都不会影响通过。系统的算法比较复杂，每次修改论文后再测可能会有第一次没测出的小段抄袭（经2 年实践经验证明，该小段不会超过200 字，并且二次修 改后论文一般会大大降低抄袭率） 2、对比库 对比库为：中国学术期刊网络出版总库,中国博士学位论文全文数据库/中国优秀硕士学位论文全文数据库,中国重要会议论文全文数据库,中国重要报纸全文数据库,中国专利全文数据库,个人比对库,其他比对库, 部分书籍不在知网库，检测不出抄袭。知网库是国家指定的论文检测对比库，国家指定高校论文检测系统为知网学位论文检测系统，该系统是目前效果最好、范围最广的官方检测系统，所有高校都是知网的检测系统，这是教育部出于全国学术不端公平性考虑而实施的。 3、关于分段和分章出结果 上传论文后，系统会自动检测该论文的章节信息，如果你学校的目录设置符合知网系统内置的分章判断条件，系统就会按章检测，分章出结果，否则会分段出结果。关于分段或分章主要涉及4 中的阀值。诚信论文提醒，不论是分章还是分段，保持和学校一致即可。 4、引用的能检测出来吗？ 有的同学问：“我明明引用了别人的段落或句子，为什么没有检测出来？”也有的同学问：“我的引用标注了出处，为什么还算抄袭？”首先，引用算不算抄袭，与标注出处没有任何关系，引用能不能检测出来，与系统准不准确也没有关系。所有这些都靠系统的阀值来决定。中国知网对该套检测系统的灵敏度设置了一个阀值，该阀值为3%，以段落（或章节）的字数来计算，单篇文献低于3%的抄袭或引用是检测不出来的，这种情况常见于大段文字中的小句或者小概念。举个例子：假如检测段落1（第一章）有10000 字，那么引用A 文献300字（10000 乘以3%=300）以内，是不会被检测出来的。若引用B文献超过300字，那么B文献分布于第一章中的抄袭都会被红字标注，不管位于第一章何处，即使打断成句子，只要超过20字就会被标注。①实际上这里也告诉同学们一个修改的方法，就是对段落抄袭千万不要选一篇文章来引用，尽可能多的选择多篇文献，一篇截取几句，这样是不会被检测出来的。②关于一些同学问引用的为什么也算抄袭，这里主要是因为知网的阀值问题，高于3%的统一算抄袭，也就是说引用于抄袭的临界就在3%之间。一旦你超标，即使你标注了引用也无济于事。所以请同学们注意。我们举例说明：某篇论文第一章有5000 字，那么第一章中，我们就只能引用A文献150 字以下，否则会被系统认为是抄袭。第二章4000 字，那么我们只能引用A 文献120字以下，否则会被系统认为是抄袭。第三章8000 字，第四章7000 字，分别为240 字以下和210 字以下，以此类推。综上所述，引用超标的计算方式是按章计算，这与抄袭的计算方式是一样的。 5、系统对一句话怎么才算抄袭？ 一篇论文的抄袭怎么才会被检测出来？知网论文检测的条件是20字单位以上的相似或抄袭都会被红字标注，但是必须满足4里面的前提条件：即你所引用或抄袭的A 文献文字总和在你的各个检测段落（各章）中要达到3%。 6、抄袭的修改方式针对标红文字的修改方式除了3中提到的外，还有改词、换句、改变描述方式（变原句为倒装句、被动句、主动句等）、打乱段落顺序、删除关键词汇、关键句等。经过实践证明，使用以上方法结合，可有效降低复制比，保证顺利通过。总体来说，我们需要在保证修改后句子通顺的前提下，尽量和原句在字面上保持不同。 例1：例如下句：过热故障中的过热与变压器正常运行下的发热是有区别的，正常运行时的其发热源来自于绕组和铁芯，即铜损和铁损，而变压器过热故障是由于受到有效热应力而造成的绝缘加速劣化，它具有中等水平的能量密度。几乎被标红，说明与相似文献存在重合和高度相似，经过以上方式结合，本句可改为： 过热故障中出现的过热容易与变压器正常运行下的发热相混淆，后者是因为其绕组和铁芯会出现铜损和铁损的现象，这是正常运行过程中的发热，而变压器过热故障是受到有效热应力造成的绝缘加速劣化。① 这里所指的300 字是一个大概值，并非临界值。引用的数量越低，就越不容易被检测出来。② 更新以后的CNKI 学术不端检测系统将这一阀值调整到了3%，以前是5%，意味着检测系统对引用的要求更加严格，但运用我们后面提到的方法也不是很难。具有中等水平的能力密度。这样修改几乎可以降低抄袭率一半。 例2：在看下面一个例句： 在透明水杯的清水中放入少量纤维进行搅动，便可以直观地发现纤维呈立体悬浮状乱向分散，且长时间放置都不会有太大变化，说明合成纤维的质量较好；质量差的纤维经搅动后可能分散，但时隔不久便会上浮为一絮状层。质量差的纤维在混凝土的实际配制过程中多不易均匀分散。本段完全被标红，修改方式只有一种，就是打乱顺序，重新组织。 将少量纤维放入盛装清水的透明容器中，边搅动边观察纤维变化情况，如果合成纤维质量较好，那么就可以直观地看到纤维呈立体悬浮状分散，随着时间的推移，位置也不会发生明显的变化；若合成纤维质量较差，那么搅动的过程中，纤维可能分散，并且容易上浮形成絮状层。质量差的纤维在混凝土的实际配制过程中多不易均匀分散。 例3：下句：对施工单位或业主提出的设计变更要求要进行统筹考虑，确定其必要性，同时将设计变更对施工工期和费用的影响进行全面分析，非改不可的要调整施工计划，以尽可能减少对工程的不利影响。修改为：施工单位或业主一旦提出设计变更要求，要进行统筹考虑，考察变更的必要性，同时，将设计变更对施工工期、费用等方面可能造成的影响进行全面而科学的分析，遇到非改不可的变更要调整施工计划，尽可能将其对工程的不利影响降到最小。
维普系统查重报告流程图不显示是由于选择错误了流程图的格式。维普论文查重系统,提供毕业论文检测、研究生论文检测、期刊论文检测、硕博论文检测等,报告结果与各机构/高校保持一致!维普论文检测系统是国内最权威的论文抄袭检测之一。检测报告PDF报告、整体报告、比对报告—多版本报告以及总相似比、引用率、复写率、自写率—多指标提示。重要提醒，系统支持中文/英文论文(包括简体、繁体)的检测。
根据官网介绍，维普论文查重是通过采用空间向量余弦算法，检测到文章中存在的抄袭和不当引用现象，实现了对学术不端行为的检测服务。包含已发表文献检测、论文检测、自建比对库管理等功能。
维普论文检测官方网站（VPCS），由维普旗下泛语科技研发并运营，是目前权威的论文查重平台之一，提供论文检测、报告下载、报告验真、机构用户检测、毕业论文管理、作业管理等服务。
维普检测系统是国内老牌的、比较可靠的论文检测系统。国内高校论文主要采用知网、维普。维普论文检测系统，是市场上比较严格的几大系统之一，特别是很多北京、湖南、重庆等高校都将它视为毕业生首选检测系统。
维普论文检测相对于万方检测来说要严格很多，其特有的中外文学期刊和学术论文以及十亿中英文互联网资源，有效确保了论文检测的精准度，特别适合对检测报告有严格要求的同学检测。
扩展资料
不同检测系统检测出来的重复率不一样，不同学校规定的重复率和使用的检测系统也不一样，要根据学校的要求选择相应的监测系统进行查重，国内大多数高校采用的是知网查重。
不论是知网查重还是维普，亦或是paperpass之类的软件，都是通过收录海量的文献库，再通过本身特定的算法，比待检测的论文跟自身文献库进行比对查重原理，进而生成检测报告。
这个问题我咨询了我已经毕业的姐姐，她说当初毕业真的是被论文查重问题折磨得不轻！下面是我根据她的回答整理出的比较靠谱的论文查重网站，希望可以帮到你。
1、知网论文查重系统
知网论文查重系统是大部分学校要求使用的查重系统，它有独立的查重数据库，大学生联合对比数据库，这个数据库包括学长学姐的论文，目前知网论文查重系统是不对外开放，可以在学校的图书馆电脑使用。
2、万方论文查重系统
万方论文查重系统目前跟学信网有相关合作，是很多学校要求使用的论文查重系统，查重费用在3元-4元左右，对于要求使用万方查重的同学，完全可以用万方来进行初稿和定稿的检测，为了顺利毕业，没必要节省那点钱。
3、维普论文查重系统
维普论文查重系统跟万方查重是同一级别的系统，比知网的知名度稍弱，在查重软件领域的知名度是非常的，检测费用也比较便宜，只需要元/千字，如果要求使用维普查重的同学，可以使用该系统进行初稿检测。
4、paperpass论文查重系统
这个系统是paper系列里面时间最长，比较知名的支持免费体验查重的系统之一，该系统提供5000字左右的免费论文查重体验，对于有些学校要求的本科论文还是足够的。如果非学校指定该系统进行检测，建议用于初稿检测。
在选择论文查重网站的时候，首选学校一致的论文查重系统，其次要选择正规靠谱的论文查重系统。初稿论文查重系统选择，只要不泄露论文，基本上都可以用，但是不能作为评判标准，只能作为参考，定稿检测系统一定要跟学校一致的系统，这样才能保证查重结果的准确性。
切记：论文查重非常重要，一定不要贪图免费，让自己的论文泄露了，到时候后悔莫及，一切白费！
对大多数大学生来说，毕业论文是一件很困难的事情。因为本科期间，大学生其实很少有机会撰写论文，即使教师要求写论文，也大都是一些两三千字的小论文。和8000字的毕业论文相比，这简直是小巫见大巫，对很多大学生来说，毕业论文是一项很大的挑战。此外，毕业论文的初稿一般要写一万多字，后期又减删，差不多可以达到八千字的水准。因此，毕业论文初稿撰写很重要，论文查重也很重要。那么怎么正确选择论文查重网站？
一、尽量选择比较专业靠谱的论文查重网站
论文查重是大学生完成毕业论文的重要环节，毕业论文的设计分为确定题目、撰写开题报告、开题答辩、撰写论文初稿、论文查重与最终定稿和答辩等六个过程。
在这些问题中，论文查重是大学生最头疼、修改次数最多的一个环节。论文查重最重要的是选一个专业可靠的查重网站。一个专业、可靠的查重网站，能有效避免论文查重准确率低的问题，帮助大学生更好地完成论文查重工作。
二、尽量选择查重准确率比较高的论文查重网站
查重的准确性是衡量一个查重网站是否专业的标准之一。因此，大学生在论文查重时，应尽量选择查重准确率较高的网站。准确率高的查重网站，能够提高大学生们修改论文的速度，提高其完成毕业论文的效率。
如今查重网站的数量越来越多，大学生在选择网站的时候也比较纠结。由于大多数大学生对于毕业论文的撰写都是没有经验的，对于查重网站的了解比较浅薄，每年都有因为选错查重网站，而导致论文重复率过高的事情发生。因此，大学生在选择查重网站时，要多了解一下所选网站的口碑专业程度。
知网论文检测查重系统是目前国内最权威，使用学校最多，覆盖学生最多的论文查重系统，一般学校图书馆都有此系统可以进行查重，如学生个人需要对论文进行提前查重，需要登录知网论文检测查重系统的个人查重入口，净溪知网论文查重网站,与各大高校合作，提供个人知网查重，支持本科、硕士、博士毕业论文查重，期刊，职称评审、投稿小论文查重，查重结果与学校一致，报告支持验证真伪。
大学生在即将毕业的时候需要写完论文。大学会检查大学生提交论文的重复率。也就是将毕业论文上传到合作论文查重系统，查重系统将论文与系统收集的数据库资源进行比对，从而得出论文的查重率。查重率是学校初步判断论文合格与否的重要依据。大学生想提前查毕业论文应该去哪里查？一、在学校图书馆查重学校一般合作或自行开发的论文查重系统，很多学校与知网论文查重系统合作，通常为毕业生提供数量有限的免费论文查重。因此，大学生可以在学校图书馆登录校园网，找到查重入口，自行提交毕业论文，检测重复率。二、在网上找查重系统除了知网的论文查重系统，网上还有很多种类的论文查重系统。比如维普和万方，还有paperfree和papertime等论文查重系统，可以通过参与网站活动获得免费查重字数。你可以选择一个适合你论文的定期查重系统来提交你的论文进行测试。三、在手机上查重除了登录互联网在电脑上找到查重系统，大家还可以使用手机检测论文的重复率。很多论文查重系统都有微信公众号或者小程序，可以通过公众号和小程序提交论文进行查重。