在翟天临之前，对这个没有什么一定的查重率。天林之后一般查重率为15%，某些学校要求回，可能会更低。比如说有些学校规定的是10%，学校为了降低最后的查重率，也一般要求学生的查重率在10%左右，13%和14%的已经很危险了。
中级职称的职称论文的查重率要低于30%，高级职称的论文查重率要低于20%，但是这也不是绝对的，针对不同期刊发表论文的要求也有所不同，对于在当前的6大核心期刊查重率不能高于15%，更高一点的查重率不能高于8%，如果申请高级职称要求在高级别的期刊上发表，职称论文查重率在8%-15%之间更为安全。
每个学校的查重率要求都是不一样的，老师在让你们写论文之前是会告诉你们的，会有明确要求，不需要担心这一点。
本专科高校通常要求学生的毕业论文的查重率为30%以内才可通过考核，使用知网的本科论文检测系统。
研究生硕士毕业论文使用知网硕博查重系统进行相关论文检查，要求硕士研究生的学术论文查重率为10%-20%以内；期刊发表论文使用知网期刊杂志论文检测入口检测。
期刊论文发表根据具体期刊杂志社团的要求控制论文的查重率，控制范围为10%-15%以内，其中核心论文的检测要比毕业专业学术论文的查重率要求还要高一些。
论文查重率是怎么算的？
重复率 = 论文中抄袭字数/论文中总字数，以知网为例，知网论文检测包括几个查重子系统，但是这些查重子系统的计算规则都是一致的。
换言之，知网论文检测率的计算规则是统一的。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%。
怎么降低论文重复率？
首先查看全文检测报告，明确哪些部分是需要修改的，标红部分说明借鉴较多，应当把相关段落和句子用自己的语言重新表述，有选择性地删除里面的句子或是字词，并添加一些顺接或转折的关联词。
在具体语言上可以使用的方法包括替换同义词、改变思路、长句拆短句、主被动语态转换等。另外，可以借助翻译软件适当翻译，或是把表格和数据制作成图片的形式。
当前做instance segmentation的大多数工作采用了Mask R-CNN 的Pipeline。 它基本的pipeline是先检测物体矩形框，然后在矩形框中做逐像素分割。 Mask R-CNN达到了很好的instance segmentation的结果，但是这样的pipeline其实有一些limitation： 考虑到逐像素分割有诸多限制，文章的工作选择用contour来表示物体的shape。Contour是一组有序的点，而且是首尾相连的。比如图片中猫的边缘就是一个Contour。 Contour相对于用稠密像素表示物体有两大优势： 实例分割是许多计算机视觉任务中的重要手段，目前大多数的算法都采用在给定的bbox中进行pixel-wise分割的方法。受snake算法和Curve-GCN的启发，论文采用基于轮廓的逐步调整策略，提出了Deep snake算法进行实时实例分割，该算法将初始轮廓逐渐优化为目标的边界，如图所示，达到很好的性能且依然保持很高的实时性()。 Deep snake方法将初始轮廓逐渐优化为目标的边界来进行目标分割，即将物体轮廓作为输入，基于CNN主干特征预测每个顶点的偏移量。为了充分利用轮廓拓扑结构，论文使用循环卷积(circular convolution)进行顶点特征的学习，有助于学习轮廓的优化，并基于deep snake提出了一套实时实例分割的流程。 传统的snake算法将顶点的坐标作为变量来优化人工设计的能量函数(energy function)，通过最小化能量函数来拟合目标边界。由于能量函数通常是非凸的，而且需要基于低维图像特征进行人工设计，通常会陷于局部最优解。 而deep snake则是直接从数据学习如何微调轮廓，对于个顶点，首先构造每个顶点的特征向量，顶点的特征为对应的网络特征和顶点坐标的concate，其中为主干网络输出的特征图，为顶点处的双线性差值输出，附加的用于描述顶点间的位置关系，是平移不变的，由每个顶点坐标减去轮廓中所有顶点的最小和得到相对坐标。 在获得顶点特征后，需要对轮廓特征进一步学习，顶点的特征可以视作1-D离散信号，然后使用标准卷积对顶点逐个进行处理，但这样会破坏轮廓的拓扑结构。因此，将顶点特征定义为公式1的周期信号，然后使用公式2的循环卷积进行特征学习，为可学习的卷积核，为标准卷积操作。 将deep snake加入到目标检测模型中进行实例分割，流程如图b所示。模型首先产生目标框，将其构建成菱形框，然后使用deep snake算法将菱形顶点调整为目标极点，构造八边形轮廓，最后进行迭代式deep snake轮廓调整得到目标形状 论文采用ExtreNet的极点思想，能够很好地包围物体。在得到矩形框后，获取4条边的中心点连成菱形轮廓，使用deep snake对菱形轮廓调整成极点，然后每个极点放置一条边，连接边构造多边形，每个极点的边为其对应的bbox边的，若边超过原bbox范围会被截断。在实际使用时，菱形轮廓输入deep snake前会平均上采样到40个点(有助于deep snake计算)，但损失函数计算只考虑的对应偏移 对八边形平均采样个点，将上极点作为起点，同样地，GT轮廓对物体边缘平均采样个点，将靠近的点作为起点，一般为128。如果顶点离GT很远，很难直接正确调整，于是采用迭代式地进行deep snake调整，实验采用的迭代次数为3次。 轮廓是目标空间位置的一种扩展表示方法，通过调整轮廓到物体边缘能够帮助解决detector的定位误差 由于遮挡，一个实例可能包含多个组件，然而一个轮廓只能勾勒出bbox内的一个组件。为了解决这个问题，使用RoIAlign来提取初始bbox特征，然后配合detector来检测组件的box，再对每个box进行上述的轮廓调整，最后结合初始bbox内相同类别的组件输出最终的物体形状。 极点的损失函数如公式3，为预测的极点。 迭代轮廓调整的损失函数如公式4，为调整后的顶点，为对应的GT边缘点。对于检测部分，则采用跟原检测函数一样的损失函数。 使用CenterNet作为检测器，对于物体检测，使用跟原来一样的设定输出类别相关的box，而对于组件检测，则使用类不可知的CenterNet，对于的特征图，输出的中心点heatmap和的box大小特征图。 Baseline将轮廓视为图结构，然后使用GCN进行轮廓调整，初始轮廓为围绕bbox的椭圆，Arichitecture加入Fusion block，Initial proposal加入论文的轮廓初始化方法，最后是将GCN修改为循环卷积，可以看到每个步骤都对AP有提升。 论文也对比了卷积类型以及迭代次数对结构的影响，可以看到循环卷积的结果比GCN要好。 论文在不同的数据集上都取得了不错的效果，作者在每个数据集上的训练参数都有点不一样，具体参数可以看看原文 论文提出基于轮廓的实例分割方法Deep snake，轮廓调整是个很不错的方向，引入循环卷积，不仅提升了性能还减少了计算量，保持了实时性，但是Deep snake的大体结构不够优雅，应该还有一些工作可以补 [1] 彭思达 - 实例分割新思路: Deep Snake (CVPR20'Oral Paper) [2] Deep Snake: 基于轮廓调整的SOTA实例分割方法，速度| CVPR 2020 [3] He, Kaiming, et al. "Mask r-cnn." In ICCV, 2017. [4] Kass, Michael, Andrew Witkin, and Demetri Terzopoulos. "Snakes: Active contour models." In IJCV, 1988. [5] Ling, Huan, et al. "Fast interactive object annotation with curve-gcn." In CVPR, 2019. [6] Zhou, Xingyi, Jiacheng Zhuo, and Philipp Krahenbuhl. "Bottom-up object detection by grouping extreme and center points." In CVPR, 2019. [7] Zhou, Xingyi, Dequan Wang, and Philipp Krahenbuhl. "Objects as points." In arXiv preprint arXiv:, 2019.
论文名称：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 从Alexnet提出后，作者等人思考如何利用卷积网络来完成检测任务，即输入一张图，实现图上目标的定位（目标在哪）和分类（目标是什么）两个目标，并最终完成了RCNN网络模型。 创新点： RCNN提出时，检测网络的执行思路还是脱胎于分类网络。也就是深度学习部分仅完成输入图像块的分类工作。那么对检测任务来说如何完成目标的定位呢，作者采用的是Selective Search候选区域提取算法，来获得当前输入图上可能包含目标的不同图像块，再将图像块裁剪到固定的尺寸输入CNN网络来进行当前图像块类别的判断。 参考博客： 。 论文题目：OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 该论文讨论了，CNN提取到的特征能够同时用于定位和分类两个任务。也就是在CNN提取到特征以后，在网络后端组织两组卷积或全连接层，一组用于实现定位，输出当前图像上目标的最小外接矩形框坐标，一组用于分类，输出当前图像上目标的类别信息。也是以此为起点，检测网络出现基础主干网络(backbone)+分类头或回归头（定位头）的网络设计模式雏形。 创新点： 在这篇论文中还有两个比较有意思的点，一是作者认为全连接层其实质实现的操作和1x1的卷积是类似的，而且用1x1的卷积核还可以避免FC对输入特征尺寸的限制，那用1x1卷积来替换FC层，是否可行呢？作者在测试时通过将全连接层替换为1x1卷积核证明是可行的；二是提出了offset max-pooling，也就是对池化层输入特征不能整除的情况，通过进行滑动池化并将不同的池化层传递给后续网络层来提高效果。另外作者在论文里提到他的用法是先基于主干网络+分类头训练，然后切换分类头为回归头，再训练回归头的参数，最终完成整个网络的训练。图像的输入作者采用的是直接在输入图上利用卷积核划窗。然后在指定的每个网络层上回归目标的尺度和空间位置。 参考博客： 论文题目：Scalable Object Detection using Deep Neural Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 既然CNN网络提取的特征可以直接用于检测任务（定位+分类），作者就尝试将目标框（可能包含目标的最小外包矩形框）提取任务放到CNN中进行。也就是直接通过网络完成输入图像上目标的定位工作。 创新点： 本文作者通过将物体检测问题定义为输出多个bounding box的回归问题. 同时每个bounding box会输出关于是否包含目标物体的置信度, 使得模型更加紧凑和高效。先通过聚类获得图像中可能有目标的位置聚类中心，（800个anchor box）然后学习预测不考虑目标类别的二分类网络，背景or前景。用到了多尺度下的检测。 参考博客： 论文题目：DeepBox: Learning Objectness with Convolutional Networks 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 本文完成的工作与第三篇类似，都是对目标框提取算法的优化方案，区别是本文首先采用自底而上的方案来提取图像上的疑似目标框，然后再利用CNN网络提取特征对目标框进行是否为前景区域的排序；而第三篇为直接利用CNN网络来回归图像上可能的目标位置。创新点： 本文作者想通过CNN学习输入图像的特征，从而实现对输入网络目标框是否为真实目标的情况进行计算，量化每个输入框的包含目标的可能性值。 参考博客： 论文题目：AttentionNet: AggregatingWeak Directions for Accurate Object Detection 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 对检测网络的实现方案进行思考，之前的执行策略是，先确定输入图像中可能包含目标位置的矩形框，再对每个矩形框进行分类和回归从而确定目标的准确位置，参考RCNN。那么能否直接利用回归的思路从图像的四个角点，逐渐得到目标的最小外接矩形框和类别呢？ 创新点： 通过从图像的四个角点，逐步迭代的方式，每次计算一个缩小的方向，并缩小指定的距离来使得逐渐逼近目标。作者还提出了针对多目标情况的处理方式。 参考博客： 论文题目：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 如RCNN会将输入的目标图像块处理到同一尺寸再输入进CNN网络，在处理过程中就造成了图像块信息的损失。在实际的场景中，输入网络的目标尺寸很难统一，而网络最后的全连接层又要求输入的特征信息为统一维度的向量。作者就尝试进行不同尺寸CNN网络提取到的特征维度进行统一。创新点： 作者提出的SPPnet中，通过使用特征金字塔池化来使得最后的卷积层输出结果可以统一到全连接层需要的尺寸，在训练的时候，池化的操作还是通过滑动窗口完成的，池化的核宽高及步长通过当前层的特征图的宽高计算得到。原论文中的特征金字塔池化操作图示如下。 参考博客 ： 论文题目：Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN model 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： 既然第三篇论文multibox算法提出了可以用CNN来实现输入图像中待检测目标的定位，本文作者就尝试增加一些训练时的方法技巧来提高CNN网络最终的定位精度。创新点： 作者通过对输入网络的region进行一定的处理（通过数据增强，使得网络利用目标周围的上下文信息得到更精准的目标框）来增加网络对目标回归框的精度。具体的处理方式包括：扩大输入目标的标签包围框、取输入目标的标签中包围框的一部分等并对不同区域分别回归位置，使得网络对目标的边界更加敏感。这种操作丰富了输入目标的多样性，从而提高了回归框的精度。 参考博客 ： 论文题目：Fast-RCNN 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： RCNN中的CNN每输入一个图像块就要执行一次前向计算，这显然是非常耗时的，那么如何优化这部分呢？ 创新点： 作者参考了SPPNet（第六篇论文），在网络中实现了ROIpooling来使得输入的图像块不用裁剪到统一尺寸，从而避免了输入的信息丢失。其次是将整张图输入网络得到特征图，再将原图上用Selective Search算法得到的目标框映射到特征图上，避免了特征的重复提取。 参考博客 ： 论文题目：DeepProposal: Hunting Objects by Cascading Deep Convolutional Layers 提出时间：2015年 论文地址： 主要针对的问题： 本文的作者观察到CNN可以提取到很棒的对输入图像进行表征的论文，作者尝试通过实验来对CNN网络不同层所产生的特征的作用和情况进行讨论和解析。 创新点： 作者在不同的激活层上以滑动窗口的方式生成了假设，并表明最终的卷积层可以以较高的查全率找到感兴趣的对象，但是由于特征图的粗糙性，定位性很差。相反，网络的第一层可以更好地定位感兴趣的对象，但召回率降低。 论文题目：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 提出时间：2015年NIPS 论文地址： 主要针对的问题： 由multibox（第三篇）和DeepBox（第四篇）等论文，我们知道，用CNN可以生成目标待检测框，并判定当前框为目标的概率，那能否将该模型整合到目标检测的模型中，从而实现真正输入端为图像，输出为最终检测结果的，全部依赖CNN完成的检测系统呢？ 创新点： 将当前输入图目标框提取整合到了检测网络中，依赖一个小的目标框提取网络RPN来替代Selective Search算法，从而实现真正的端到端检测算法。 参考博客 ：
论文名称：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 从Alexnet提出后，作者等人思考如何利用卷积网络来完成检测任务，即输入一张图，实现图上目标的定位（目标在哪）和分类（目标是什么）两个目标，并最终完成了RCNN网络模型。 创新点： RCNN提出时，检测网络的执行思路还是脱胎于分类网络。也就是深度学习部分仅完成输入图像块的分类工作。那么对检测任务来说如何完成目标的定位呢，作者采用的是Selective Search候选区域提取算法，来获得当前输入图上可能包含目标的不同图像块，再将图像块裁剪到固定的尺寸输入CNN网络来进行当前图像块类别的判断。 参考博客： 。 论文题目：OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 该论文讨论了，CNN提取到的特征能够同时用于定位和分类两个任务。也就是在CNN提取到特征以后，在网络后端组织两组卷积或全连接层，一组用于实现定位，输出当前图像上目标的最小外接矩形框坐标，一组用于分类，输出当前图像上目标的类别信息。也是以此为起点，检测网络出现基础主干网络(backbone)+分类头或回归头（定位头）的网络设计模式雏形。 创新点： 在这篇论文中还有两个比较有意思的点，一是作者认为全连接层其实质实现的操作和1x1的卷积是类似的，而且用1x1的卷积核还可以避免FC对输入特征尺寸的限制，那用1x1卷积来替换FC层，是否可行呢？作者在测试时通过将全连接层替换为1x1卷积核证明是可行的；二是提出了offset max-pooling，也就是对池化层输入特征不能整除的情况，通过进行滑动池化并将不同的池化层传递给后续网络层来提高效果。另外作者在论文里提到他的用法是先基于主干网络+分类头训练，然后切换分类头为回归头，再训练回归头的参数，最终完成整个网络的训练。图像的输入作者采用的是直接在输入图上利用卷积核划窗。然后在指定的每个网络层上回归目标的尺度和空间位置。 参考博客： 论文题目：Scalable Object Detection using Deep Neural Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 既然CNN网络提取的特征可以直接用于检测任务（定位+分类），作者就尝试将目标框（可能包含目标的最小外包矩形框）提取任务放到CNN中进行。也就是直接通过网络完成输入图像上目标的定位工作。 创新点： 本文作者通过将物体检测问题定义为输出多个bounding box的回归问题. 同时每个bounding box会输出关于是否包含目标物体的置信度, 使得模型更加紧凑和高效。先通过聚类获得图像中可能有目标的位置聚类中心，（800个anchor box）然后学习预测不考虑目标类别的二分类网络，背景or前景。用到了多尺度下的检测。 参考博客： 论文题目：DeepBox: Learning Objectness with Convolutional Networks 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 本文完成的工作与第三篇类似，都是对目标框提取算法的优化方案，区别是本文首先采用自底而上的方案来提取图像上的疑似目标框，然后再利用CNN网络提取特征对目标框进行是否为前景区域的排序；而第三篇为直接利用CNN网络来回归图像上可能的目标位置。创新点： 本文作者想通过CNN学习输入图像的特征，从而实现对输入网络目标框是否为真实目标的情况进行计算，量化每个输入框的包含目标的可能性值。 参考博客： 论文题目：AttentionNet: AggregatingWeak Directions for Accurate Object Detection 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 对检测网络的实现方案进行思考，之前的执行策略是，先确定输入图像中可能包含目标位置的矩形框，再对每个矩形框进行分类和回归从而确定目标的准确位置，参考RCNN。那么能否直接利用回归的思路从图像的四个角点，逐渐得到目标的最小外接矩形框和类别呢？ 创新点： 通过从图像的四个角点，逐步迭代的方式，每次计算一个缩小的方向，并缩小指定的距离来使得逐渐逼近目标。作者还提出了针对多目标情况的处理方式。 参考博客： 论文题目：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 如RCNN会将输入的目标图像块处理到同一尺寸再输入进CNN网络，在处理过程中就造成了图像块信息的损失。在实际的场景中，输入网络的目标尺寸很难统一，而网络最后的全连接层又要求输入的特征信息为统一维度的向量。作者就尝试进行不同尺寸CNN网络提取到的特征维度进行统一。创新点： 作者提出的SPPnet中，通过使用特征金字塔池化来使得最后的卷积层输出结果可以统一到全连接层需要的尺寸，在训练的时候，池化的操作还是通过滑动窗口完成的，池化的核宽高及步长通过当前层的特征图的宽高计算得到。原论文中的特征金字塔池化操作图示如下。 参考博客 ： 论文题目：Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN model 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： 既然第三篇论文multibox算法提出了可以用CNN来实现输入图像中待检测目标的定位，本文作者就尝试增加一些训练时的方法技巧来提高CNN网络最终的定位精度。创新点： 作者通过对输入网络的region进行一定的处理（通过数据增强，使得网络利用目标周围的上下文信息得到更精准的目标框）来增加网络对目标回归框的精度。具体的处理方式包括：扩大输入目标的标签包围框、取输入目标的标签中包围框的一部分等并对不同区域分别回归位置，使得网络对目标的边界更加敏感。这种操作丰富了输入目标的多样性，从而提高了回归框的精度。 参考博客 ： 论文题目：Fast-RCNN 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： RCNN中的CNN每输入一个图像块就要执行一次前向计算，这显然是非常耗时的，那么如何优化这部分呢？ 创新点： 作者参考了SPPNet（第六篇论文），在网络中实现了ROIpooling来使得输入的图像块不用裁剪到统一尺寸，从而避免了输入的信息丢失。其次是将整张图输入网络得到特征图，再将原图上用Selective Search算法得到的目标框映射到特征图上，避免了特征的重复提取。 参考博客 ： 论文题目：DeepProposal: Hunting Objects by Cascading Deep Convolutional Layers 提出时间：2015年 论文地址： 主要针对的问题： 本文的作者观察到CNN可以提取到很棒的对输入图像进行表征的论文，作者尝试通过实验来对CNN网络不同层所产生的特征的作用和情况进行讨论和解析。 创新点： 作者在不同的激活层上以滑动窗口的方式生成了假设，并表明最终的卷积层可以以较高的查全率找到感兴趣的对象，但是由于特征图的粗糙性，定位性很差。相反，网络的第一层可以更好地定位感兴趣的对象，但召回率降低。 论文题目：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 提出时间：2015年NIPS 论文地址： 主要针对的问题： 由multibox（第三篇）和DeepBox（第四篇）等论文，我们知道，用CNN可以生成目标待检测框，并判定当前框为目标的概率，那能否将该模型整合到目标检测的模型中，从而实现真正输入端为图像，输出为最终检测结果的，全部依赖CNN完成的检测系统呢？ 创新点： 将当前输入图目标框提取整合到了检测网络中，依赖一个小的目标框提取网络RPN来替代Selective Search算法，从而实现真正的端到端检测算法。 参考博客 ：
当前做instance segmentation的大多数工作采用了Mask R-CNN 的Pipeline。 它基本的pipeline是先检测物体矩形框，然后在矩形框中做逐像素分割。 Mask R-CNN达到了很好的instance segmentation的结果，但是这样的pipeline其实有一些limitation： 考虑到逐像素分割有诸多限制，文章的工作选择用contour来表示物体的shape。Contour是一组有序的点，而且是首尾相连的。比如图片中猫的边缘就是一个Contour。 Contour相对于用稠密像素表示物体有两大优势： 实例分割是许多计算机视觉任务中的重要手段，目前大多数的算法都采用在给定的bbox中进行pixel-wise分割的方法。受snake算法和Curve-GCN的启发，论文采用基于轮廓的逐步调整策略，提出了Deep snake算法进行实时实例分割，该算法将初始轮廓逐渐优化为目标的边界，如图所示，达到很好的性能且依然保持很高的实时性()。 Deep snake方法将初始轮廓逐渐优化为目标的边界来进行目标分割，即将物体轮廓作为输入，基于CNN主干特征预测每个顶点的偏移量。为了充分利用轮廓拓扑结构，论文使用循环卷积(circular convolution)进行顶点特征的学习，有助于学习轮廓的优化，并基于deep snake提出了一套实时实例分割的流程。 传统的snake算法将顶点的坐标作为变量来优化人工设计的能量函数(energy function)，通过最小化能量函数来拟合目标边界。由于能量函数通常是非凸的，而且需要基于低维图像特征进行人工设计，通常会陷于局部最优解。 而deep snake则是直接从数据学习如何微调轮廓，对于个顶点，首先构造每个顶点的特征向量，顶点的特征为对应的网络特征和顶点坐标的concate，其中为主干网络输出的特征图，为顶点处的双线性差值输出，附加的用于描述顶点间的位置关系，是平移不变的，由每个顶点坐标减去轮廓中所有顶点的最小和得到相对坐标。 在获得顶点特征后，需要对轮廓特征进一步学习，顶点的特征可以视作1-D离散信号，然后使用标准卷积对顶点逐个进行处理，但这样会破坏轮廓的拓扑结构。因此，将顶点特征定义为公式1的周期信号，然后使用公式2的循环卷积进行特征学习，为可学习的卷积核，为标准卷积操作。 将deep snake加入到目标检测模型中进行实例分割，流程如图b所示。模型首先产生目标框，将其构建成菱形框，然后使用deep snake算法将菱形顶点调整为目标极点，构造八边形轮廓，最后进行迭代式deep snake轮廓调整得到目标形状 论文采用ExtreNet的极点思想，能够很好地包围物体。在得到矩形框后，获取4条边的中心点连成菱形轮廓，使用deep snake对菱形轮廓调整成极点，然后每个极点放置一条边，连接边构造多边形，每个极点的边为其对应的bbox边的，若边超过原bbox范围会被截断。在实际使用时，菱形轮廓输入deep snake前会平均上采样到40个点(有助于deep snake计算)，但损失函数计算只考虑的对应偏移 对八边形平均采样个点，将上极点作为起点，同样地，GT轮廓对物体边缘平均采样个点，将靠近的点作为起点，一般为128。如果顶点离GT很远，很难直接正确调整，于是采用迭代式地进行deep snake调整，实验采用的迭代次数为3次。 轮廓是目标空间位置的一种扩展表示方法，通过调整轮廓到物体边缘能够帮助解决detector的定位误差 由于遮挡，一个实例可能包含多个组件，然而一个轮廓只能勾勒出bbox内的一个组件。为了解决这个问题，使用RoIAlign来提取初始bbox特征，然后配合detector来检测组件的box，再对每个box进行上述的轮廓调整，最后结合初始bbox内相同类别的组件输出最终的物体形状。 极点的损失函数如公式3，为预测的极点。 迭代轮廓调整的损失函数如公式4，为调整后的顶点，为对应的GT边缘点。对于检测部分，则采用跟原检测函数一样的损失函数。 使用CenterNet作为检测器，对于物体检测，使用跟原来一样的设定输出类别相关的box，而对于组件检测，则使用类不可知的CenterNet，对于的特征图，输出的中心点heatmap和的box大小特征图。 Baseline将轮廓视为图结构，然后使用GCN进行轮廓调整，初始轮廓为围绕bbox的椭圆，Arichitecture加入Fusion block，Initial proposal加入论文的轮廓初始化方法，最后是将GCN修改为循环卷积，可以看到每个步骤都对AP有提升。 论文也对比了卷积类型以及迭代次数对结构的影响，可以看到循环卷积的结果比GCN要好。 论文在不同的数据集上都取得了不错的效果，作者在每个数据集上的训练参数都有点不一样，具体参数可以看看原文 论文提出基于轮廓的实例分割方法Deep snake，轮廓调整是个很不错的方向，引入循环卷积，不仅提升了性能还减少了计算量，保持了实时性，但是Deep snake的大体结构不够优雅，应该还有一些工作可以补 [1] 彭思达 - 实例分割新思路: Deep Snake (CVPR20'Oral Paper) [2] Deep Snake: 基于轮廓调整的SOTA实例分割方法，速度| CVPR 2020 [3] He, Kaiming, et al. "Mask r-cnn." In ICCV, 2017. [4] Kass, Michael, Andrew Witkin, and Demetri Terzopoulos. "Snakes: Active contour models." In IJCV, 1988. [5] Ling, Huan, et al. "Fast interactive object annotation with curve-gcn." In CVPR, 2019. [6] Zhou, Xingyi, Jiacheng Zhuo, and Philipp Krahenbuhl. "Bottom-up object detection by grouping extreme and center points." In CVPR, 2019. [7] Zhou, Xingyi, Dequan Wang, and Philipp Krahenbuhl. "Objects as points." In arXiv preprint arXiv:, 2019.
想要顺利通过论文查重，首先我们必须将自己的论文写作完成好才能够做好论文查重，论文查重主要查的是论文的重复率，如果重复率过高的话想通过论文查重就很悬。这就需要我们根据自己的实验实践研究及其收集查阅的相关资料来撰写好自己的论文，提高论文的原创度，从一开始写就需要严格管理要求自己，避免后续还要多次反复修改。
对于论文中需要提及的相关技术专业内容我们可以查阅一下相关方向的书籍资料，但是最好不要抄袭，尤其是网络上的参考文献，这些都是很容易被论文查重系统检测出来的。想要摘抄内容时不被检测出重复，我们参考了他人的作品内容放进自己论文中时一定要给这部分内容加上引用标号，要不然就会被计算到重复率里面。或者我们可以将想要摘抄的内容进行改写，对原句的意思进行梳理了解后用自己的语言表达撰写出来。
这样写作出来的论文原创度就会比较高，但是我们最好还是在提交给学校或者投稿给期刊报社之前，自己先查重一下论文，可以使用适合论文初稿查重的PaperPP免费论文查重系统检测自己论文，然后根据论文查重报告修改标红部分，最后再提交学校或者投稿期刊顺利通过论文查重检测的几率更大。
参考资料：《怎么通过论文查重?》
大学生所面临的最严峻的考验就是论文查重。对于好不容易东拼西凑写起来的论文，却又卡在了论文查重这关。回顾老学姐论文查重的血泪史，papertime论文查重小编总结了以下几点心得，希望对大家能有所帮助。论文查重是检验论文是否存在抄袭的重要因素。通过与检测系统所收录的数据库进行对比，查重后的重复率越高，说明论文的抄袭程度越严重。论文查重主要依靠的是学校所要求的查重软件，其他查重软件测出来的重复率仅供参考。论文查重还要掌握一定的技巧。在开始写论文前，要翻阅大量的资料文献，记住你参考的只是它的观点、方法理论等，避免生搬硬套，可以用自己的话来进行改写。此外，如果你的论文字数够多，可以将合适的文字转换为图片图表等形式，查重软件不会对图片和表格进行查重。论文查重必须要花时间来认真对待。虽然毕业季大家可能都会比较忙，忙着找工作、实习、考研等，但是请务必在论文上多下点功夫。一旦论文过不了，你努力找的工作或者辛苦考上的研究生都会化为泡沫，所以大家一定要认真对待。如果查重出来的重复率不符合学校要求也无需过于担心，一般情况下查重报告会将会重复内容标红，只需要对标红内容进行修改便能够将重复率降低下去。降重完以后一定要再进行一次查重，如果还是不符合学校要求，那么要持续降重，直到重复率低于学校要求，这样才能够确保提交给学校的论文能够通过。如果学生自身精力有限，那么可以找专业的人来帮助自己进行论文修改。但是为了确保论文质量，一定要检查一下，不能直接就交。因为很多改完之后会有语句不通顺的情况，还有小编还建议，即便是专业人士做的修改，也需要再进行一次论文查重。
论文完成后我们就需要对论文进行查重，学校会提供1-2次免费知网查重的机会以此方便同学检测论文重复率。但是在还没有定稿之前尽量不要使用学校的查重，定稿之前我们可以选择其他的查重系统检测重复率同时进行修改，那么怎么去选择查重软件呢？第一、论文查重软件的选择很重要，如果是一些不靠谱的查重不仅浪费钱还会浪费掉宝贵的时间，查重结果可能不准确还会导致论文泄露。所以当我们选择的时候特别要注意不要只关注价格。第二、实在不知道选择我们可以问问学姐学长请他们帮忙推荐几个毕竟都有使用过的经验。我们最好是选择比较热门、官方认证过的论文查重系统，比如知网、维普、万方、paperfree论文查重系统等等，都是有正规营业执照安全性有保障。数据库里面收录的文献数据比较的全面，不同类型的查重都可以进行。第三、初稿我们可以选择免费的查重系统进行修改，一些查重系统还能在线进行修改实时进行查重，能让我们更好地了解到修改的效果。学校要求很严格，论文写作时也要注意尽量不抄袭自己写，重复率过高降导致无法毕业无法参加答辩。定稿建议使用学校规定的查重系统进行检测，其他系统只是做个参考且学校是不认可的最终我们论文还是要上交学校的。
其实只要是正规网站，大部分都比较靠谱。查重网站分很多种，但是那种一般没办法有优惠活动，而且每个网站都独立的。我去年用的是一个叫论文查重宝的网站，各种类型的查重系统都有。其实一开始不要选择知网，我觉得太贵了，可以选择一些别的便宜一点的，特别是初稿的时候。
当前做instance segmentation的大多数工作采用了Mask R-CNN 的Pipeline。 它基本的pipeline是先检测物体矩形框，然后在矩形框中做逐像素分割。 Mask R-CNN达到了很好的instance segmentation的结果，但是这样的pipeline其实有一些limitation： 考虑到逐像素分割有诸多限制，文章的工作选择用contour来表示物体的shape。Contour是一组有序的点，而且是首尾相连的。比如图片中猫的边缘就是一个Contour。 Contour相对于用稠密像素表示物体有两大优势： 实例分割是许多计算机视觉任务中的重要手段，目前大多数的算法都采用在给定的bbox中进行pixel-wise分割的方法。受snake算法和Curve-GCN的启发，论文采用基于轮廓的逐步调整策略，提出了Deep snake算法进行实时实例分割，该算法将初始轮廓逐渐优化为目标的边界，如图所示，达到很好的性能且依然保持很高的实时性()。 Deep snake方法将初始轮廓逐渐优化为目标的边界来进行目标分割，即将物体轮廓作为输入，基于CNN主干特征预测每个顶点的偏移量。为了充分利用轮廓拓扑结构，论文使用循环卷积(circular convolution)进行顶点特征的学习，有助于学习轮廓的优化，并基于deep snake提出了一套实时实例分割的流程。 传统的snake算法将顶点的坐标作为变量来优化人工设计的能量函数(energy function)，通过最小化能量函数来拟合目标边界。由于能量函数通常是非凸的，而且需要基于低维图像特征进行人工设计，通常会陷于局部最优解。 而deep snake则是直接从数据学习如何微调轮廓，对于个顶点，首先构造每个顶点的特征向量，顶点的特征为对应的网络特征和顶点坐标的concate，其中为主干网络输出的特征图，为顶点处的双线性差值输出，附加的用于描述顶点间的位置关系，是平移不变的，由每个顶点坐标减去轮廓中所有顶点的最小和得到相对坐标。 在获得顶点特征后，需要对轮廓特征进一步学习，顶点的特征可以视作1-D离散信号，然后使用标准卷积对顶点逐个进行处理，但这样会破坏轮廓的拓扑结构。因此，将顶点特征定义为公式1的周期信号，然后使用公式2的循环卷积进行特征学习，为可学习的卷积核，为标准卷积操作。 将deep snake加入到目标检测模型中进行实例分割，流程如图b所示。模型首先产生目标框，将其构建成菱形框，然后使用deep snake算法将菱形顶点调整为目标极点，构造八边形轮廓，最后进行迭代式deep snake轮廓调整得到目标形状 论文采用ExtreNet的极点思想，能够很好地包围物体。在得到矩形框后，获取4条边的中心点连成菱形轮廓，使用deep snake对菱形轮廓调整成极点，然后每个极点放置一条边，连接边构造多边形，每个极点的边为其对应的bbox边的，若边超过原bbox范围会被截断。在实际使用时，菱形轮廓输入deep snake前会平均上采样到40个点(有助于deep snake计算)，但损失函数计算只考虑的对应偏移 对八边形平均采样个点，将上极点作为起点，同样地，GT轮廓对物体边缘平均采样个点，将靠近的点作为起点，一般为128。如果顶点离GT很远，很难直接正确调整，于是采用迭代式地进行deep snake调整，实验采用的迭代次数为3次。 轮廓是目标空间位置的一种扩展表示方法，通过调整轮廓到物体边缘能够帮助解决detector的定位误差 由于遮挡，一个实例可能包含多个组件，然而一个轮廓只能勾勒出bbox内的一个组件。为了解决这个问题，使用RoIAlign来提取初始bbox特征，然后配合detector来检测组件的box，再对每个box进行上述的轮廓调整，最后结合初始bbox内相同类别的组件输出最终的物体形状。 极点的损失函数如公式3，为预测的极点。 迭代轮廓调整的损失函数如公式4，为调整后的顶点，为对应的GT边缘点。对于检测部分，则采用跟原检测函数一样的损失函数。 使用CenterNet作为检测器，对于物体检测，使用跟原来一样的设定输出类别相关的box，而对于组件检测，则使用类不可知的CenterNet，对于的特征图，输出的中心点heatmap和的box大小特征图。 Baseline将轮廓视为图结构，然后使用GCN进行轮廓调整，初始轮廓为围绕bbox的椭圆，Arichitecture加入Fusion block，Initial proposal加入论文的轮廓初始化方法，最后是将GCN修改为循环卷积，可以看到每个步骤都对AP有提升。 论文也对比了卷积类型以及迭代次数对结构的影响，可以看到循环卷积的结果比GCN要好。 论文在不同的数据集上都取得了不错的效果，作者在每个数据集上的训练参数都有点不一样，具体参数可以看看原文 论文提出基于轮廓的实例分割方法Deep snake，轮廓调整是个很不错的方向，引入循环卷积，不仅提升了性能还减少了计算量，保持了实时性，但是Deep snake的大体结构不够优雅，应该还有一些工作可以补 [1] 彭思达 - 实例分割新思路: Deep Snake (CVPR20'Oral Paper) [2] Deep Snake: 基于轮廓调整的SOTA实例分割方法，速度| CVPR 2020 [3] He, Kaiming, et al. "Mask r-cnn." In ICCV, 2017. [4] Kass, Michael, Andrew Witkin, and Demetri Terzopoulos. "Snakes: Active contour models." In IJCV, 1988. [5] Ling, Huan, et al. "Fast interactive object annotation with curve-gcn." In CVPR, 2019. [6] Zhou, Xingyi, Jiacheng Zhuo, and Philipp Krahenbuhl. "Bottom-up object detection by grouping extreme and center points." In CVPR, 2019. [7] Zhou, Xingyi, Dequan Wang, and Philipp Krahenbuhl. "Objects as points." In arXiv preprint arXiv:, 2019.
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）。