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
论文原文：
YOLO（you only look once）是继RCNN、faster-RCNN之后，又一里程碑式的目标检测算法。yolo在保持不错的准确度的情况下，解决了当时基于深度学习的检测中的痛点---速度问题。下图是各目标检测系统的检测性能对比：
如果说faster-RCNN是真正实现了完全基于深度学习的端到端的检测，那么yolo则是更进一步，将 目标区域预测 与 目标类别判断 整合到单个神经网络模型中。各检测算法结构见下图：
每个网格要预测B个bounding box，每个bounding box除了要回归自身的位置之外，还要附带预测一个confidence值。这个confidence代表了所预测的box中含有object的置信度和这个box预测的有多准两重信息，其值是这样计算的：
其中如果有object落在一个grid cell里，第一项取1，否则取0。第二项是预测的bounding box和实际的groundtruth之间的IoU值。
每个bounding box要预测(x, y, w, h)和confidence共5个值，每个网格还要预测一个类别信息，记为C类。即SxS个网格，每个网格除了要预测B个bounding box外，还要预测C个categories。输出就是S x S x (5*B+C)的一个tensor。（注意：class信息是针对每个网格的，即一个网格只预测一组类别而不管里面有多少个bounding box，而confidence信息是针对每个bounding box的。）
举例说明: 在PASCAL VOC中，图像输入为448x448，取S=7，B=2，一共有20个类别(C=20)。则输出就是7x7x30的一个tensor。整个网络结构如下图所示：
在test的时候，每个网格预测的class信息和bounding box预测的confidence信息相乘，就得到每个bounding box的class-specific confidence score:
等式左边第一项就是每个网格预测的类别信息，第二三项就是每个bounding box预测的confidence。这个乘积即encode了预测的box属于某一类的概率，也有该box准确度的信息。
得到每个box的class-specific confidence score以后，设置阈值，滤掉得分低的boxes，对保留的boxes进行NMS（非极大值抑制non-maximum suppresssion）处理，就得到最终的检测结果。
1、每个grid因为预测两个bounding box有30维（30=2*5+20），这30维中，8维是回归box的坐标，2维是box的confidence，还有20维是类别。其中坐标的x,y用bounding box相对grid的offset归一化到0-1之间，w,h除以图像的width和height也归一化到0-1之间。
2、对不同大小的box预测中，相比于大box预测偏一点，小box预测偏一点肯定更不能被忍受的。而sum-square error loss中对同样的偏移loss是一样。为了缓和这个问题，作者用了一个比较取巧的办法，就是将box的width和height取平方根代替原本的height和width。这个参考下面的图很容易理解，小box的横轴值较小，发生偏移时，反应到y轴上相比大box要大。其实就是让算法对小box预测的偏移更加敏感。
3、一个网格预测多个box，希望的是每个box predictor专门负责预测某个object。具体做法就是看当前预测的box与ground truth box中哪个IoU大，就负责哪个。这种做法称作box predictor的specialization。
4、损失函数公式见下图：
在实现中，最主要的就是怎么设计损失函数，坐标（x,y,w,h），confidence，classification 让这个三个方面得到很好的平衡。简单的全部采用sum-squared error loss来做这件事会有以下不足：
解决方法：
只有当某个网格中有object的时候才对classification error进行惩罚。只有当某个box predictor对某个ground truth box负责的时候，才会对box的coordinate error进行惩罚，而对哪个ground truth box负责就看其预测值和ground truth box的IoU是不是在那个cell的所有box中最大。
作者采用ImageNet 1000-class 数据集来预训练卷积层。预训练阶段，采用网络中的前20卷积层，外加average-pooling层和全连接层。模型训练了一周，获得了top-5 accuracy为（ImageNet2012 validation set），与GoogleNet模型准确率相当。
然后，将模型转换为检测模型。作者向预训练模型中加入了4个卷积层和两层全连接层，提高了模型输入分辨率（224×224->448×448）。顶层预测类别概率和bounding box协调值。bounding box的宽和高通过输入图像宽和高归一化到0-1区间。顶层采用linear activation，其它层使用 leaky rectified linear。
作者采用sum-squared error为目标函数来优化，增加bounding box loss权重，减少置信度权重，实验中，设定为\lambda _{coord} =5 and\lambda _{noobj}= 。
作者在PASCAL VOC2007和PASCAL VOC2012数据集上进行了训练和测试。训练135轮，batch size为64，动量为，学习速率延迟为。Learning schedule为：第一轮，学习速率从缓慢增加到（因为如果初始为高学习速率，会导致模型发散）；保持速率到75轮；然后在后30轮中，下降到；最后30轮，学习速率为。
作者还采用了dropout和 data augmentation来预防过拟合。dropout值为；data augmentation包括：random scaling，translation，adjust exposure和saturation。
YOLO模型相对于之前的物体检测方法有多个优点：
1、 YOLO检测物体非常快
因为没有复杂的检测流程，只需要将图像输入到神经网络就可以得到检测结果，YOLO可以非常快的完成物体检测任务。标准版本的YOLO在Titan X 的 GPU 上能达到45 FPS。更快的Fast YOLO检测速度可以达到155 FPS。而且，YOLO的mAP是之前其他实时物体检测系统的两倍以上。
2、 YOLO可以很好的避免背景错误，产生false positives
不像其他物体检测系统使用了滑窗或region proposal，分类器只能得到图像的局部信息。YOLO在训练和测试时都能够看到一整张图像的信息，因此YOLO在检测物体时能很好的利用上下文信息，从而不容易在背景上预测出错误的物体信息。和Fast-R-CNN相比，YOLO的背景错误不到Fast-R-CNN的一半。
3、 YOLO可以学到物体的泛化特征
当YOLO在自然图像上做训练，在艺术作品上做测试时，YOLO表现的性能比DPM、R-CNN等之前的物体检测系统要好很多。因为YOLO可以学习到高度泛化的特征，从而迁移到其他领域。
尽管YOLO有这些优点，它也有一些缺点：
1、YOLO的物体检测精度低于其他state-of-the-art的物体检测系统。
2、YOLO容易产生物体的定位错误。
3、YOLO对小物体的检测效果不好（尤其是密集的小物体，因为一个栅格只能预测2个物体）。
Since we combine region proposals with CNNs, we call our method R-CNN: Regions with CNN features. 下面先介绍R-CNN和Fast R-CNN中所用到的边框回归方法。 为什么要做Bounding-box regression？ 如上图所示，绿色的框为飞机的Ground Truth，红色的框是提取的Region Proposal。那么即便红色的框被分类器识别为飞机，但是由于红色的框定位不准(IoU<)，那么这张图相当于没有正确的检测出飞机。如果我们能对红色的框进行微调，使得经过微调后的窗口跟Ground Truth更接近，这样岂不是定位会更准确。确实，Bounding-box regression 就是用来微调这个窗口的。 那么经过何种变换才能从图11中的窗口P变为窗口呢？比较简单的思路就是： 注意：只有当Proposal和Ground Truth比较接近时（线性问题），我们才能将其作为训练样本训练我们的线性回归模型，否则会导致训练的回归模型不work（当Proposal跟GT离得较远，就是复杂的非线性问题了，此时用线性回归建模显然不合理）。这个也是G-CNN: an Iterative Grid Based Object Detector多次迭代实现目标准确定位的关键。 PASCAL VOC为图像识别和分类提供了一整套标准化的优秀的数据集，从2005年到2012年每年都会举行一场图像识别challenge。模型详解 RCNN全程就是Regions with CNN features，从名字也可以看出，RCNN的检测算法是基于传统方法来找出一些可能是物体的区域，再把该区域的尺寸归一化成卷积网络输入的尺寸，最后判断该区域到底是不是物体，是哪个物体，以及对是物体的区域进行进一步回归的微微调整（与深度学习里的finetune去分开，我想表达的就只是对框的位置进行微微调整）学习，使得框的更加准确。 正如上面所说的，RCNN的核心思想就是把图片区域内容送给深度网络，然后提取出深度网络某层的特征，并用这个特征来判断是什么物体（文章把背景也当成一种类别，故如果是判断是不是20个物体时，实际上在实现是判断21个类。），最后再对是物体的区域进行微微调整。实际上文章内容也说过用我之前所说的方法（先学习分类器，然后sliding windows），不过论文用了更直观的方式来说明这样的消耗非常大。它说一个深度网络（alexNet）在conv5上的感受野是195×195，按照我的理解，就是195×195的区域经过五层卷积后，才变成一个点，所以想在conv5上有一个区域性的大小（7×7）则需要原图为227×227，这样的滑窗每次都要对这么大尺度的内容进行计算，消耗可想而知，故论文得下结论，不能用sliding windows的方式去做检测（消耗一次用的不恰当，望各位看官能说个更加准确的词）。不过论文也没有提为什么作者会使用先找可能区域，再进行判断这种方式，只是说他们根据09年的另一篇论文[1]，而做的。这也算是大神们与常人不同的积累量吧。中间的深度网络通过ILSVRC分类问题来进行训练，即利用训练图片和训练的分类监督信号，来学习出这个网络，再根据这个网络提取的特征，来训练21个分类器和其相应的回归器，不过分类器和回归器可以放在网络中学习，R-CNN 模型如果要拟人化比喻，那 R-CNN 肯定是 Faster R-CNN 的祖父了。换句话说，R-CNN 是一切的开端。 R-CNN，或称 Region-based Convolutional Neural Network，其工作包含了三个步骤： 1.借助一个可以生成约 2000 个 region proposal 的「选择性搜索」（Selective Search）算法，R-CNN 可以对输入图像进行扫描，来获取可能出现的目标。 2.在每个 region proposal 上都运行一个卷积神经网络（CNN）。 3.将每个 CNN 的输出都输入进：a）一个支持向量机（SVM），以对上述区域进行分类。b）一个线性回归器，以收缩目标周围的边界框，前提是这样的目标存在。 下图具体描绘了上述 3 个步骤：Abstract ： R-CNN的两个贡献：卷积层的能力很强，可以遍历候选区域达到精确的定位。2.当有标签的数据很少的时候，我们可以事前进行有标签（别的数据集上？）的预训练作为辅助任务，然后对特定的区域进行微调。Introduction: 这篇文章最开始是在PASCAL VOC上在图像分类和目标检测方面取得了很好的效果。 为了达到很好的效果，文章主要关注了两个问题：1.用深层网络进行目标的定位。2.如何用少量的带标签的检测数据来训练模型 对于 对一个问题目标定位 ，通常有两个思路可以走： 1.把定位看成回归问题。效果不是很好。 2.建立划窗检测器。 CNN一直采用建立划窗这个方式，但是也只是局限于人脸和行人的检测问题上。 本文使用了五个卷积层（感受野食195*195），在输入时移动步长是32*32。 除此之外，对于定位问题，我们采用区域识别的策略。 在测试阶段，本文的方法产生了大约2000个类别独立的候选区域作为cnn的输入。然 后得到一个修正后的特征向量。然后对于特定的类别用线性SVM分类器分类。我们用简 单的方法（放射图像变形）来将候选区域变成固定大小。 对于第二个缺少标签数据的问题 目前有一个思路就是无监督的预训练，然后再加入有监督的微调。 作为本文最大的贡献之二：在ILSVRC数据集上，我们先进行有监督的预训练。然 后我们在PASCAL这个小数据集上我们进行特定区域的微调。在我们的实验中，微调 可以提升8%的mAP。 本文的贡献;效率高 仅仅是特别类别的计算是合乎情理的矩阵运算，和非极大值抑制算法。他们共享权 值，并且都是低维特征向量。相比于直接将区域向量作为输入，维数更低。 本文方法处理能实现目标检测，还以为实现语义分割。 2.用R-CNN进行目标检测： 有3个Model： （1）产生独立的候选区域。 （2）CNN产生固定长度的特征向量。 （3）针对特别类别的一群svm分类器。 模块的设计 候选区域： 之前有大量的文章都提过如果产生候选区域。本文采用SS（selective search ）方法。参考文献【34】+【36】 特征抽取： 对于每个候选区域，我们采用cnn之后得到4096维向量。 测试阶段的检测 在测试阶段，我们用选择性搜素的方式在测试图片上选取了2000个候选区域，如上图所示的步骤进行。 运行时间分析: 总之当时相比很快。 训练模型 有监督的预训练： 我们使用了大量的ILSVRC的数据集来进行预训练CNN，但是这个标签是图片层的。换句话说没有带边界这样的标签。 特定区域的微调： 我们调整VOC数据集的候选区域的大小，并且我们把ImageNet上午1000类，变成了21类（20个类别+1个背景）。我们把候选区域（和真实区域重叠的）大于的标记为正数，其他的标记为负数。然后用32个正窗口和96个负窗口组成128的mini-batch。 目标类别分类器： 对于区域紧紧的包括着目标的时候，这肯定就是正样本。对于区域里面全部都是背景的，这也十分好区分就是负样本。但是某个区域里面既有目标也有背景的时候，我们不知道如歌标记。本文为了解决这个，提出了一个阈值：IoU覆盖阈值，小于这个阈值，我们标记为负样本。大于这个阈值的我们标记为正样本。我们设置为。这个是一个超参数优化问题。我们使用验证集的方法来优化这个参数。然而这个参数对于我们的最后的性能有很大的帮助。 一旦，我们得到特征向量。因为训练数据太大了。我们采用standard hard negative mining method（标准难分样本的挖掘）。这个策略也是的收敛更快。 Results on PASCAL VOC 201012 . Visualization, ablation, and modes of error . Visualizing learned features 提出了一个非参数的方法，直接展现出我们的网络学习到了什么。这个想法是将一个特定的单元(特性)放在其中使用它，就好像它自己是一个对象检测器正确的。具体方法就是：我们在大量候选区域中，计算每个单元的激励函数。按从最高到最低排序激活输出，执行非最大值抑制，然后显示得分最高的区域。我们的方法让选定的单元“为自己说话”通过显示它所触发的输入。我们避免平均为了看到不同的视觉模式和获得洞察力为单位计算的不变性。我们可以看到来着第五个maxpooling返回的区域。第五层输出的每一个单元的接受野对应输出227*227的其中的195*195的像素区域。所以中心那个点单元有全局的视觉。. Ablation studies 实际上ablation study就是为了研究模型中所提出的一些结构是否有效而设计的实验。比如你提出了某某结构，但是要想确定这个结构是否有利于最终的效果，那就要将去掉该结构的网络与加上该结构的网络所得到的结果进行对比，这就是ablation study。 Performance layer-by-layer, without fine-tuning. 我们只观察了最后三层Performance layer-by-layer, with fine-tuning. 微调之后，fc6和fc7的性能要比pool5大得多。从ImageNet中学习的pool5特性是一般的，而且大部分的提升都是从在它们之上的特定领域的非线性分类器学习中获得的。Comparison to recent feature learning methods. 见上图 . Detection error analysis CNN的特征比HOG更加有区分。. Bounding box regression 有了对错误的分析，我们加入了一种方法来减少我们的定位错误。我们训练了一个线性的回归模型HOG和SIFT很慢。但是我们可以由此得到启发，利用有顺序等级和多阶段的处理方式，来实现特征的计算。生物启发的等级和移不变性，本文采用。但是缺少有监督学习的算法。使得卷积训练变得有效率。第一层的卷积层可以可视化。 【23】本文采用这个模型，来得到特征向量 ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition用了非线性的激励函数，以及dropout的方法。【34】直接将区域向量作为输入，维数较高。IoU覆盖阈值=，而本文设置为，能提高5个百分点。产生候选区域的方式：selective search 也是本文所采取的方式是结合【34】+【36】。【5】产生候选区域的方式为：限制参数最小割bounding box regression HOG-based DPM文章中的对比试验。缩略图概率。[18][26][28]文章中的对比试验。
很多，没有明确数量。计算机视觉数据集。自然语言处理数据集 Word Language Model Benchmark。语言识别数据集：.大型音乐分析数据集 HUB5 English Evaluation .音频数据集AudioSet
在学术界中，诚实和透明是非常重要的，因此大部分深度学习论文的实验数据都应该是真实可靠的。为了确保数据的真实性，研究人员应该遵循一系列共同约定的实践，比如采用一些常见的数据集，如MNIST、CIFAR、ImageNet等，或者充分公开数据集来源和预处理方法，在论文中详细描述实验步骤和参数设置，并允许其他人重复实验来验证其结果。而这些步骤在学术界中也经常被称为“实验复现”。但是，也存在一些在实验数据上作弊或篡改数据的行为。一些研究人员可能会使用实验结果的最佳情况，而隐藏失败的实验结果，或者通过微调模型或其他方式来优化结果。这种行为是不道德的，也违反了学术界的伦理道德。总的来说，在学术界中，大部分深度学习论文的实验数据都是真实可靠的，但仍需保持警惕，判断这些数据的可靠性需要综合考虑多种因素。
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。
Since we combine region proposals with CNNs, we call our method R-CNN: Regions with CNN features. 下面先介绍R-CNN和Fast R-CNN中所用到的边框回归方法。 为什么要做Bounding-box regression？ 如上图所示，绿色的框为飞机的Ground Truth，红色的框是提取的Region Proposal。那么即便红色的框被分类器识别为飞机，但是由于红色的框定位不准(IoU<)，那么这张图相当于没有正确的检测出飞机。如果我们能对红色的框进行微调，使得经过微调后的窗口跟Ground Truth更接近，这样岂不是定位会更准确。确实，Bounding-box regression 就是用来微调这个窗口的。 那么经过何种变换才能从图11中的窗口P变为窗口呢？比较简单的思路就是： 注意：只有当Proposal和Ground Truth比较接近时（线性问题），我们才能将其作为训练样本训练我们的线性回归模型，否则会导致训练的回归模型不work（当Proposal跟GT离得较远，就是复杂的非线性问题了，此时用线性回归建模显然不合理）。这个也是G-CNN: an Iterative Grid Based Object Detector多次迭代实现目标准确定位的关键。 PASCAL VOC为图像识别和分类提供了一整套标准化的优秀的数据集，从2005年到2012年每年都会举行一场图像识别challenge。模型详解 RCNN全程就是Regions with CNN features，从名字也可以看出，RCNN的检测算法是基于传统方法来找出一些可能是物体的区域，再把该区域的尺寸归一化成卷积网络输入的尺寸，最后判断该区域到底是不是物体，是哪个物体，以及对是物体的区域进行进一步回归的微微调整（与深度学习里的finetune去分开，我想表达的就只是对框的位置进行微微调整）学习，使得框的更加准确。 正如上面所说的，RCNN的核心思想就是把图片区域内容送给深度网络，然后提取出深度网络某层的特征，并用这个特征来判断是什么物体（文章把背景也当成一种类别，故如果是判断是不是20个物体时，实际上在实现是判断21个类。），最后再对是物体的区域进行微微调整。实际上文章内容也说过用我之前所说的方法（先学习分类器，然后sliding windows），不过论文用了更直观的方式来说明这样的消耗非常大。它说一个深度网络（alexNet）在conv5上的感受野是195×195，按照我的理解，就是195×195的区域经过五层卷积后，才变成一个点，所以想在conv5上有一个区域性的大小（7×7）则需要原图为227×227，这样的滑窗每次都要对这么大尺度的内容进行计算，消耗可想而知，故论文得下结论，不能用sliding windows的方式去做检测（消耗一次用的不恰当，望各位看官能说个更加准确的词）。不过论文也没有提为什么作者会使用先找可能区域，再进行判断这种方式，只是说他们根据09年的另一篇论文[1]，而做的。这也算是大神们与常人不同的积累量吧。中间的深度网络通过ILSVRC分类问题来进行训练，即利用训练图片和训练的分类监督信号，来学习出这个网络，再根据这个网络提取的特征，来训练21个分类器和其相应的回归器，不过分类器和回归器可以放在网络中学习，R-CNN 模型如果要拟人化比喻，那 R-CNN 肯定是 Faster R-CNN 的祖父了。换句话说，R-CNN 是一切的开端。 R-CNN，或称 Region-based Convolutional Neural Network，其工作包含了三个步骤： 1.借助一个可以生成约 2000 个 region proposal 的「选择性搜索」（Selective Search）算法，R-CNN 可以对输入图像进行扫描，来获取可能出现的目标。 2.在每个 region proposal 上都运行一个卷积神经网络（CNN）。 3.将每个 CNN 的输出都输入进：a）一个支持向量机（SVM），以对上述区域进行分类。b）一个线性回归器，以收缩目标周围的边界框，前提是这样的目标存在。 下图具体描绘了上述 3 个步骤：Abstract ： R-CNN的两个贡献：卷积层的能力很强，可以遍历候选区域达到精确的定位。2.当有标签的数据很少的时候，我们可以事前进行有标签（别的数据集上？）的预训练作为辅助任务，然后对特定的区域进行微调。Introduction: 这篇文章最开始是在PASCAL VOC上在图像分类和目标检测方面取得了很好的效果。 为了达到很好的效果，文章主要关注了两个问题：1.用深层网络进行目标的定位。2.如何用少量的带标签的检测数据来训练模型 对于 对一个问题目标定位 ，通常有两个思路可以走： 1.把定位看成回归问题。效果不是很好。 2.建立划窗检测器。 CNN一直采用建立划窗这个方式，但是也只是局限于人脸和行人的检测问题上。 本文使用了五个卷积层（感受野食195*195），在输入时移动步长是32*32。 除此之外，对于定位问题，我们采用区域识别的策略。 在测试阶段，本文的方法产生了大约2000个类别独立的候选区域作为cnn的输入。然 后得到一个修正后的特征向量。然后对于特定的类别用线性SVM分类器分类。我们用简 单的方法（放射图像变形）来将候选区域变成固定大小。 对于第二个缺少标签数据的问题 目前有一个思路就是无监督的预训练，然后再加入有监督的微调。 作为本文最大的贡献之二：在ILSVRC数据集上，我们先进行有监督的预训练。然 后我们在PASCAL这个小数据集上我们进行特定区域的微调。在我们的实验中，微调 可以提升8%的mAP。 本文的贡献;效率高 仅仅是特别类别的计算是合乎情理的矩阵运算，和非极大值抑制算法。他们共享权 值，并且都是低维特征向量。相比于直接将区域向量作为输入，维数更低。 本文方法处理能实现目标检测，还以为实现语义分割。 2.用R-CNN进行目标检测： 有3个Model： （1）产生独立的候选区域。 （2）CNN产生固定长度的特征向量。 （3）针对特别类别的一群svm分类器。 模块的设计 候选区域： 之前有大量的文章都提过如果产生候选区域。本文采用SS（selective search ）方法。参考文献【34】+【36】 特征抽取： 对于每个候选区域，我们采用cnn之后得到4096维向量。 测试阶段的检测 在测试阶段，我们用选择性搜素的方式在测试图片上选取了2000个候选区域，如上图所示的步骤进行。 运行时间分析: 总之当时相比很快。 训练模型 有监督的预训练： 我们使用了大量的ILSVRC的数据集来进行预训练CNN，但是这个标签是图片层的。换句话说没有带边界这样的标签。 特定区域的微调： 我们调整VOC数据集的候选区域的大小，并且我们把ImageNet上午1000类，变成了21类（20个类别+1个背景）。我们把候选区域（和真实区域重叠的）大于的标记为正数，其他的标记为负数。然后用32个正窗口和96个负窗口组成128的mini-batch。 目标类别分类器： 对于区域紧紧的包括着目标的时候，这肯定就是正样本。对于区域里面全部都是背景的，这也十分好区分就是负样本。但是某个区域里面既有目标也有背景的时候，我们不知道如歌标记。本文为了解决这个，提出了一个阈值：IoU覆盖阈值，小于这个阈值，我们标记为负样本。大于这个阈值的我们标记为正样本。我们设置为。这个是一个超参数优化问题。我们使用验证集的方法来优化这个参数。然而这个参数对于我们的最后的性能有很大的帮助。 一旦，我们得到特征向量。因为训练数据太大了。我们采用standard hard negative mining method（标准难分样本的挖掘）。这个策略也是的收敛更快。 Results on PASCAL VOC 201012 . Visualization, ablation, and modes of error . Visualizing learned features 提出了一个非参数的方法，直接展现出我们的网络学习到了什么。这个想法是将一个特定的单元(特性)放在其中使用它，就好像它自己是一个对象检测器正确的。具体方法就是：我们在大量候选区域中，计算每个单元的激励函数。按从最高到最低排序激活输出，执行非最大值抑制，然后显示得分最高的区域。我们的方法让选定的单元“为自己说话”通过显示它所触发的输入。我们避免平均为了看到不同的视觉模式和获得洞察力为单位计算的不变性。我们可以看到来着第五个maxpooling返回的区域。第五层输出的每一个单元的接受野对应输出227*227的其中的195*195的像素区域。所以中心那个点单元有全局的视觉。. Ablation studies 实际上ablation study就是为了研究模型中所提出的一些结构是否有效而设计的实验。比如你提出了某某结构，但是要想确定这个结构是否有利于最终的效果，那就要将去掉该结构的网络与加上该结构的网络所得到的结果进行对比，这就是ablation study。 Performance layer-by-layer, without fine-tuning. 我们只观察了最后三层Performance layer-by-layer, with fine-tuning. 微调之后，fc6和fc7的性能要比pool5大得多。从ImageNet中学习的pool5特性是一般的，而且大部分的提升都是从在它们之上的特定领域的非线性分类器学习中获得的。Comparison to recent feature learning methods. 见上图 . Detection error analysis CNN的特征比HOG更加有区分。. Bounding box regression 有了对错误的分析，我们加入了一种方法来减少我们的定位错误。我们训练了一个线性的回归模型HOG和SIFT很慢。但是我们可以由此得到启发，利用有顺序等级和多阶段的处理方式，来实现特征的计算。生物启发的等级和移不变性，本文采用。但是缺少有监督学习的算法。使得卷积训练变得有效率。第一层的卷积层可以可视化。 【23】本文采用这个模型，来得到特征向量 ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition用了非线性的激励函数，以及dropout的方法。【34】直接将区域向量作为输入，维数较高。IoU覆盖阈值=，而本文设置为，能提高5个百分点。产生候选区域的方式：selective search 也是本文所采取的方式是结合【34】+【36】。【5】产生候选区域的方式为：限制参数最小割bounding box regression HOG-based DPM文章中的对比试验。缩略图概率。[18][26][28]文章中的对比试验。
论文原文：
YOLO（you only look once）是继RCNN、faster-RCNN之后，又一里程碑式的目标检测算法。yolo在保持不错的准确度的情况下，解决了当时基于深度学习的检测中的痛点---速度问题。下图是各目标检测系统的检测性能对比：
如果说faster-RCNN是真正实现了完全基于深度学习的端到端的检测，那么yolo则是更进一步，将 目标区域预测 与 目标类别判断 整合到单个神经网络模型中。各检测算法结构见下图：
每个网格要预测B个bounding box，每个bounding box除了要回归自身的位置之外，还要附带预测一个confidence值。这个confidence代表了所预测的box中含有object的置信度和这个box预测的有多准两重信息，其值是这样计算的：
其中如果有object落在一个grid cell里，第一项取1，否则取0。第二项是预测的bounding box和实际的groundtruth之间的IoU值。
每个bounding box要预测(x, y, w, h)和confidence共5个值，每个网格还要预测一个类别信息，记为C类。即SxS个网格，每个网格除了要预测B个bounding box外，还要预测C个categories。输出就是S x S x (5*B+C)的一个tensor。（注意：class信息是针对每个网格的，即一个网格只预测一组类别而不管里面有多少个bounding box，而confidence信息是针对每个bounding box的。）
举例说明: 在PASCAL VOC中，图像输入为448x448，取S=7，B=2，一共有20个类别(C=20)。则输出就是7x7x30的一个tensor。整个网络结构如下图所示：
在test的时候，每个网格预测的class信息和bounding box预测的confidence信息相乘，就得到每个bounding box的class-specific confidence score:
等式左边第一项就是每个网格预测的类别信息，第二三项就是每个bounding box预测的confidence。这个乘积即encode了预测的box属于某一类的概率，也有该box准确度的信息。
得到每个box的class-specific confidence score以后，设置阈值，滤掉得分低的boxes，对保留的boxes进行NMS（非极大值抑制non-maximum suppresssion）处理，就得到最终的检测结果。
1、每个grid因为预测两个bounding box有30维（30=2*5+20），这30维中，8维是回归box的坐标，2维是box的confidence，还有20维是类别。其中坐标的x,y用bounding box相对grid的offset归一化到0-1之间，w,h除以图像的width和height也归一化到0-1之间。
2、对不同大小的box预测中，相比于大box预测偏一点，小box预测偏一点肯定更不能被忍受的。而sum-square error loss中对同样的偏移loss是一样。为了缓和这个问题，作者用了一个比较取巧的办法，就是将box的width和height取平方根代替原本的height和width。这个参考下面的图很容易理解，小box的横轴值较小，发生偏移时，反应到y轴上相比大box要大。其实就是让算法对小box预测的偏移更加敏感。
3、一个网格预测多个box，希望的是每个box predictor专门负责预测某个object。具体做法就是看当前预测的box与ground truth box中哪个IoU大，就负责哪个。这种做法称作box predictor的specialization。
4、损失函数公式见下图：
在实现中，最主要的就是怎么设计损失函数，坐标（x,y,w,h），confidence，classification 让这个三个方面得到很好的平衡。简单的全部采用sum-squared error loss来做这件事会有以下不足：
解决方法：
只有当某个网格中有object的时候才对classification error进行惩罚。只有当某个box predictor对某个ground truth box负责的时候，才会对box的coordinate error进行惩罚，而对哪个ground truth box负责就看其预测值和ground truth box的IoU是不是在那个cell的所有box中最大。
作者采用ImageNet 1000-class 数据集来预训练卷积层。预训练阶段，采用网络中的前20卷积层，外加average-pooling层和全连接层。模型训练了一周，获得了top-5 accuracy为（ImageNet2012 validation set），与GoogleNet模型准确率相当。
然后，将模型转换为检测模型。作者向预训练模型中加入了4个卷积层和两层全连接层，提高了模型输入分辨率（224×224->448×448）。顶层预测类别概率和bounding box协调值。bounding box的宽和高通过输入图像宽和高归一化到0-1区间。顶层采用linear activation，其它层使用 leaky rectified linear。
作者采用sum-squared error为目标函数来优化，增加bounding box loss权重，减少置信度权重，实验中，设定为\lambda _{coord} =5 and\lambda _{noobj}= 。
作者在PASCAL VOC2007和PASCAL VOC2012数据集上进行了训练和测试。训练135轮，batch size为64，动量为，学习速率延迟为。Learning schedule为：第一轮，学习速率从缓慢增加到（因为如果初始为高学习速率，会导致模型发散）；保持速率到75轮；然后在后30轮中，下降到；最后30轮，学习速率为。
作者还采用了dropout和 data augmentation来预防过拟合。dropout值为；data augmentation包括：random scaling，translation，adjust exposure和saturation。
YOLO模型相对于之前的物体检测方法有多个优点：
1、 YOLO检测物体非常快
因为没有复杂的检测流程，只需要将图像输入到神经网络就可以得到检测结果，YOLO可以非常快的完成物体检测任务。标准版本的YOLO在Titan X 的 GPU 上能达到45 FPS。更快的Fast YOLO检测速度可以达到155 FPS。而且，YOLO的mAP是之前其他实时物体检测系统的两倍以上。
2、 YOLO可以很好的避免背景错误，产生false positives
不像其他物体检测系统使用了滑窗或region proposal，分类器只能得到图像的局部信息。YOLO在训练和测试时都能够看到一整张图像的信息，因此YOLO在检测物体时能很好的利用上下文信息，从而不容易在背景上预测出错误的物体信息。和Fast-R-CNN相比，YOLO的背景错误不到Fast-R-CNN的一半。
3、 YOLO可以学到物体的泛化特征
当YOLO在自然图像上做训练，在艺术作品上做测试时，YOLO表现的性能比DPM、R-CNN等之前的物体检测系统要好很多。因为YOLO可以学习到高度泛化的特征，从而迁移到其他领域。
尽管YOLO有这些优点，它也有一些缺点：
1、YOLO的物体检测精度低于其他state-of-the-art的物体检测系统。
2、YOLO容易产生物体的定位错误。
3、YOLO对小物体的检测效果不好（尤其是密集的小物体，因为一个栅格只能预测2个物体）。
如何开启深度学习之旅？这三大类125篇论文为你导航（附资源下载）
如果你现在还是个深度学习的新手，那么你问的第一个问题可能是「我应该从哪篇文章开始读呢？在 G上，s准备了一套深度学习阅读清单，而且这份清单在随时更新。
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这份清单依照下述 4 条原则建立：
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你会发现很多非常新但很值得一读的论文。这份清单我会持续更新。
1、深度学习的历史与基础知识
书籍
[0] Bengio, Yoshua, Ian J. Goodfellow, and Aaron Courville. 深度学习（Deep learning）, An MIT Press book. (2015). （这是深度学习领域的圣经，你可以在读此书的同时阅读下面的论文）。
调查类：
[1] LeCun, Yann, Yoshua Bengio, and Geoffrey Hinton. 深度学习 (Deep learning), Nature (2015): 436-444. (深度学习三位大牛对各种学习模型的评价)
深度信念网络（DBN）（深度学习前夜的里程碑）
[2] Hinton, Geoffrey E., Simon Osindero, and Yee-Whye Teh. 一个关于深度信念网络的快速学习算法（A fast learning algorithm for deep belief nets）, (深度学习的前夜)
[3] Hinton, Geoffrey E., and Ruslan R. Salakhutdinov. 使用神经网络降低数据的维度（Reducing the dimensionality of data with neural networks）, (里程碑式的论文，展示了深度学习的可靠性)
ImageNet 的演化（深度学习从这里开始）
[4] Krizhevsky, Alex, Ilya Sutskever, and Geoffrey E. Hinton. 使用深度卷积神经网络进行 ImageNet 分类任务（Imagenet classification with deep convolutional neural networks）(AlexNet, 深度学习的突破)
[5] Simonyan, Karen, and Andrew Zisserman. 针对大尺度图像识别工作的的超深卷积网络（Very deep convolutional networks for large-scale image recognition） (VGGNet, 神经网络开始变得非常深！)
[6] Szegedy, Christian, et al. 更深的卷积（Going deeper with convolutions）(GoogLeNet)
[7] He, Kaiming, et al. 图像识别的深度残差学习（Deep residual learning for image recognition）(ResNet，超级超级深的深度网络！CVPR--IEEE 国际计算机视觉与模式识别会议-- 最佳论文)
语音识别的演化
[8] Hinton, Geoffrey, et al. 语音识别中深度神经网络的声学建模（Deep neural networks for acoustic modeling in speech recognition: The shared views of four research groups）（语音识别中的突破)
[9] Graves, Alex, Abdel-rahman Mohamed, and Geoffrey Hinton. 用深度循环神经网络进行语音识别（Speech recognition with deep recurrent neural networks）(RNN)
[10] Graves, Alex, and Navdeep Jaitly. 面向端到端语音识别的循环神经网络（Towards End-To-End Speech Recognition with Recurrent Neural Networks）
[11] Sak, Ha?im, et al. 语音识别中快且精准的循环神经网络声学模型（Fast and accurate recurrent neural network acoustic models for speech recognition）(语音识别系统)
[12] Amodei, Dario, et al. Deep speech 2:英语和汉语的端到端语音识别（Deep speech 2: End-to-end speech recognition in english and mandarin）(百度语音识别系统)
[13] W. Xiong, J. Droppo, X. Huang, F. Seide, M. Seltzer, A. Stolcke, D. Yu, G. Zweig，在对话语音识别中实现人类平等（Achieving Human Parity in Conversational Speech Recognition）
当你读完了上面给出的论文，你会对深度学习历史有一个基本的了解，深度学习建模的基本架构（包括了 CNN，RNN，LSTM）以及深度学习如何可以被应用于图像和语音识别问题。下面的论文会让你对深度学习方法，不同应用领域中的深度学习技术和其局限有深度认识。
2 深度学习方法
模型
[14] Hinton, Geoffrey E., et al. 通过避免特征检测器的共适应来改善神经网络（Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors）(Dropout)
[15] Srivastava, Nitish, et al. Dropout：一种避免神经网络过度拟合的简单方法（Dropout: a simple way to prevent neural networks from overfitting）
[16] Ioffe, Sergey, and Christian Szegedy. Batch normalization:通过减少内部协变量加速深度网络训练（Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift）(2015 年一篇杰出论文)
[17] Ba, Jimmy Lei, Jamie Ryan Kiros, and Geoffrey E. Hinton.层归一化（Layer normalization）(批归一化的升级版)
[18] Courbariaux, Matthieu, et al. 二值神经网络：训练神经网络的权重和激活约束到正 1 或者负 1（Binarized Neural Networks: Training Neural Networks with Weights and Activations Constrained to+ 1 or?1）(新模型，快)
[19] Jaderberg, Max, et al. 使用合成梯度的解耦神经接口（Decoupled neural interfaces using synthetic gradients）(训练方法的发明，令人惊叹的文章)
[20] Chen, Tianqi, Ian Goodfellow, and Jonathon Shlens. Net2net：通过知识迁移加速学习（Net2net: Accelerating learning via knowledge transfer） (修改之前的训练网络以减少训练)
[21] Wei, Tao, et al. 网络形态（Network Morphism）(修改之前的训练网络以减少训练 epoch)
优化
[22] Sutskever, Ilya, et al. 有关深度学习中初始化与动量因子的研究（On the importance of initialization and momentum in deep learning） (动量因子优化器)
[23] Kingma, Diederik, and Jimmy Ba. Adam：随机优化的一种方法（Adam: A method for stochastic optimization）(可能是现在用的最多的一种方法)
[24] Andrychowicz, Marcin, et al. 通过梯度下降学习梯度下降（Learning to learn by gradient descent by gradient descent） (神经优化器，令人称奇的工作)
[25] Han, Song, Huizi Mao, and William J. Dally. 深度压缩：通过剪枝、量子化训练和霍夫曼代码压缩深度神经网络（Deep compression: Compressing deep neural network with pruning, trained quantization and huffman coding） (ICLR 最佳论文，来自 DeePhi 科技初创公司，加速 NN 运行的新方向)
[26] Iandola, Forrest N., et al. SqueezeNet：带有 50x 更少参数和小于 1MB 模型大小的 AlexNet-层级精确度（SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and< 1MB model size.） (优化 NN 的另一个新方向，来自 DeePhi 科技初创公司)
无监督学习／深度生成模型
[27] Le, Quoc V. 通过大规模无监督学习构建高级特征（Building high-level features using large scale unsupervised learning.） (里程碑，吴恩达，谷歌大脑，猫)
[28] Kingma, Diederik P., and Max Welling. 自动编码变异贝叶斯（Auto-encoding variational bayes.） (VAE)
[29] Goodfellow, Ian, et al. 生成对抗网络（Generative adversarial nets.）(GAN, 超酷的想法)
[30] Radford, Alec, Luke Metz, and Soumith Chintala. 带有深度卷曲生成对抗网络的无监督特征学习（Unsupervised representation learning with deep convolutional generative adversarial networks.）(DCGAN)
[31] Gregor, Karol, et al. DRAW：一个用于图像生成的循环神经网络（DRAW: A recurrent neural network for image generation.） (值得注意的 VAE，杰出的工作)
[32] Oord, Aaron van den, Nal Kalchbrenner, and Koray Kavukcuoglu. 像素循环神经网络（Pixel recurrent neural networks.）(像素 RNN)
[33] Oord, Aaron van den, et al. 使用像素 CNN 解码器有条件地生成图像（Conditional image generation with PixelCNN decoders.） (像素 CNN)
RNN／序列到序列模型
[34] Graves, Alex. 带有循环神经网络的生成序列（Generating sequences with recurrent neural networks.）(LSTM, 非常好的生成结果，展示了 RNN 的力量)
[35] Cho, Kyunghyun, et al. 使用 RNN 编码器-解码器学习词组表征用于统计机器翻译（Learning phrase representations using RNN encoder-decoder for statistical machine translation.） (第一个序列到序列论文)
[36] Sutskever, Ilya, Oriol Vinyals, and Quoc V. Le. 运用神经网路的序列到序列学习（Sequence to sequence learning with neural networks.」）(杰出的工作)
[37] Bahdanau, Dzmitry, KyungHyun Cho, and Yoshua Bengio. 通过共同学习来匹配和翻译神经机器翻译（Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate.）
[38] Vinyals, Oriol, and Quoc Le. 一个神经对话模型（A neural conversational model.）(聊天机器人上的序列到序列)
神经图灵机
[39] Graves, Alex, Greg Wayne, and Ivo Danihelka. 神经图灵机器（Neural turing machines.）arXiv preprint arXiv: (2014). (未来计算机的基本原型）
[40] Zaremba, Wojciech, and Ilya Sutskever. 强化学习神经图灵机（Reinforcement learning neural Turing machines.）
[41] Weston, Jason, Sumit Chopra, and Antoine Bordes. 记忆网络（Memory networks.）
[42] Sukhbaatar, Sainbayar, Jason Weston, and Rob Fergus. 端到端记忆网络（End-to-end memory networks.）
[43] Vinyals, Oriol, Meire Fortunato, and Navdeep Jaitly. 指示器网络（Pointer networks.）
[44] Graves, Alex, et al. 使用带有动力外部内存的神经网络的混合计算（Hybrid computing using a neural network with dynamic external memory.）(里程碑，结合上述论文的思想)
深度强化学习
[45] Mnih, Volodymyr, et al. 使用深度强化学习玩 atari 游戏（Playing atari with deep reinforcement learning.） (第一篇以深度强化学习命名的论文)
[46] Mnih, Volodymyr, et al. 通过深度强化学习达到人类水准的控制（Human-level control through deep reinforcement learning.） (里程碑)
[47] Wang, Ziyu, Nando de Freitas, and Marc Lanctot. 用于深度强化学习的决斗网络架构（Dueling network architectures for deep reinforcement learning.） (ICLR 最佳论文，伟大的想法 )
[48] Mnih, Volodymyr, et al. 用于深度强化学习的异步方法（Asynchronous methods for deep reinforcement learning.） (当前最先进的方法)
[49] Lillicrap, Timothy P., et al. 运用深度强化学习进行持续控制（Continuous control with deep reinforcement learning.） (DDPG)
[50] Gu, Shixiang, et al. 带有模型加速的持续深层 Q-学习（Continuous Deep Q-Learning with Model-based Acceleration.）
[51] Schulman, John, et al. 信赖域策略优化（Trust region policy optimization.） (TRPO)
[52] Silver, David, et al. 使用深度神经网络和树搜索掌握围棋游戏（Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search.） (阿尔法狗)
深度迁移学习／终身学习／尤其对于 RL
[53] Bengio, Yoshua. 表征无监督和迁移学习的深度学习（Deep Learning of Representations for Unsupervised and Transfer Learning.） (一个教程)
[54] Silver, Daniel L., Qiang Yang, and Lianghao Li. 终身机器学习系统：超越学习算法（Lifelong Machine Learning Systems: Beyond Learning Algorithms.） (一个关于终生学习的简要讨论)
[55] Hinton, Geoffrey, Oriol Vinyals, and Jeff Dean. 提取神经网络中的知识（Distilling the knowledge in a neural network.） (教父的工作)
[56] Rusu, Andrei A., et al. 策略提取（Policy distillation.） (RL 领域)
[57] Parisotto, Emilio, Jimmy Lei Ba, and Ruslan Salakhutdinov. 演员模仿：深度多任务和迁移强化学习（Actor-mimic: Deep multitask and transfer reinforcement learning.） (RL 领域)
[58] Rusu, Andrei A., et al. 渐进神经网络（Progressive neural networks.）(杰出的工作，一项全新的工作)
一次性深度学习
[59] Lake, Brenden M., Ruslan Salakhutdinov, and Joshua B. Tenenbaum. 通过概率程序归纳达到人类水准的概念学习（Human-level concept learning through probabilistic program induction.）(不是深度学习，但是值得阅读)
[60] Koch, Gregory, Richard Zemel, and Ruslan Salakhutdinov. 用于一次图像识别的孪生神经网络（Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition.）
[61] Santoro, Adam, et al. 用记忆增强神经网络进行一次性学习（One-shot Learning with Memory-Augmented Neural Networks ） (一个一次性学习的基本步骤)
[62] Vinyals, Oriol, et al. 用于一次性学习的匹配网络（Matching Networks for One Shot Learning.）
[63] Hariharan, Bharath, and Ross Girshick. 少量视觉物体识别（Low-shot visual object recognition.）(走向大数据的一步)
3 应用
NLP（自然语言处理）
[1] Antoine Bordes, et al. 开放文本语义分析的词和意义表征的联合学习（Joint Learning of Words and Meaning Representations for Open-Text Semantic Parsing.）
[2] Mikolov, et al. 词和短语及其组合性的分布式表征（Distributed representations of words and phrases and their compositionality.） (word2vec)
[3] Sutskever, et al. 运用神经网络的序列到序列学习（Sequence to sequence learning with neural networks.）
[4] Ankit Kumar, et al. 问我一切：动态记忆网络用于自然语言处理（Ask Me Anything: Dynamic Memory Networks for Natural Language Processing.）
[5] Yoon Kim, et al. 角色意识的神经语言模型（Character-Aware Neural Language Models.）
[6] Jason Weston, et al. 走向人工智能-完成问题回答：一组前提玩具任务（Towards AI-Complete Question Answering: A Set of Prerequisite Toy Tasks.） (bAbI 任务)
[7] Karl Moritz Hermann, et al. 教机器阅读和理解（Teaching Machines to Read and Comprehend.）(CNN/每日邮件完形风格问题)
[8] Alexis Conneau, et al. 非常深度卷曲网络用于自然语言处理（Very Deep Convolutional Networks for Natural Language Processing.） (在文本分类中当前最好的)
[9] Armand Joulin, et al. 诡计包用于有效文本分类（Bag of Tricks for Efficient Text Classification.）(比最好的差一点，但快很多)
看完这个就知道学什么了
1、论文引用别人的思路而不算抄袭的话，第一要看模仿思路到什么程度，是全部照搬还是有所创新，第二要看模仿的思路是否用来解决了新的问题。2、一般而言思路是没有专属所有权的，也就是思路不能作为专利，但思路如果硬来解决问题，成了方法，那就享有著作权和专利权了。3、正确的方法是受到原思路的启发，在原有思路上进行拓展和创新，上升到新的层次，并用来解决新的问题。
2009年全国大学生电子设计大赛论文报告格式电子设计大赛论文报告格式**设计报告内容：1．封面：单独1页2．摘要、关键词：中文（150～200字）、英文；单独1页3．目录：内容必要对应页码号4． 设计报告正文：一、前言：二、总体方案设计：包括方案比较、方案论证、方案选择（以方框图的形式给出各方案，并简要说明）三、单元模块设计：① 各单元模块功能介绍及电路设计；② 电路参数的计算及元器件的选择；③ 特殊器件的介绍；④ 各单元模块的联接，以一个模块为一个框，画出框的联接图并简要说明。四、系统调试：说明调试方法与调试内容，软件仿真放这里。五、系统功能、指标参数：①说明系统能实现的功能；②系统指标参数测试，说明测试方法，要求有测试参数记录表；③系统功能及指标参数分析（与设计要求对比进行）。六、设计总结：包括：①对设计的小结；②设计收获体会；③对设计的进一步完善提出意见或建议。5． 参考文献：如：[1] 陈武凡.小波分析及其在图像处理中的应用.科学出版社，.[2][3]6． 附：① 系统原理图； **设计报告格式：设计报告统一用A4纸打印，设计报告正文大标题用小三号宋体、小标题用四号宋体、内容用小四号宋体。报告从正文开始统一编页码、左侧装订。设计报告要求20页左右。 要求都差不！！！
对包装产品质量进行最后把关的包装测试技术,是包装这是我为大家整理的包装测试技术论文，仅供参考!
[摘要]以培养应用型人才为教学目的，本文首先分析了包装工程专业学生的基础素质和测试技术课程的特点，然后从教学目的、教学内容与教学方法和实践环节三个方面进行了教学改革探索，通过三年的教学实践，提出了本课程未来教学改革的发展方向。
[关键词]测试技术 包装工程 教学改革
[中图分类号]G 642 [文献标识码]A
《包装测试技术》是包装工程专业大学四年制学生的专业必修课程，随着包装产业的自动化程度越来越高、产品包装的标准化程度提高，掌握该课程的知识显得尤为重要，为取得教学效果，我们对本课程进行了教学改革的探索。本文首先分析包装工程专业学生的基础素质和测试技术课程的特点，然后在教学目的、教学内容与教学方法和实践环节三个层次上介绍了教学改革探索的进展和思考。
一、 学生素质和课程特点
包装工程专业的学生基本上来自中学阶段成绩中等的学生，学习的主动性、理解能力、动手能力较弱，但思想活跃、表现欲望较强;此外，女生较其他工科专业多，男女生比例接近于1：1，女生在学习的主动性与认真程度上高于男生。宽基础、厚专业是我校教学的主导教学方针，着力于培养学生宽广的知识、更多的专业积淀。《测试技术》在机械、能源、化工等专业均属于专业基础课程，内容涉及信号分析处理、系统的动态特性、传感器原理、工程量的测试、测试仪器的原理等等，知识面广，既有理论性很强的频谱分析知识，也有实践性很强的传感器与信号处理的应用知识。综合学生的基础素质和学校的教学指导方针，我校本课程的课堂教学减少到36学时，实验、实践环节仍维持为18学时。
二、 教学改革的探索
《测试技术》作为一门广泛开设的课程，广大教学工作者一直在进行教学教研的改革。郭建亮等[1]将虚拟仪器Labview为课程的突破口，结合测试的概念、测试的方法进行教学改进;朱春梅[2]对课程的教学进阶作了调整，强调了学习的实践性与生产应用的结合;王雪[3]采用了创新实验的方法，即学生自己构思实验、设计实验方案，进行实验数据的描述，并通过答辩评分，变“要我学”为“我要学”。徐巧玉等[4]通过让学生参加科研提高其实践动手能力;吴世雄等[5]采用应用型实验改善学生的主动性;化春键等[6]通过引入新传感器、新测试方法激发学生的学习热情。可见，所有的教学改革都以提高学生的学习主动性、培养实践动手能力为主要目的，下面介绍我们在本课程进行的教学改革探索。
(一)教学目的的改革
明确教学目的是首要的任务。包装工程专业面向包装机电装备、包装材料、印刷包装设计、运输物流等行业培养人才，行业跨度大，各专业课程的学习方法和思维特征差别大，若以有限的课时平均分配这些潜在就业岗位所对应的课程，则将面临教师教学无特色、学生无所适从的困境。我校的包装工程专业隶属于机电学院，在机械设计、机电一体化方面的师资配备与教学仪器上具备特色，结合学生的特点与社会的人才的需求，在办学过程中逐渐明确本专业的教学目的是培养包装机电装备的设计和包装材料的应用型研发人才，要求学生具备开发包装设备、设计包装材料测试方案并具有动手能力。
(二)教学内容与方法的改革
根据教学目的，首先制定教学内容的重点，即讲授传感器在包装工业中的应用方法，并以此为核心，介绍误差的处理、动态频率特性的概念和包装测试方法与标准。例如，电涡流式接近开关是包装设备中应用最多的一种传感器，其基本原理与内部的调制电路涉及复杂的线性放大、调制电路，学生较难理解，而且作为成熟的产品，已经全部封装到产品内部，就只介绍其原理，不作理解上的要求;而把其输出信号的采集作为重点，针对NPN集电极开路输出，讲授输出需接上拉电阻的原理，并在课堂上演示，用万用电表观察其输出电平的变化。
其次，从课堂内容的真实感和调动学生学习的主动性与积极性入手。现在学生每人一部手机，随时都想玩手机，除强调课堂纪律外，主要靠教师的课堂内容吸引其注意力。教学既要强调知识的系统性与理论性，也要强调实用性。如果纯粹为了知识的完整性，必定会比较枯燥乏味，课堂缺乏生动性，而应用性的视频、实物、实验、动手编程等都是吸引学生，变被动学习为主动操作，并能吸引全班同学的注意力。例如，在讲授测试系统的频率特性时，让学生回忆电工电子的知识，引出电容、电感的阻抗计算方法，采用板书的方法推导一阶阻容串联回路的频率特性，然后适当进行电路的变形，让学生上讲台现场解答，接着，拿出信号发生器和示波器，在阻容回路的输入端变化正弦信号的频率，用示波器观察输出信号的变化。
针对80后、90后学生表现欲望强烈的特点，在传感器的工程应用讲授完之后，让学生观察身边的事物、查阅文献资料，分小组攥写传感器应用的报告，教师评阅这些报告后，留出一堂课的时间，让优秀的报告获得上台讲述的机会，并进行名次的评比，评分与期末成绩挂钩，促进学生主动学习，掌握查阅文献的一般方法，培养学生表述专题知识的能力、幻灯片设计与团队合作能力。
再次，课程内容前后联系、理论与软件联系的方法，加深学生对理论知识的理解。例如传感器、滤波器与先前讲述的频率特性进行关联讲解;结合运用美国微芯公司提供的滤波器设计软件FilterLab，设计一阶、二级、三阶滤波器，让学生感受到滤波器的设计并不是那么高深莫测;再运用信号发生器和示波器，观察传感器和测试系统的频率特性，发现频率特性的测试目的;进一步运用Matlab的传递函数分析工具性，观察Bode图，顺便引入Matlab软件，让学生掌握一种新的数据分析软件，培养他们科学分析数据的能力。
最后，结合包装行业的特征，讲授包装物测试、包装容器测试、运输包装测试等应用性测试方法与相关的国家标准，引导学生把课程知识与专业应用结合。为避免讲述的枯燥性，通过观看视频、设计包装测试方案的作业，促进其对测试技术在生产应用中的了解，为今后工作中快速上手培养基础。 (三)实践环节的改革
实践是突出传感器应用为重点的课程设计思想的重要抓手。把课程实践分为两个层次，第一层次是实验环节，利用CSY-3000传感器实验台，让学生感受电阻应变片、电涡流传感器、光电传感器和电桥、滤波电路的特点，并培养误差数据的处理能力;利用包装测试实验室的瓦楞纸测试仪器和密封测试仪器，理解包装行业的测试项目和测试标准。通过这一层次的实践，初步把理论与实践进行了关联。第二层次是针对有学习自觉性强、求知欲强烈的学生，开设实践兴趣小组，进行项目教学。由学生上报感兴趣的测试项目，通过教师筛选，选择一个和专业联系紧密，但又能满足短期内可实现的项目进行知识应用能力的培养。指导学生设计项目的实现方案，然后开始传感器、电子元器件的采购、电路的焊接与调试，要求进行数据的测量，培养数据处理能力。
通过各个环节的教学改革，已经使学生初步具备了设计包装机械测试系统、自动检测传感单元的能力，并在随后的《包装机电控制》、《液压与气动》等课程中，坚持进行项目教学，通过持续的培养与努力，最终实现专业教学的目的。
三、 存在的问题与未来教学改革的方向
《测试技术》的教学方法已经通过了3年的实践，培养了一部分学生的学习兴趣与动手能力，测试的概念与方法在毕业设计环节获得了应用，但还存在一些问题，例如某些学生的学习兴趣还没有调动起来，项目教学的教学效果还不甚理想，原因是多方面的，例如我们中小学推行的压迫式的应试教学，挫伤了不少学生的学习主动性和创造性。我们认为教学改革是一项系统工程，需要多门课程协调推进。本课程未来本课程教学改革的方向包括：
1)创新教材体系，使之适应时代的发展;
2)统筹规划，不仅设计好实践环节，而且要在师资配备、师生的奖励环节进行改进;
3)开展全国性的学科竞赛，增进不同高校之间的交流。
[参考文献]
[1]郭建亮，郑书华.地方高校《机械工程测试技术》课程的改革[J].宁波工程学院学报，2009，(1)：118-120
[2]朱春梅，黄民.机械类专业“测试技术”课程教学改革初探[J].中国电力教育，2009，139：89-90
[3]王雪，王伯雄，罗秀芝.《测试与检测技术基础》课程的教学改革与创新[J].理工高教研究，2009，(04)：130-132
[4]徐巧玉，蔡海潮，尚振东，武充沛，杨建玺.测试技术实验教学改革的研究与实践[J].中国现代教育装备.2009，81：107-108
[5]吴世雄，王成勇.“机械工程测试技术”教学改革的探索[J].广东工业大学学报(社会科学版).2007，7(增刊1)：108-109
[6]化春键，尤丽华，周一届.测试技术类课程的教学改革与创新研究[J].江南大学学报(教育科学版).2008，(01)：69-72
(作者单位：浙江大学宁波理工学院)
【摘 要】产品的包装在产品运输过程中起着重要的作用，为了保证运输过程的可靠性，包装件有很多测试标准。本文主要解读了联邦快递FEDEX包装测试标准，解析了该标准中包装件的分类以及超过和不超过150磅包装件的测试项目及方法，并且与ISTA包装测试标准中的一些异同点进行对比分析。
【关键词】包装 测试 标准 FEDEX ISTA
引言
在产品运输流通过程中，产品的包装有至关重要的意义[1]，它不仅起到方便运输的作用，而且还能起到保护产品的作用[2]。如果产品的包装在运输环境中失效，则产品就可能因为运输过程中受到的强烈冲击作用而发生异常甚至报废[3]。为了保证运输包装件产品在运输过程中的可靠性，需要在运输之前就提前对包装件进行运输包装测试[4]。目前包装测试标准很多，本文主要解读联邦快递FEDEX包装测试标准，并与ISTA包装测试标准中的一些异同点进行对比分析。
1 FEDEX包装测试标准中包装件的分类
FEDEX包装测试标准分为两部分，第一部分适用于大于150磅(68kg)的包装件，第二部分适用于不超过150磅的包装件，该标准中这类包装件又分为3种：扁平形包装件、长条形包装件、标准型包装件，不同类型包装件的测试要求有所不同。几种包装件具体区别如表1所示。
相比FEDEX包装测试标准中包装件的分类，ISTA包装测试标准中也规定了包装件的分类。但是ISTA除以上三种类别之外，还规定了一类为小型包装件。具体参数为：最长棱小于35cm(14in)，体积小于13110cm3(800in3)，质量不大于(10磅)。
2 FEDEX包装测试标准中大于150磅(68kg)的包装件的测试要求
FEDEX包装测试标准中，对于大于150磅的包装件，根据表2，不同类别包装件要进行各自需要的测试。
表2中具体测试项目的测试参数及流程如下。
(1)斜面冲击试验(Side impact test)：斜面冲击最慢速率为175cm/s( ft/s)，包装件的每个面都进行试验。
(2)底部冲击试验(Bottom impact test)：将试验样品底部升高到冲击面以上(8in)，然后释放样品进行跌落。
(3)22度角冲击试验(Tip test)：把试验样品底面沿一条棱倾斜，使底面与冲击面形成22°，然后释放回到最初角度。然后沿底面其他三条棱重复以上试验。
(4)卷边冲击试验(Raised edge impact test)：把试验样品底面沿一条棱倾斜，使底面相对棱高于冲击面(10in)，然后释放回到初始位置。然后沿底面其他三条棱重复以上试验。
(5)卷角冲击试验(Raised corner impact test)：将试验样品底面沿一角升高使样品由该角被冲击面支撑，使样品底面的对角线的边角距冲击面(10in)，接着释放使样品回到冲击面上。然后沿底面其他四个边角重复以上试验。
(6)抗压试验(compression test)：在动态压缩试验机上进行，压缩速率为()，当达到以下条件之一时结束试验：①达到停止载荷F(磅)=×(108-H)×L×W×F，其中H、L、W为高、长、宽，F为湿度、时间、堆叠因子;②屈服检测比例达到15%时;③偏差为(1in)时。
(7)正弦振动试验(Rotary vibration test)：①将试验样品放到竖直振动台上，竖直方向上不进行固定，水平方向可能安装防样品掉落装置，然后从要求最低频率开始振动，保持振动位移为(1in)，然后缓慢增加频率，直至试验样品有瞬间离开振动台的情况，停止试验记录该频率;②在该频率下对样品的某一方向进行正弦振动试验，固定位移为，试验时间t(min)=14200/(f×60);③对其他两个方向进行同样的正弦振动试验。对于长条型的包装件，则可只进行最长棱和最短棱的正弦振动试验。
(8)随机振动试验(Random vibration test)：在竖直振动台上对样品某方向进行随机振动试验。第一步先按卡车随机振动程序进行振动(Grms取)，第二步按飞行器随机振动程序(Grms取)进行振动，最后再按卡车随机振动程序进行振动。两种振动程序图如图1和图2所示。对于国内运货的货物，每步振动15min;对于国际运货的货物，每步振动30min。然后对其他两个方向进行同样的试验。
大于150磅(68kg)的包装件，FEDEX标准与ISTA标准有一定异同点。主要如下：ISTA标准中需要进行的测试包括：①固定位移振动试验;②底部冲击试验、斜面冲击、水平冲击试验任选其一;③若顶面不能冲击时还需选旋转棱跌落试验，测试项目没有FEDEX标准中测试项目多。ISTA标准中固定位移振动试验与FEDEX标准中正弦振动试验相同。底部冲击试验中，ISTA标准中样品被升高至离地面(6in)，这与FEDEX标准中(8in)不同。ISTA标准中旋转棱跌落试验与FEDEX标准中卷边冲击试验主要区别是，旋转棱跌落试验中底面一条棱被一个垫木支起，而卷边冲击试验中底面一条棱直接被冲击面支撑。
3 FEDEX包装测试标准中不超过150磅(68kg)的包装件的测试要求
FEDEX包装测试标准中，对于不超过150磅的包装件，根据表3，不同类别包装件要进行各自需要进行的测试。
(1)自由跌落试验(Free-fall drop test)：把包装件按以下次序依次进行自由跌落到钢质冲击面上，最易碎边角着地→该边角处最短棱着地→该边角处次短棱着地→该边角处最长棱着地→某一最小面着地→另一相对最小面着地→某中等面积面着地→另一相对中等面积面着地→某一最大面着地→另一相对最大面着地。跌落高度由包装件的质量决定，具体如下：不大于75磅(34kg)对应高度(30in)，75磅到100磅()对应高度为61cm(24in)，100磅到150磅(68kg)对应高度为(18in)。 (2)集中冲击试验(Concentrated impact test)：将一长宽高各为(12in)的木质箱子内装上沙袋，使其重21磅()，底部某棱上包裹角铁。将扁平形包装件平放在钢质面上。标出包装件正中心及木质盒子带角铁棱的中心，将木质箱沿底部角铁棱倾斜并升高到(30in)且箱子与包装件最长边平行，然后自然跌落使带角铁的棱跌落到包装件上，并且跌落后带角铁的棱中心与包装件正中心重合。具体冲击示意图如图3所示。
(3)桥架冲击试验(Bridge impact test)：将长条形包装件的两端垫在两个(4in)高的积木上，找出包装件的正中心。将一长宽高各为(12in)的木质箱子内装上沙袋，使其重21磅()，底部某棱上包裹角铁，并找出棱的中心。将木质箱子沿底部带角铁棱倾斜并升高到(30 in)且箱子与包装件最长边垂直，然后自然跌落使带角铁的棱跌落到包装件上，并且跌落后带角铁棱中心与包装件正中心重合。具体冲击示意图如图4所示。
(4)抗压试验：与超过150磅的包装件抗压试验相同。
(5)正弦振动试验：与超过150磅的包装件正弦振动试验相同。
(6)随机振动试验：与超过150磅的包装件随机振动试验相同。
(7)重复自由跌落试验(Second free-fall drop test)：对于国际运输的货物，在振动测试之后还要进行第二次自由跌落试验。
可见FEDEX包装测试标准中不超过150磅的包装件与超过150磅的包装件主要区别在于冲击测试的种类有所不同，超过150磅的包装件的冲击测试种类明显多于不超过150磅的包装件，这正说明了更重的包装件其冲击测试的严酷性。对于不超过150磅的包装件，FEDEX标准与ISTA标准也有一定异同点。主要如下：ISTA标准中，包装件的类型还包括小型包装件;两个标准中的冲击测试项目有所不同，FEDEX标准和ISTA标准的冲击测试对于长条形包装件都包括集中冲击试验，对于扁平形包装件都包括桥架冲击试验，但是两个标准中冲击的高度不同，FEDEX标准中高度为(30in)，而ISTA标准中高度为(16in)。此外，FEDEX标准中冲击测试还有两角两棱六面次序的自由跌落，而ISTA标准中冲击测试还有三棱两角两棱两面次序的自由跌落试验、倾翻试验、旋转跌落试验;ISTA标准中有温湿度试验的预处理，FEDEX标准中则没有该预处理;振动试验方面两个标准也差别较大，而且ISTA标准中还有低气压随机振动试验。
结语
本文主要解读了FEDEX包装测试标准，并与ISTA包装测试标准进行了对比。由以上解读分析可见，包装件的测试项目很多，不同标准的测试流程及参数也会有差异[5]。但是对于不同标准要求的包装件，相关测试完成后，该包装件就能达到所要求的运输环境的可靠性。
参考文献
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[2]金国斌.物流链中的运输包装优化问题[J].包装工程，2005， 26(3)：93-95.
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