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论文查重软件：
1、中国知网CNKI论文查重
知网知网查重系统从知网官网中的“学术不端文献检测系统”进入，其中主要分为：
(1)科技期刊学术不端文献检测系统
专门为科技期刊编辑部提供检测服务，仅限检测科技期刊稿件。
可检测抄袭与剽窃、伪造、篡改、不当署名、一稿多投等学术不端文献。
(2)社科期刊学术不端文献检测系统
专门为社科期刊编辑部提供检测服务，仅限检测社科期刊稿件。
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专门为研究生院部提供检测服务，仅限检测研究生毕业论文。
可检测抄袭与剽窃、伪造、篡改等学术不端文献。
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帮助提高大学生论文质量。
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4、PaperPP论文查重
可以免费查重，查重的准确度较高。
Paperbye论文查重系统，不光可以查重还可以自动降重。因此paperbye并不是纯粹的论文查重系统，准确的描述是，自带改重的论文查重系统，解决了目前市场论文查重之后，不知道怎么修改和修改论文效率低的问题，利用软件的“机器人改重”功能，实现软件的自动修改论文重复内容，从而达到迅速自动降低论文重复率，特别是对于第一次写论文的同学，软件自动修改论文内容，会给同学们一些启示或直接使用机器修改的内容进行替换原文内容，提高的文章查重和修改效率。
具体看一下有哪些实用功能：
1、机器人智能改重
Paperbye改重是机器人自动修改查重报告里相似的文字内容，自动修改就是论文查重完成后，系统自动把相似内容通过深度学习的数据内容进行替换修改，达到自动降低文章相似率的目的。一篇几万字的文章，10秒内容可以修改完成，这个修改效率是任何人工都无法比拟的，修改文章效率高是机器人修改的独特优势。机器人修改的语句并不是简单的替换关键词和调换语序，主要原理是通过深度学习大量数据后把语义相似的句子进行替换。
2、免费在线改重
在线改重功能是机器人改重功能的延伸和完善，机器改重功能并不是非常完美，就像我们现在的语音识别系统，语音输入并不是100%的完美识别，用手机语音输入文字大家应该有体会。对于机器人修改的语句并不是每句都修改的很完美的，遇到一些专业性比较强的术语修改的会有些牵强，但是不用担心，可以在免费改重工具编辑器里自主修改，通过人工修改相结合达到完美降重效果。
3、同步查重功能
这个功能根据“赫洛克效应”的及时反馈的心理原理，在修改论文的过程中，修改一句话，通过paperbye的“同步查重”功能，马上就可以看到修改效果，达到及时反馈，并且及时检验了修改的方法技巧，使继续修改的信心大增，可以大大提高修改论文的质量和效率。传统的论文查重方式的是你必须把全文或片段改完，重新提交论文到查重系统里重新检测才能知道结果，这种方式无论从流程，还是查重后修改，都比较繁琐，更重的是如果通过修改查重后的相似比例降下来不理想，给人的感觉比较身心疲惫，没有愉悦感，对修改论文极度厌恶。Paperbye论文查重系统解决了这个问题，算是颠覆传统，开创先河，让论文降重不再痛苦。
4、同步查重和在线改重的结合
这两个功能在paperbye查重系统里像一双筷子一样，紧密结合使用的，自己对文章内容修改后，就需要对修改的内容进行查重，点击系统里的“同步查重”，马上就会看到修改后的效果，甚至修改1个字，都可以进行马上查重并反馈修改结果，真正实现一边修改论文，一边进行论文查重。修改、查重同步进行，完美结合。市场上声称“在线改重”，好多同学容易误解，那种改重是必须改完整片文章，再整篇提交，就是传统的论文查重方式，并不能实现修改一句马上看到修改结果。目前paperbye才是真正的实现了边修改边查重的同步效果。
⑴ 远程网络教育专升本毕业论文初稿二次评定不及格影响毕业吗 会影响的。毕业论文是教学计划规定的必修课程，有分配一定的学分，毕业论文未合格就未能取得论文的学分，因而就不能取得毕业资格。建议尽快找论文指导老师，并遵照老师的修改意见修改完善论文。 ⑵ 北京师范大学网络教育学位论文规定时间内没有通过怎么办 规定时间没有通过，本学期就无法处理了，只能等下学期补考。 ⑶ 中国农业大学远程教育论文不及格怎么办 我也是学习中国农业大学远程教育的，现在所有的课程全部都学习完了，三回月份就可以领到答毕业证书。论文不及格下次再交，今年的课程论文题目和去年的可能会有变化的，你要看清楚了再再写，免得又不及格。论文基本上都是拼揍的，我有两门论文没有及格的，第二次我没修改又给交上去了，下次就及格了。这个没有什么多大的问题。 ⑷ 中国农业大学远程教育毕业论文如果没有通过，如何重新申请 找你的机构，他们会为你想办法的。深圳新潮流远程教育留 ⑸ 你好，我想问一下人大网络教育毕业论文的通过率 同学你好，我院同学在毕业论文写作的整个过程都有论文指导老师进行辅导，初稿虽然没有通过，但同学根据论文指导老师提出的修改建议，认真修改，并不影响最终的成绩。如果针对论文指导老师的评语有不明确的地方，同学可以给论文指导老师发送邮件详细请教，最好同时抄送给论文管理邮箱，方便学院负责老师协助帮助同学顺利完成论文修改。 ⑹ 浙江大学远程教育毕业论文没过怎么办 浙江大学远程教育毕业论文没过会延期到第二年，学费不用交，论文重修，第一次免费，第二次才收费300。 浙江大学是一所历史悠久、声誉卓著的高等学府。经过110多年的建设与发展，浙江大学已成为一所特色鲜明，在海内外有较大影响的综合型、研究型、创新型大学。 浙江大学是教育部批准开展现代远程教育的第一批四所试点高校之一，也是卫生部确定的全国远程医学教育首批示范试点单位。自1998年开始现代远程教育试点，目前，浙江大学远程教育已设有20多个专业，涉及文、经、管、教育、医、法、工、农等学科，是学科涉及面较广、开设专业较多的网络院校之一。办学以来，浙江大学远程教育秉承“求是创新”的校训，坚持以质量为本，以规范求发展，在社会上赢得了良好的声誉。 ⑺ 网络教育本科想要拿学位证的话论文答辩容易通过吗 论文还是比较容易通过得，而且查重率也比较低，主要是您先要满足申请学位得要版求，大部分权学校得要求有三个。 1、各门成绩平均分70+ 2、论文成绩良+ 3、通过学位英语和计算机等级考试 前两个都是相对比较容易得，最难得是第三个学位英语，因为设计得国家统考，所以很多同学都是再这上面卡住。不过现在有些学校可以用公共英语三代替学位英语考试。 ⑻ 重庆大学网络教育论文不合格怎么办 不合格重新提交论文 争取本次直接补交 ⑼ 上海交大网络学院论文答辩不通过的话是不是毕业证也拿不到啊 上海交大网络学院的论文答辩是学生最重要的必修课之一，学分占的比重最大。 不通过就无法毕业，也即拿不到毕业证。 论文答辩的目的，对于组织者——校方，和答辩者——论文作者是不同的。校方组织论文答辩的目的简单说是为了进一步审查论文，即进一步考查和验证论文作者对所著论文论述到的论题的认识程度和当场论证论题的能力；进一步考察论文作者对专业知识掌握的深度和广度；审查论文是否由学员自己独立完成等情况。 第一，进一步考查和验证毕业论文作者对所著论文的认识程度和当场论证论题的能力是高等学校组织毕业论文答辩的目的之一。一般说来，从学员所提交的论文中，已能大致反映出各个学员对自己所写论文的认识程度和论证论题的能力。但由于种种原因，有些问题没有充分展开细说，有的可能是限于全局结构不便展开，有的可能是受篇幅所限不能展开，有的可能是作者认为这个问题不重要或者以为没有必要展开详细说明的；有的很可能是作者说不下去或者说不清楚而故意回避了的薄弱环节，有的还可能是作者自己根本就没有认识到的不足之处等等。通过对这些问题的提问和答辩就可以进一步弄清作者是由于哪种情况而没有展开深入分析的，从而了解学员对自己所写的论文的认识程度、理解深度和当场论证论题的能力。 第二，进一步考察毕业论文作者对专业知识掌握的深度和广度是组织毕业论文答辩所要达到的目的之二。通过论文，虽然也可以看出学员已掌握知识面的深度和广度。但是，撰写毕业论文的主要目的不是考查学员掌握知识的深广度，而是考查学员综合运用所学知识独立地分析问题和解决问题的能力，培养和锻炼进行科学研究的能力。学员在写作论文中所运用的知识有的已确实掌握，能融会贯通的运用；有的可能是一知半解，并没有转化为自己的知识；还有的可能是从别人的文章中生搬硬套过来，其基本涵义都没搞清楚。在答辩会上，答辩小组成员把论文中有阐述不清楚、不祥细、不完备、不确切、不完善之处提出来，让作者当场作出回答，从而就可以检查出作者对所论述的问题是否有深广的知识基础、创造性见解和充分扎实的理由。 第三，审查毕业论文是否学员独立完成即检验毕业论文的真实性是进行毕业论文答辩的目的之三。撰写毕业论文，要求学员在教师的指导下独立完成，但它不像考试、考查那样，在老师严格监视下完成，而是在一个较长的时期(一般为一个学期)内完成，难免有少数不自觉的学生会投机取巧，采取各种手段作弊。尤其是像电大、函大等开放性大学，学员面广、量大、人多、组织松散、素质参差不齐，很难消除捉刀代笔、抄袭剽窃等不正之风的出现。指导教师固然要严格把关，可是在一个教师要指导多个学员的不同题目，不同范围论文的情况下对作假舞弊，很难做到没有疏漏。而答辩小组或答辩委员会有三名以上教师组成，鉴别论文真假的能力就更强些，而且在答辩会上还可通过提问与答辩来暴露作弊者，从而保证毕业论文的质量。 对于答辩者(毕业论文作者)来说，答辩的目的是通过，按时毕业，取得毕业证书。学员要顺利通过毕业论文答辩，就必须了解上述学校组织毕业论文答辩的目的，然后有针对性的作好准备，继续对论文中的有关问题作进一步的推敲和研究，把论文中提到的基本资料搞准确，把有关的基本理论和文章的基本观点彻底弄懂弄通。
要想快速的通过论文检测，那只能让机器被圈了，机器人要是被圈的话，那速度非常快的，但是也有弊端，就是机器人不只重视一下程序，没有感情，不会有感情色彩，所以批的论文也可能是理论性比较强，也不容易
这个有专门的检测网站，WPS上应该就有专门检测的，你可以找一下试试看。
没有什么好的方法，最好就是自己想，自己写，要写的内容大纲要清楚，语句自己按照自己的想法去写
论文查重它对我们能否顺利毕业有着非常直接的影响。另外，节省查重时间，尽快完成论文的修改和降重也是极其重要的。如何快速进行论文查重呢？ 一、如何快速查重？ 1、如果想快速查重，首先要做的就是选择一个查重速度快、准确可靠的查重网站。 2、选择论文查重网站后，即可登录账号，进入查重环节。这时候你需要根据页面提示的信息输入作者姓名等相关信息，上传论文文档，然后点击查重。 3、在进行查重时，也建议你避开论文查重的高峰期。比如每年临近毕业时间，由于这个时间点查重人数较多，查重速度会受到相应影响。 二、什么是论文查重标准？ 1、每个论文查重网站的查重规则和标准都不一样。一般来说，一定范围内的相同或相似字符被判定为抄袭，这部分内容也会在论文查重报告中以红色字体显示；论文查重系统还将设置灵敏度的最低标准。低于最低标准时，这部分内容不会被认定为抄袭。 2、查重时，论文查重系统会自动将论文分成不同的段落和句型，然后分别计算它们的重复率。只有在最终的查重过程中，才会综合计算出全文的查重率。
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0.88（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}=0.5 。
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0.9，学习速率延迟为0.0005。Learning schedule为：第一轮，学习速率从0.001缓慢增加到0.01（因为如果初始为高学习速率，会导致模型发散）；保持0.01速率到75轮；然后在后30轮中，下降到0.001；最后30轮，学习速率为0.0001。
作者还采用了dropout和 data augmentation来预防过拟合。dropout值为0.5；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）。
对于目标检测方向并不是特别熟悉，本文记录一下RCNN, fast-RCNN, faster-RCNN, mask-RCNN这4篇有关目标检测的论文笔记和学习心得。
R-CNN的意思就是Region based，主要思路就是根据一张图像，提取多个region，再将每个Region输入CNN来进行特征的提取。因此RCNN就可以分为 Region proposals , Feature extraction 两个主要部分，提取的特征就可以输入任意一个分类器来进行分类。 模型的流程图如下：
在训练的时候，首先使用的是已经训练好的CNN网络作为特征提取器，但是由于预训练是在分类数据集上，因此在应用到检测之前要做finetune。也就是说，为了将用ImageNet数据集训练的网络应用到新的任务（检测），新的数据集（region）上，作者将原来的CNN最后的1000类的fc层，更改为了 层， 代表待检测的物体的类别数。然后，对于所有的region，如果它和ground truth的重叠率大于0.5，就认为是正类。 对于分类器的训练，作者发现选择多大的IoU来区分正类和负类非常关键。并且，对于每一类，都会训练一个分类器。
框的回归非常重要，在对每一个region proposal使用分类器进行打分评价之后，作者使用一个回归器来预测一个新的框作为结果。这个回归器使用的特征是从CNN中提取的特征。回归器的训练中，输入是 region proposal 的 和ground truth的 ，目标是学习一种变换，使得region proposal通过该变换能够接近ground truth。同时，希望这种变换拥有尺度不变性，也就是说尺度变化的话，变换不会改变。 如下图所示，每一个regressor会学习一组参数，特征输入是pool 5的特征输出，拟合的目标是 。
Fast-RCNN 主要解决的问题是在RCNN中对于每一个region proposal都进行特征提取，会产生非常多的冗余计算，因此可以先对一张图像进行特征提取，再根据region proposal在相应的特征上进行划分得到对应region的特征（映射关系）。 这样便可以实现共享计算提高速度，但是与SPPnets不同，SPPnets在一副图像得到对应的特征后，从这张图像的特征上proposal对应的部分，采用空间金字塔池化，如下图：
RoI pooling的方法很简单，类似于空间金字塔pooling，它将proposal部分对应卷积层输出的特征（称之为RoI，因为用于做pooling的特征是 region of interest，也就是我们感兴趣的区域）划分成 块，然后对每一块求最大值，最终得到了一个 的特征图。可以看出，它只是空间金字塔pooling的一部分。 但是SPP-nets的空间金字塔也是可以求导的，那么它到底不好在哪里呢？因为当每一个RoI都可能来源于不同的图像的时候（R-CNN和SPPnets的训练策略是从一个batch的不同图像中，分别挑选一个proposal region），SPPNets的训练非常地低效，这种低效来源于在SPPnets的训练中，每个RoI的感受野都非常地大，很可能对应了原图的整个图像，因此，得到的特征也几乎对应了整张图像，所以输入的图像也就很大。 为了提高效率，Fast-RCNN首先选取 个图像，再从每个图像上选择 个RoI，这样的效率就比从每个图像提取一个RoI提高了 倍。
为了将分类和框回归结合起来，作者采用了多任务的loss，来进行联合的训练。具体来说就是将分类的loss和框回归的loss结合起来。网络的设计上非常直接，就是将RoI得到的特征接几个FC层后，分别接不同的输出层。对应于分类部分，特征会接一个softmax输出，用于分类，对于框回归部分，会接一个输出4维特征的输出层，然后分别计算loss，用于反向传播。loss的公式如下：
回归的target可以参考前面的R-CNN部分。
notes
为什么比fast还fast呢？主要原因是在这篇论文中提出了一个新的层：RPN（region proposal networks）用于替代之前的selective search。这个层还可以在GPU上运算来提高速度。 RPN的目的：
为了能够进行region proposal，作者使用了一个小的网络，在基础的卷积层输出的特征上进行滑动，这个网络输入大小为 ，输入后会映射（用 的卷积）为一个固定长度的特征向量，然后接两个并联的fc层（用 的卷积层代替），这两个fc层，一个为box-regressoin，一个为box-classification。如下图：
在每一个滑动窗口（可以参考 ），为了考虑到尽可能多的框的情况，作者设计了anchors来作为region proposal。anchors就是对于每一个滑动窗口的中心位置，在该位置对应的原图位置的基础上，按照不同的尺度，长宽比例框出 个不同的区域。然后根据这些anchors对应的原始图像位置以及区域，和ground truth，就可以给每一个滑动窗口的每一个anchor进行标记，也就是赋予label，满足一定条件标记为正类（比如和ground truth重叠大于一个值），一定条件为负类。对于正类，就可以根据ground truth和该anchor对应的原图的区域之间的变换关系（参考前面的R-CNN的框回归），得到回归器中的目标，用于训练。也就是论文中的loss function部分：
自然地，也就要求RPN的两个并联的FC层一个输出2k个值用于表示这k个anchor对应的区域的正类，负类的概率，另一个输出4k个值，用于表示框回归的变换的预测值。
对于整个网络的训练，作者采用了一种叫做 4-step Alternating Training 的方法。具体可以参考论文。
与之前的检测任务稍有不同，mask r-cnn的任务是做instance segmentation。因此，它需要对每一个像素点进行分类。 与Faster R-CNN不同，Faster R-CNN对每一个候选框产生两个输出，一个是类别，一个是bounding box的offset。Mask R-CNN新增加了一个输出，作为物体的mask。这个mask类似于ps中的蒙版。
与Faster R-CNN类似的是，Mask R-CNN同样采用RPN来进行Region Proposal。但是在之后，对于每一个RoI，mask r-cnn还输出了一个二值化的mask。
不像类别，框回归，输出都可以是一个向量，mask必须保持一定的空间信息。因此，作者采用FCN来从每个RoI中预测一个 的mask。
由于属于像素级别的预测问题，就需要RoI能够在进行特征提取的时候保持住空间信息，至少在像素级别上能够对应起来。因此，传统的取最大值的方法就显得不合适。 RoI Pooling，经历了两个量化的过程： 第一个：从roi proposal到feature map的映射过程。 第二个：从feature map划分成7*7的bin，每个bin使用max pooling。
为此，作者使用了RoIAlign。如下图
为了避免上面提到的量化过程
可以参考
作者使用ResNet作为基础的特征提取的网络。 对于预测类别，回归框，mask的网络使用如下图结构：
整体看完这几篇大佬的论文，虽说没有弄清楚每一个实现细节，但是大体上了解了算法的思路。可以看出，出发点都源于深度神经网络在特征提取上的卓越能力，因此一众大神试图将这种能力应用在检测问题中。从R-CNN中简单地用于特征提取，到为了提高速度减少计算的Fast R-CNN，再到为了将region proposal集成进入整个模型中，并且利用GPU加速的RPN，也就是Faster R-CNN。再到为了应用于instance segmentation任务中，设计的RoIAlign和mask。包括bounding box regression，pooling层的设计，训练方法的选择，loss的设计等等细节，无一不体现了大师们的思考和创造力。 可能在我们这些“拿来”者的眼中，这些方法都显得“理所应当”和巧妙，好用，但是，它们背后隐藏的选择和这些选择的思考却更值得我们学习。 以及，对待每一个问题，如何设计出合理的解决方案，以及方案的效率，通用性，更是应该我们努力的方向。
能不能给我发一份呢？
第一步，我们首先找到一个正规的靠谱的论文查重系统，如今在网上随便一搜论文查重系统就能够查找出来很多不同品牌的论文查重平台，我们在挑选的时候，要多注意关注和考察这些论文查重平台，对其多进行一些了解。
第二步，找到正规的合适的论文查重平台之后，我们就可以上传论文进行查重检测。部分论文查重系统有根据不同的论文类型设置相对应的论文查重入口，因此我们在上传论文要选择对应自己论文类型的查重入口，在上传论文之前，一般需要先输入作者姓名和论文题目。
第三步，支付论文查重费用。上传完论文需要支付一定的查重费用，论文查重系统才会开始自动检测论文，不同的论文查重系统有着不同的收费标准，检测费用会有一定的差别，我们支付对应的费用即可;也有部分论文查重系统比如PaperPP有免费查重活动，我们成功参与活动之后即可获得免费论文查重机会，不用支付查重费用。
第四步，下载论文查重报告。当我们完成论文查重之后，需要找到论文查重报告并下载，因为查重平台只会将查重报告保留一段时间，如果我们不及时下载的话，超过保留时限查重报告是会被清空的。通过论文查重报告我们可以看到自己论文的重复率以及论文中具体是有哪些内容被检测出重复。
参考资料：《论文查重分为几个步骤?》
不会。不连续，就不会变红了，只有连续13个字相同才会变红。所以，可以通过加字、加词，降低重复率。降低抄袭率的方法：划分多的小段落来降低抄袭率。很多书籍是没有包含在检测数据库中的 ，比如论著，可摘抄。章节变换不可能降低复制率。论文中参考文献的引用符号，但是在抄袭检测软件中，例如一篇文章有5000字,文章的1%就是50字，如果抄袭了多于50，即使加了参考文献，也会被判定为抄袭。
论文查重它对我们能否顺利毕业有着非常直接的影响。另外，节省查重时间，尽快完成论文的修改和降重也是极其重要的。如何快速进行论文查重呢？ 一、如何快速查重？ 1、如果想快速查重，首先要做的就是选择一个查重速度快、准确可靠的查重网站。 2、选择论文查重网站后，即可登录账号，进入查重环节。这时候你需要根据页面提示的信息输入作者姓名等相关信息，上传论文文档，然后点击查重。 3、在进行查重时，也建议你避开论文查重的高峰期。比如每年临近毕业时间，由于这个时间点查重人数较多，查重速度会受到相应影响。 二、什么是论文查重标准？ 1、每个论文查重网站的查重规则和标准都不一样。一般来说，一定范围内的相同或相似字符被判定为抄袭，这部分内容也会在论文查重报告中以红色字体显示；论文查重系统还将设置灵敏度的最低标准。低于最低标准时，这部分内容不会被认定为抄袭。 2、查重时，论文查重系统会自动将论文分成不同的段落和句型，然后分别计算它们的重复率。只有在最终的查重过程中，才会综合计算出全文的查重率。
如何顺利通过论文查重？这个问题是很多大学毕业生头疼的问题。虽然他们找了很多论文资料，看了很多论文写作技巧，但是论文的重复率并不达标。下面给大家分享一些成功通过论文查重的小技巧。
1、论文的质量很重要。不用太担心后续的重复率。我们应该把重点放在提高论文质量上。随着质量的提高，可以有针对性地修改论文中重复的内容。论文检测系统只是机械地计算重复率，而导师更看重的是文章的质量，这也是最关键的环节。所以大家写作要以质量为主导，老师会综合考虑你的论文框架、思维结构、论点和创新点。
2、论文查重系统的准确性是相对的。不能盲目使用查重系统，要以学校规定的查重制度为准，这样才能保证自己的论文最接近学校的查重结果，因为论文查重制度的比对数据库是不一样的。当然，在最终版本之前，可以使用其他查重系统进行检测，如paperfree查重系统。
3、查重时间很重要。很多同学在选择查重系统时会关注数据库和查重速度。当然这两点会直接影响最终检测结果的准确性，但是提交检测的时间也是人为因素之一。数据库的采集和更新是实时的，所以在不同的时间提交，最终的结果会有所不同。最好在学校提交论文截止日期的前几天检查一下。