网格布检测论文

尽量减少公式的使用：论文在论述的过程中，最好是以文字形式来进行论述。而且毕业论文公式查重的情况现在越来越严格，而且有些论文系统也进行了升级。之所以出现这种情况，也是因为现在论文检测系统比较多，所以查重严格度也有所提高。

所以尤其是理科中很多常用公式，如果出现在论文中，对于查重率就会有所影响。建议尽可能少使用，或者在没有必要的情况下，不要出现公式为好。

扩展资料：

注意事项：

1、论文题目选定后，基本上不能有太大变动，但可以进行细节上的修改。

2、系统在识别重复和引用内容时，会结合上下文内容，对道道一定语义级别的内容进行判定，并不是单纯根据一两个词、字或者单独的句子进行判断，完整内容的重合情况，是由系统根据算法综合得出的，对文献内容的原样抄袭、稍作改写、语句顺序稍作调整等，都能自动检测和识别，并能快速定位和动态标注显示。

3、在保持原文语意的前提下，尽可能大幅度修改重复的文字部分，确保语句通顺、流畅。

4、论文是修改出来的，重复率修改也是一样，发现重复率高并不可怕，一定要树立敢打必胜的信心，数据摆在那里，既然这个事实不可逆转，就要通过努力修改，确保重复率检测能在合理范围内。

参考资料来源：百度百科-毕业论文

参考资料来源：百度百科-查重

毕业生很关注的是论文查重问题，毕竟，查重关系到毕业生是否能顺利毕业。只因论文查重率合格，毕业生才能顺利毕业。但并非所有的毕业生都能在完成论文后进行查重一次通过，可能要经过多次修改后才能顺利通过。要做一篇论文要做的就是对论文的查重系统有一些了解，那有什么论文查重系统呢？

到底论文查重系统有哪些？事实上，不管是大论文还是小论文，都需要查重。检测论文时都需要使用专业的论文查重系统。如今有许多系统可供使用。例如权威查重、维普、万方、 Papertime免费查重网站等，每个人可以使用的查重系统有许多选择。

有些人不知道要查重大论文和小论文选择什么论文去查重系统，其实在查重大论文和小论文时，在查重系统上选择并没有太大差别。许多论文查重系统不仅能对大型论文进行查重，而且还能进行小论文查重。有的查重系统甚至还根据不同论文类型开发了相应的论文查重系统，比如权威查重查重系统，这样更有针对性，查重结果也更准确。

论文的查重方法也很简单，其步骤也是相同的，可以同时检测大小论文查重，学校等机构或者查重系统对于大论文和小论文的查重率标准也是差不多的。

查重系统有很多种，在选择时，大家都需要进行一定的筛选。先看看系统的能见度以及稳定性，再看系统的数据库是否强大，当然比较方便的方法是使用与本校相同的论文查重系统。

1、知网查重系统：学术不端网是高校指定知网查重入口,提供知网官方正规检测入口,学生无需注册账号即可免费登录,可供个人检测硕士,博士学位论文,期刊投稿,已发表职称论文及本科毕业论文,可检测抄袭与剽窃,伪造,篡改等学术不端行为！是硕博研究生最权威的CNKI查重软件,官网检测结果和学校一致！

2、万方查重系统：万方数据旗下论文检测——最严谨、科学的论文相似性检测系统。提供论文查重、论文抄袭检测、学术不端甄别。

3、维普查重官网：维普网官网授权提供论文检测服务,包含维普大学生版、维普研究生版、维普职称版等查重软件,适用于本科毕业设计抄袭检测、硕士毕业论文查重、和已发表期刊文献职称评审。学生无需注册账号即可免登录使用,检测结果与高校一致！让维普降重更高效！

4、PaperPass查重系统：PaperPass权威中文论文查重系统，提供职称、课题、高校毕业论文检测服务，快捷、精准、真实标红且提供详细相似来源及修改意见。动态指纹技术保障、权威可信赖的论文检测系统现已为超千万人提供论文查重服务。

5、Turnitin查重官网：Turnitin是全球最权威的英文论文检测系统,本网站为Turnitin中国官网,经iThenticate官方授权查重入口,包含turnitin国际版和uk版,适用于毕业论文、留学生Essay、外文投稿、sci英文论文期刊发表、EI会议论文等文章抄袭率检测,学生无需注册账号即可免费登录使用！

6、iThenticate查重系统：iThenticate官方查重，亦称CrossCheck反剽窃文献检测系统。iThenticate是国际上最权威的英文论文查重工具，适用于国际SCI期刊投稿抄袭检测，提前检测可避免重复率过高被拒稿的风险。已经为业界无数的出版商,编辑,研究人员以及作者提供了良好的检测服务！

7、Grammarly中文官网：Grammarly是一款在线语法纠正和校对工具，支持Windows、Mac、iOS和Android等多个平台。它能够检查单词拼写、纠正标点符号、修正语法错误、调整语气以及给出风格建议等；对学术写作来说，Grammarly还可以帮助查重。

8、大雅查重系统：大雅论文检测系统，检测速度快并且检测准确率高，涵盖图书430多万种，期刊论文3万多种，累计超过6200万篇，学位论文300万篇，会议论文300多万篇，报纸文章1.6亿多篇，以及网页、文档、外文等其他大量资源。

对于权威的认定取决于高校，你所在的高校指定哪个查重系统，哪个系统就是权威。多数高校指定用知网，但也有高校指定万方、维普，大雅查重系统的。论文定稿时，一定搞清楚学校指定的系统是哪个。论文处于初稿阶段，仅仅是了解重复率是多少，为论文的修改提供帮助，此时还要考虑费用的问题。原因在于一篇合格的论文，要经过多次修改和查重。论文处于定稿阶段，首先要搞清楚，学校指定的系统是什么，有没有提供免费查重的机会，提供几次查重的机会等等。然后再决定是否寻求查重系统，进行自助检测。

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尽量减少公式的使用

论文在论述的过程中，最好是以文字形式来进行论述。而且毕业论文公式查重的情况现在越来越严格，而且有些论文系统也进行了升级。之所以出现这种情况，也是因为现在论文检测系统比较多，所以查重严格度也有所提高。所以尤其是理科中很多常用公式，如果出现在论文中，对于查重率就会有所影响。建议尽可能少使用，或者在没有必要的情况下，不要出现公式为好。

注意事项：

1、论文题目选定后，基本上不能有太大变动，但可以进行细节上的修改。

2、系统在识别重复和引用内容时，会结合上下文内容，对道道一定语义级别的内容进行判定，并不是单纯根据一两个词、字或者单独的句子进行判断，完整内容的重合情况，是由系统根据算法综合得出的，对文献内容的原样抄袭、稍作改写、语句顺序稍作调整等，都能自动检测和识别，并能快速定位和动态标注显示。

3、在保持原文语意的前提下，尽可能大幅度修改重复的文字部分，确保语句通顺、流畅。

4、论文是修改出来的，重复率修改也是一样，发现重复率高并不可怕，一定要树立敢打必胜的信心，数据摆在那里，既然这个事实不可逆转，就要通过努力修改，确保重复率检测能在合理范围内。

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3.5-4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！

所有的公式都是用world公式器打出来的，而那样打出来的是图片插入进去的，这样是根本没法检测重复率的，因为图片没法查重，所以没必要担心。 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

论文: EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection

目前目标检测领域，高精度的模型通常需要很大的参数量和计算量，而轻量级的网络则一般都会牺牲精度。因此，论文希望建立一个可伸缩的高精度且高性能的检测框架。论文基于one-stage的检测网络范式，进行了多种主干网络、特征融合和class/box预测的结构尝试，主要面临两个挑战:

FPN是目前最广泛的多尺度融合方法，最近也有PANet和NAS-FPN一类跨尺度特征融合方法。对于融合不同的特征，最初的方法都只是简单地直接相加，然而由于不同的特征是不同的分辨率，对融合输出特征的共享应该是不相等的。为了解决这一问题，论文提出简单但高效加权的bi-directional feature pyramid network(BiFPN)，该方法使用可学习的权重来学习不同特征的重要性，同时反复地进行top-down和bottom-up的多尺度融合

论文认为除了缩放主干网络和输入图片的分辨率，特征网络(feature network)和box/class预测网络的缩放对准确率和性能也是很重要的。作者借鉴EfficientNet，提出针对检测网络的混合缩放方法(compound scaling method)，同时对主干网络，特征网络和box/class预测网络的分辨率/深度/宽度进行缩放

最后，论文将EfficientNet作为主干，结合BiFPN和混合缩放，提出新的检测系列EfficientDet，精度高且轻量，COCO上的结果如图1，论文的贡献有以下3点：

定义多尺寸特征 ，论文的目标是找到变化函数 来高效融合不同的特征，输出新特征 。具体地，图2a展示了top-down FPN网络结构，一般FPN只有一层，这里应该为了对比写了repeat形式。FPN获取3-7层的输入 ， 代表一个分辨率为 的特征层

top-down FPN操作如上所示， 为上采用或下采样来对齐分辨率， 通常是特征处理的卷积操作

top-down FPN受限于单向的信息流，为了解决这一问题，PANet(图2b)增加了额外的bottom-up路径的融合网络，NAS_FPN(图2c)使用神经架构搜索来获取更好的跨尺度特征网络的拓扑结构，但需要大量资源进行搜索。其中准确率最高的是PANet，但是其需要太多的参数和计算量，为了提高性能，论文对跨尺寸连接做了几点改进：

大多的特征融合方法都将输入特征平等对待，而论文观察到不同分辨率的输入对融合输出的特征的贡献应该是不同的。为了解决这一问题，论文提出在融合时对输入特征添加额外的权重预测，主要有以下方法：

， 是可学习的权重，可以是标量(per-feature)，也可以是向量(per-channel)，或者是多维tensor(per-pixel)。论文发现标量形式已经足够提高准确率，且不增加计算量，但是由于标量是无限制的，容易造成训练不稳定，因此，要对其进行归一化限制

，利用softmax来归一化所有的权重，但softmax操作会导致GPU性能的下降，后面会详细说明

，Relu保证 ， 保证数值稳定。这样，归一化的权重也落在 ，由于没有softmax操作，效率更高，大约加速30%

BiFPN集合了双向跨尺寸的连接和快速归一化融合，level 6的融合操作如上， 为top-down路径的中间特征， 是bottom-up路径的输出特征，其它层的特征也是类似的构造方法。为了进一步提高效率，论文特征融合时采用depthwise spearable convolution，并在每个卷积后面添加batch normalization和activation

EfficientDet的结构如图3所示，基于one-stage检测器的范式，将ImageNet-pretrained的EfficientNet作为主干，BiFPN将主干的3-7层特征作为输入，然后重复进行top-down和bottom-up的双向特征融合，所有层共享class和box网络

之前检测算法的缩放都是针对单一维度的，从EfficientNet得到启发，论文提出检测网络的新混合缩放方法，该方法使用混合因子 来同时缩放主干网络的宽度和深度、BiFPN网络、class/box网络和分辨率。由于缩放的维度过多，EfficientNet使用的网格搜索效率太慢，论文改用heuristic-based的缩放方法来同时缩放网络的所有维度

EfficientDet重复使用EfficientNet的宽度和深度因子，EfficinetNet-B0至EfficientNet-B6

论文以指数形式来缩放BiFPN宽度 (#channels)，而以线性形式增加深度 (#layers)，因为深度需要限制在较小的数字

box/class预测网络的宽度固定与BiFPN的宽度一致，而用公式2线性增加深度(#layers)

因为BiFPN使用3-7层的特征，因此输入图片的分辨率必需能被 整除，所以使用公式3线性增加分辨率

结合公式1-3和不同的 ，论文提出EfficientDet-D0到EfficientDet-D6，具体参数如Table 1，EfficientDet-D7没有使用 ，而是在D6的基础上增大输入分辨率

模型训练使用momentum=0.9和weight decay=4e-5的SGD优化器，在初始的5%warm up阶段，学习率线性从0增加到0.008，之后使用余弦衰减规律(cosine decay rule)下降，每个卷积后面都添加Batch normalization，batch norm decay=0.997，epsilon=1e-4，梯度使用指数滑动平均，decay=0.9998，采用 和 的focal loss，bbox的长宽比为 ，32块GPU，batch size=128，D0-D4采用RetinaNet的预处理方法，D5-D7采用NAS-FPN的增强方法

Table 2展示了EfficientDet与其它算法的对比结果，EfficientDet准确率更高且性能更好。在低准确率区域，Efficient-D0跟YOLOv3的相同准确率但是只用了1/28的计算量。而与RetianaNet和Mask-RCNN对比，相同的准确率只使用了1/8参数和1/25的计算量。在高准确率区域，EfficientDet-D7达到了51.0mAP，比NAS-FPN少使用4x参数量和9.3x计算量，而anchor也仅使用3x3，非9x9

论文在实际的机器上对模型的推理速度进行了对比，结果如图4所示，EfficientDet在GPU和CPU上分别有3.2x和8.1x加速

论文对主干网络和BiFPN的具体贡献进行了实验对比，结果表明主干网络和BiFPN都是很重要的。这里要注意的是，第一个模型应该是RetinaNet-R50(640)，第二和第三个模型应该是896输入，所以准确率的提升有一部分是这个原因。另外使用BiFPN后模型精简了很多，主要得益于channel的降低，FPN的channel都是256和512的，而BiFPN只使用160维，这里应该没有repeat

Table 4展示了Figure 2中同一网络使用不同跨尺寸连接的准确率和复杂度，BiFPN在准确率和复杂度上都是相当不错的

Table 5展示了不同model size下两种加权方法的对比，在精度损失不大的情况下，论文提出的fast normalized fusion能提升26%-31%的速度

figure 5展示了两种方法在训练时的权重变化过程，fast normalizaed fusion的变化过程与softmax方法十分相似。另外，可以看到权重的变化十分快速，这证明不同的特征的确贡献是不同的，

论文对比了混合缩放方法与其它方法，尽管开始的时候相差不多，但是随着模型的增大，混合精度的作用越来越明显

论文提出BiFPN这一轻量级的跨尺寸FPN以及定制的检测版混合缩放方法，基于这些优化，推出了EfficientDet系列算法，既保持高精度也保持了高性能，EfficientDet-D7达到了SOTA。整体而言，论文的idea基于之前的EfficientNet，创新点可能没有之前那么惊艳，但是从实验来看，论文推出的新检测框架十分实用，期待作者的开源