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。
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，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。
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）。
3d打印技术的发展，给我们的工作生活带来了很大的便利。下文是我整理了3d打印技术论文 总结 范文 ，欢迎大家阅读!3d打印技术论文总结范文篇一：《三维打印快速成形技术及其应用》 摘 要： 文章 对三维打印快速成形技术进行了分析，研究了三维打印快速成形技术的实现方案，并就其系统结构的运行方式做出了说明，最后对三维打印快速成形技术在多个行业领域中应用价值的实现进行了剖析，望能够引起各方人员的关注与重视，促进其进一步发展。 关键词：三维打印;快速成形技术;系统结构;应用 三维打印快速成形技术的核心是：建立在微喷射原理基础之上，通过喷射方式自喷嘴中喷出一定的液态微滴，在此基础之上根据预先设置的路径逐层打印并成形。相对于传统意义上的立体印刷技术或者是叠层实体制造技术而言，三维打印快速成形技术有着非常确切的优势，包括对激光系统要求较低，设备投入资金较少，运行性能可靠，维护工作量少，成本低廉等多个方面。同时，三维打印快速成形技术能够在常温环境下操作，运行安全可靠，可适用的成形材料类型众多，价格均衡，有实践价值。因此，三维打印快速成形技术已成为当前整个快速成形行业中最具综合发展潜力与空间的技术手段之一，有着非常广阔的应用前景。文章即围绕三维打印快速成形技术的实现及其应用要点展开分析，望引起重视。 1.三维打印快速成形技术的实现 从喷射材料上入手，可对三维打印快速成形技术的实现方案进行分类，主要有两种类型：第一是建立在粘结成形基础之上的三维打印快速成形技术，第二是建立在直接成形基础之上的三维打印快速成形技术。具体分析如下： 粘结成形下的三维打印快速成形技术 下图(如图1)为粘结成形下三维打印快速成形技术的基本工作原理。在本技术方案实施下，首先需要在工作台上均匀铺设一层粉末状材料，然后参照零件截面形态，将粘结材料有选择性的打印至粉末层上，使实体区域内的粉末材料完全粘结起来，形成截面对应的轮廓，打印完一层后将工作台向下移动，然后重复以上操作步骤，直至完成整个工件。 直接成形下的三维打印快速成形技术 下图(如图2)为直接成形下三维打印快速成形技术的基本工作原理。在本技术方案实施下，首先需要根据待打印的零件截面形状，控制打印头在截面有实体的区域内打印光固化实体材料，同时需要在可支撑区域内对固化支撑材料进行打印，然后利用紫外灯照射技术，在光固化材料的基础之上同步进行边固化打印工作。逐层进行固化处理直至完成对整个工件的打印工作，最后将支撑材料去除掉，以得到对应的成形工件。 2.三维打印快速成形系统结构 在三维打印快速成形技术实现的过程当中，主要的工作流程为：第一步，采集粉末原料;第二步，将粉末平铺至打印区域当中;第三步，在模型横截面上对打印机喷头进行定位，同时喷涂适当的黏结剂成分;第四步，送粉活塞上升同时实体模型下降，以继续打印;第五步，重复以上操作直至模型打印作业完成;第六步，将多余粉末去除掉，对模型进行固化。建立在该技术基础之上，整个三维打印快速成型系统运行需要完成的动作流程包括：打印喷头沿X轴向以及Y轴向的扫描运动，成型腔活塞沿Z轴向运动，储粉腔活塞沿Z轴向运动，铺粉辊筒转向运动以及平向运动等。其中，喷头X轴向运动采取的是传统喷墨打印机 操作系统 中的字车运动系统，引入光栅技术进行检测，X轴向打印精度可以达到5670dpi单位以上。同时，喷头Y轴向扫描运动能够带动打印机沿与X轴垂直的方向匀速动作，双侧驱动方式为步进电机驱动，光栅检测，闭环控制，三维打印成形中的定位精度可以达到级别。同时，整个三维打印快速成形系统还可以通过应用步进电机的方式为涡轮减速器提供驱动作用力，以驱动丝杆螺母运动，在半闭环条件下实现对铺粉厚度的合理控制(注：铺粉电机运动仅需要控制电机的启停状态，同时配合合理设置转动速度的方式完成工作任务，即应用常规直流电机就能够满足相应的工作要求)。 3.三维打印快速成形技术的实际应用 三维打印快速成形技术在生物工程领域中的应用 生物工程领域研究中对无生物活性支架以及假体的制作一直都是备受关注的工作内容之一，传统技术手段需要对生物活性材料进行激光加热或烧结，对材料的生物活性有不良影响。而通过对三维打印快速成形技术的应用，能够将参与生命体代谢行为且可降解的组织工程材料制成内部结构具有多孔疏松特性的人工骨材料，将活性因子填充于疏松孔内，起到代替人工骨骼的目的。 三维打印快速成形技术在制药工程领域中的应用 当前口服药物制剂的制造 方法 主要有粉末压片以及湿法颗粒这两种类型，无论是哪种制药方法，都存在分解速度过快，难以到达血液，或短时间内血液中药物浓度过高的问题，对人体有非常不良的影响。而通过对三维打印快速成形技术的应用，则能够为药物释放可控性功能的实现提供有力的技术性支持，相信随着单药、多药复合释药性口服可控释放药片以及药物梯度控释给药系统等技术的成功研制与应用，三维打印快速成形技术的应用潜力将得到更进一步的扩大与提升。 三维打印快速成形技术在元件制造领域中的应用 通过对三维打印快速成形技术的应用，能够为产品结构设计检查工作的开展提供非常好的支持，同时，依托该技术能够快速制造产品所对应的功能原型件，从而尽早的展开对产品设计性能的检测工作，缩短设计反馈周期，提高开发有效性，降低开发成本。 4.结束语 结合本文以上分析认为：三维打印快速成形技术作为当前快速成形领域中最具发展潜力的技术手段之一，对比其他快速成形技术而言，有着众多的应用优势，其应用空间也是非常广阔的。特别是在当前快速成形领域学科不断发展与优化的背景之下，三维打印快速成形技术也势必会逐步得到更为广泛与深入的应用。且由于此种技术手段可供选择的材料范围广阔，故而在多个行业的应用价值正逐步显现出来，值得引起重视。本文即围绕三维打印快速成形技术及其应用的相关问题进行分析与探讨，希望以上引起各方人员的高度关注与重视。 参考文献： [1]李晓燕，张曙，余灯广等.三维打印成形粉末配方的优化设计[J].机械科学与技术，2006，25(11)：1343-1346. [2]晁艳普，白政民.金属微滴三维打印成形数据处理软件的设计开发[J].机械设计与制造，2014，(8)：236-239. [3]庄佩，连芩，李涤尘等.仿生多材料复合增强骨软骨支架的制造及性能研究[J].机械工程学报，2014，(21)：133-139. [4]刘厚才，莫健华，叶春生等.三维打印快速成形系统中的数据压缩方法[J].华中科技大学学报(自然科学版)，2008，36(5)：90-92. 3d打印技术论文总结范文篇二：《三维打印技术的应用与启示》 2013年数字南京 教育 装备工作目标：推进科技实践活动室或技能创造室的装备，全面实现每一所学校拥有一个以上主题鲜明、品质优良，与学校科技实践活动相适应、与学校科技艺体特色发展相适应的实验室;全市创新推进并累计装备建成100个高水平、高品质的机器人、三模科技、农业科技 种植 园等特色实验室，成为南京科技教育的核心与引领基地。评选100个优质科技实验室[1]。 为此，江苏省南京市教育装备与勤工俭学办公室主任后有为带队去山东省济南市历城区观摩三维打印技术培训，参观学校创新实验室，从而了解山东在创新实验室建设方面的一些做法，以及在创新大赛上获得佳绩和向高校输送人才的 经验 。 一、社会为什么需要创新设计和技术应用 《中国玩具制造业利润研究 报告 》显示：以玩具加工业为例，一个芭比娃娃在美国市场上的平均价格为美元，而制作这个芭比娃娃的中国企业只能拿到 美元加工费。中国企业所依赖的是相对低廉的劳动力和原材料成本，对外的竞争力也只是低成本带来的价格优势，所以只能依靠大批量生产，以薄利多销来赚取不多的加工费。我国很多行业产品生产的关键技术大部分来自进口，其中：工程机械高技术产品80%;数控机床70%;石油化工装备76%;集成电路芯片制造设备80%;光纤制造装备100%;通讯、半导体、生物、医药和计算机行业60%～90%;彩电、手机和微机的CPU都是掌握在别人手里[1]。 历史上，中国是人类创新和技术进步的摇篮，世界著名科技史学家李约瑟博士曾经列举了中国传入西方的26项技术，世界科技史上的前27项重要发明中18项来自中国。我国古代科技发明灿若星辰，对世界科技发展做出了巨大贡献。美国学者坦普尔在《中国：发明与发现的国度》一书中详细描述了“中国领先于世界”“西方受惠于中国”的中国古代100项技术发明。以史为鉴，古为今用，技术进步源于创新，创新设计源于服务现实，创造未来。大项目是创意，小改进也是创意，高科技是创意，简约明快也是创意。功能原理是创意，美化外观也是创意。灵感来源于生活，创意让世界更美好。 二、创新设计在初高中技术教学中的应用 我国“十二五”规划提出要深入实施科教兴国战略和人才强国战略，加快建设创新型国家，需要创新型人才，创新型人才培养，教育是基础和前提。同志强调：“要注重从青少年入手培养创新意识和实践能力，积极改革教育体制和改进 教学方法 。” 2011年，奥巴马总统推出的新版《美国创新战略》指出，美国未来的经济增长和国际竞争力取决于其创新能力。“创新教育运动”指引着公共和私营部门联合，以加强创新技术教育。 三维打印技术是专家预测的2013年十大技术革命之一，在打印过程中，打印机将根据计算机设计的模型从底部开始逐层堆积塑料、金属、合金等材料。凭借三维打印技术可以依据数字设计文件制造出固体结构，一旦物品能够在家或办公室远程打印出来，新技术将引发一场制造业革命[2]。三维打印技术在初高中技术教学中的应用，将对培养创新型人才产生重要作用。 1.提高教学效率，发展学生的 创新思维 三维设计软件、结构设计软件在三视图学习中针对学生学习时间少、没有基础等问题提供全新的教学手段，辅助三视图及其画法教学，快速识读技术图。学生进行创新设计时，设计软件提供简单易学的设计手段及完整的设计资源库。直观的三维模型系统教学手段，让设计像搭积木一样简单有趣，对立体模型进行平行移动、旋转、放大、多视窗等操作[3]。 2.降低学习坡度，突破教学难点 从三维设计到二维出图，学生在三维设计软件里轻松完成，快速工程图的生成能使学生做到设计与动手能力的完美结合，促进教育教学改革与学生学习方式的变革，是促进师生共同成长的研究与实践过程。 3.动手动脑结合，强调学生的动手创造 三维打印是一种快速成型技术，它以数字模型文件为基础，通过逐层打印的方式来构造物体，让动手与动脑相结合，让信息技术与通用技术相结合，让三维设计与二维设计相结合，让学生的设计和加工相结合。通过三维动画可以让学生更好地理解弹性碰撞，让机械机构运动的分析更加直观清晰。 三、创新设计帮助学生放飞创新的翅膀 创新设计软件平台在教育信息化中的精确定位是和探究实验室、通用技术实验室、综合实践实验室、信息技术实验室、动漫社相结合。创新软件系列产品及三维打印机将掀起一场教育创新运动。通过创新软件的运用，让我们的孩子和美国的孩子同步学习和发展，学有度、思无界、行无疆，创新设计软件平台及三维打印技术在教育中的促进作用有三： 一是可以引导中学生在生活中发现问题，去主动思考如何解决问题，而不是简单地去抱怨问题，培养学生的人文精神和社会责任感。 创意来源： 在高层楼房擦玻璃是很危险的，有没有既安全又方便的擦窗户方案?窗户有调节风、光的作用，如何利用窗户来改善室内的空气循环和光线照明? 设计原理：百叶窗的结构有可调节性，此类窗户也可以使用类似的结构，即将每扇窗分成若干扇小窗，每扇小窗可以绕轴旋转。这样可以实现调节风和光的作用，并且在雨天也可以开窗。尤其是高层楼房窗户玻璃的擦洗变得十分简便了。 二是可以帮助中学生固化自己生活的直接经验和亲身经历中的“小灵感”，并通过自己的设计―制作―评价，达到“创造”的教学效果。 案例2：可升降课桌椅 创意来源：学校普遍存在着课桌椅不符合学生身材的现象，总会让人觉得或高或低，影响学生的身体健康，于是便想到去设计一种可以升降且更具实用性的课桌椅。 设计原理：把思路定格在齿轮的传动上。在桌腿内部各安装两个齿轮和两条齿条，中间有一根传动轴连动，再在其中一个桌腿的一侧开孔，利用一个把手转动齿轮，这样便能使桌面水平升降 。 图6 利用三维打印技术制作出来的齿轮组 三是可以让中学生高度综合各学科、各方面的知识，并立足于实践，实现“做中学”和“学中做”。 案例3：自动上下楼梯的自助轮椅车 创意来源：家里有残疾人，上下楼梯不方便，有没有可以帮助残疾人自动上下楼梯的自助轮椅车呢? 设计原理：市面上有自动上下台阶的拖车，主要是依靠行星轮系的工作原理。如果把这个原理应用到轮椅上，不就是可以帮助残疾人自动上下楼梯的自助轮椅车吗? 案例4：物理学科中的成像原理 创意来源：来源于初中物理实验凸透镜成像实验。这个实验十分重要，但许多学生只知道概念而不清楚其中的原理与演示的过程。创意的意义在于把生活中的现象用自己的方式表现出来。 设计原理：运用新颖的视觉与动画，让大家耳目一新，将传统的枯燥教学转换为全新的模式，从而调动起大家的学习兴趣和热情。 四、创新设计大赛为学生提供创新实践的平台 为了丰富中小学生学习生活，激发创新精神，培养实践能力，全面推进素质教育，培养有国际竞争力的创新人才，2013年第十四届全国中小学电脑制作活动和第二届中国国际学生信息科技创意大赛专门设立了比赛项目(9)创新未来设计[4]。参赛者参考生活中的常见事物，通过计算机三维立体设计平台创作设计作品。要求首先完成设计 说明书 ，根据设计说明书，通过软件进行三维模型的设计、搭建和零件装配，并制作相关功能演示动画。 作品设计的事物尺寸不超过150 mm×200 mm×200 mm，薄厚不小于2 mm。 初中组设计命题为“未来桥梁”，在保证桥结构稳定的前提下，从功能、外观等方面进行创意设计。桥所应用的情境不做约束，可充分结合自己设定的场景进行设计。 高中组设计命题为“智慧汽车”，从外形、功能等方面加以创意设计。车辆的动力源和工作环境不做约束。 提交文件包括：设计作品，ICS或EXB文件;演示动画，SWF，3GP，MPG，AVI或MOV文件;设计说明书。 作品(含设计作品、演示动画、设计说明书)总大小不超过50 MB。 五、我们的思考 从山东省的创新办学标准来看，他们已经在如下方面做了尝试：创新设计软件和探究实验室相结合(初、高中)，和通用技术实验室相结合(高中)，和技术教室相结合(初中)，和综合实践实验室相结合(小学)，和信息技术实验室相结合(通用)，和动漫室相结合(通用)。 南京市教育装备与勤工俭学办公室主任后有为说过：我们不一味追求最新的、豪华的、最先进的设备设施，而是选择科学的、实用的、适用的和优质的设备设施。这对于建设创新实验室提供了很好的思路，选择科学的、适用的、适度领先的物质技术及其承载信息，并通过恰当的、优化的、科学的形式整合成能促进教育与学校发展的，能促进教育教学改革与学生学习方式变革的，能促进师生共同成长的研究与实践过程。 组织相关人员调研三维打印应用 参考文献 [1] 张武城.创造创新方略[M] .北京：机械工业出版社，2011. [2] 维克托・巴雷拉.专家预测2013年十大技术革命 包括三维打印技术[EB/OL]. 3d打印技术论文总结范文篇三：《试谈3D打印技术在建筑业应用》 从20世纪80年代起，随着计算机技术、新材料技术的快速发展，3D打印技术不断进步，逐渐走向人们的视野。李晓梅(2014)认为自3D打印机发明30余年来，经历了迅猛发展已成为当今最有生命力的先进制造技术之一[1]。 本文采用文献研究的方法，针对3D打印在建筑行业的应用找出优点及不足，为3D技术在建筑行业的应用提供发展方向和理论参考。 一、3D打印技术在建筑业的应用 (一)3D打印技术概念 江洪(2013)认为3D打印技术是一种增加制造技术，采用分层制造，逐层叠加的方式形成三维实体的技术[2]。李小丽(2014)总结道，3D打印是包括CAD建模、测量、材料、数控等学科[3]。 (二)3D打印技术在建筑业应用优点 李福平(2013)认为3D打印建筑技术优势为速度快;不需要使用模板，可以大幅节约成本，并且具有低碳、绿色、环保的特点[4]。杨健江(2015)认为相较于传统建筑模式，3D打印不仅节约资源，利用废弃物进行制造[5]。丁烈云(2015)认为建筑3D打印数字建造技术满足日益增长的非线性、自由曲面等复杂建筑形式的设计建造要求，是全新的设计建造方法论的革新[6]。 本文将建筑3D打印技术的优点整理如下： 1.基于施工层面。根据图纸以及相关数据，就可制造出建筑墙体、楼板等，大大节约了建筑时间;从设计文件里获得各种指令并进行工作，要求操作业者掌握的操作技能水平要求很低，一方面大大降低了人力成本，另一方面将操作者对产品质量带来的影响因素降到了最低;避免了施工现场存在的安全隐患，保障作业人员的人身安全，减少事故和伤亡。 2.基于经济层面。所需要的材料多可以就地取材，极大节省建造的运输成本;零部件生产一体化成型，既缩短了制造时间，节约了人力成本，又减少了采购及运输成本;仅需更换设计文件和打印材料就可生产不同的零件。 3.基于材料层面。采用增材制造方法，材料利用率高;3D打印技术可打印出高成本曲线建筑;遵照计算机程序，比人工的更加准确，产品质量有保证;打印过程中依据精确的几何计算，采用坚固耐用的材料，质量有保证;墙体是空心的相比钢筋混凝土实心墙体，3D 打印建筑的墙体要轻许多。 4.基于环保层面。原材料可以来源于建筑垃圾、工业垃圾，达到了节能环保、资源再生和改善环境的目标;采用干法施工可避免施工粉尘和噪声影响，生产制造过程中产生的废气、液等有害物质低，减少材料浪费和排污;打印过程几乎不产生噪声和大振动。 (三) 目前建筑3D打印技术存在的问题 3D打印技术虽发展迅速，但仍存在弊端。 1.精度问题。3D 打印技术由于工艺问题导致两层材料之间不能光滑过度，且只能形成样式简单且单一的条纹。影响建筑外立面的美观性。而在一定微观尺度下，如果需要制造的对象表面是圆弧形，那么这种具有一定厚度的条纹，就会造成精度上的偏差。 2.行业规范问题。3D打印建筑在行业内还没有任何相关的规范条例。使用年限和房屋产权等一系列问题都没有权威部门的认可。 3.材料性能问题。3D打印建筑多数为低矮建筑，相较于传统方式，在强度、刚度和加工性上均有不足。且其打印是水平逐层打印，缺少纵向钢筋。 4.设备问题。受限于工作原理，目前3D打印机打印速度较慢，且设备和原材料的价格居高不下在一定程度上阻碍了3D打印技术的发展。 5.伦理安全性问题。伴随着3D打印技术的发展和进步，人体器官的3D打印技术面临着伦理上引起大众质疑的困境。3D打印技术引发的安全风险也收到相应的质疑。 二、结论与展望 本文通过对3D打印技术的相关知识及其在建筑业应用的优缺点、发展前景的梳理和归纳，得到如下结论： 首先，缺少关于适应多元材料的打印设备系统和工艺流程系统的研究，缺少交流和互相融合。 其次，国内外学者研究建筑3D打印研究的初步成果较多，但是缺乏系统、完善的方法体系。 最后，3D打印技术近期发展迅猛，但3D打印的相关专业规定及法律条文并没有得到良好的研究。为避免矛盾与事故的发生，解决由3D打印所造成的冲突，建立公平、公正、完善的相关规定必不可少。 猜你喜欢： 1. 3D打印技术学习心得体会 2. 3d打印必读的10本书 3. 3d打印调研报告 4. 3d打印技术调研报告 5. 3d打印技术学习心得
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。
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）。
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=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，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=，epsilon=1e-4，梯度使用指数滑动平均，decay=，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，比NAS-FPN少使用4x参数量和计算量，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上分别有和加速
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
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在教学改革不断深化的背景下，传统的教育学理论与方法已经产生了很大的变化，各种现代化的教学手段在不断地应用，在促进整个教学水平提升当中发挥着十分重要的作用。以下是我为大家整理分享的好的教育学论文题目，欢迎阅读参考。
随着社会经济的不断发展以及教育改革的不断深化，学生的素质教育已经成了目前教学工作当中的重点。体育教学作为目前提升学生身体素质的主要手段，在促进青少年综合素质提升当中发挥着十分重要的作用。而在目前的教育工作当中，各种现代化的教学手段在不断地应用，教学理念以及方法都产生了一定的变化，如何将这些教育学理论与方法应用到体育教学当中，已经成了目前体育教学工作必须要研究的重点。因此，必须要强化教育学理论与方法在体育教学当中的应用研究，从而更好地发挥出各种现代化教学手段与理念的作用，促进体育教学水平的提升，为现代化建设工作提供综合素质强的优秀人才，促进我国社会的发展。
［关键词］教育学；体育教育；应用
在教学改革不断深化的背景下，传统的教育学理论与方法已经产生了很大的变化，各种现代化的教学手段在不断地应用，在促进整个教学水平提升当中发挥着十分重要的作用。而体育教育作为目前教学工作当中的重要环节，在促进学生身体素质以及综合素质提升当中发挥着十分重要的作用。但是在目前的体育教学工作当中，由于受到传统教学理念的影响，许多教学工作还存在一定的不足，现代化的教育学理论没有得到有效的落实。所以说，通过强化教育学在体育教育当中的应用研究，能够更有效地促进目前体育教学工作水平的提升，从而利用各种现代化的教学手段，为学生身体素质的提升提供可靠的保障，进而为社会主义现代化建设提供充足的人才保障。
一、现代教育技术促进体育教学模式变革
教学模式的形成，是建立在一定的教学理念以及理论的基础之上，从而更好地进行教学实践活动的设计与组织，最大限度提升教学工作的水平。对体育教学来说，最基本的要素就是学生、教师、教育技术以及教学内容，这四个因素相互影响、相互结合，从而形成一个有机的整体，更好地开展相应的体育教学工作。在以往的体育教学模式当中，应试教育的影响十分明显，教师采用的也多是“填鸭式”的教学方式，对学生主观能动性的发挥没有给予充足的重视。而在现代教育学的应用之下，能够更好地促进现代教育技术的实施，提升学生在学习过程当中的主体地位，从而更好地促进体育教学水平的提升。对现代教学体育技术来说，它不仅仅是教师教学工作当中的一种工具，还是学生主动学习的刺激点，学生能够在这种全新的教学模式当中，更好地提升自己的学习兴趣以及积极性，主动去学习知识、发现知识。特别是在这种教学模式下，能够更好地进行差异化教学工作，实现学生个性的发展，为其综合素质的提升提供可靠的保障。
二、教育学应用在促进学生思想素质提升中的作用
对体育教学工作来说，不仅需要让学生进行基本体育常识以及体育技巧的掌握，同时还应该发挥出体育教学在提升学生思想素质水平当中的作用，从而保证学生能够实现更为全面的发展。在传统的教学模式当中，教师采用的往往是说教式的方式，学生通过这种方式来实现思想教育，但是所取得的效果十分有限。而在现代教育学理念的应用下，能够更好地利用各种现代化的教学手段，更好地提升学生的思想素质。比如，在教学工作当中，通过多媒体技术的应用，给学生播放一些奥运健儿的优异表现视频，从而让学生感受到我国运动员的实力，更好地提升其爱国精神。通过各种现代化教学手段的应用，能够让学生在一种全新的教学环境下，更好地学习体育知识，促进自身思想素质的提升，为社会的发展做出更大的贡献。对体育教育工作来说，教育者必须要认识到其在整个教学工作当中的重要作用，通过现代教育学理论与方法的应用，更好地促进学生技能培养的同时，促进其思想水平的提升。
三、培养学生的体育学科素养
在开展体育教育工作的过程中，体育教师应该提升自身对学生学科素养培养的重视程度，应该让学生了解到体育学科的发展以及未来的用途，在掌握相关体育技能的同时，更好地强身健体。同时现代教育理念的应用，能够让学生的学习环境得到很大的改善，通过提升学生的学习效能以及进行体育技巧的培养，更好地提升其体育学科的素养。对动作要领的教学工作来说，体育教师不能够仅仅进行简单的描述，而需要通过各种现代教学理念与手段的应用，提前进行课件的准备，从而更为有效地将体育技能的过程展示在学生面前。为了减少教师单调的讲述，可以利用智能语音教具系统，制作相关内容的有声课件，通过点读笔的点触，直接播放音乐和显示节拍，方便学生的学习，也能寓教于乐，让枯燥的课堂变成充满活力的课堂。在目前的教育学工作当中，各种现代化的教学手段在不断地应用，教学理念以及方法都产生了一定的变化，如何将这些教育学理论与方法应用到体育教学当中，已经成了目前体育教学工作必须要研究的重点。但是目前由于受到传统教学理念的影响，许多教学工作还存在一定的不足，现代化的教育学理论没有得到有效的落实。所以说，通过强化教育学在体育教育当中的应用研究，能够更为有效地促进目前体育教学工作水平的提升，从而利用各种现代化的教学手段，为学生身体素质的提升提供可靠的保障，进而为社会主义现代化建设提供充足的人才保障。
1、教师心理素质的对策略研究
2、单亲家庭、贫困家庭子女的心理健康研究
3、学生学习动机的培养与激发研究
4、对学习困难学生的帮助和教育
5、学生的逆反心理的调查及解决方案
6、学校心理健康教育的倡导和措施
7、影响学生学习效率的因素研究
8、品行（品德）不良学生的转化研究
9、我国当前基础教育当前的存在问题及解决方案
10、当前教师职业倦怠现状、成因及对策研究
11、高校扩招后就业现状研究
12、网络教育管理模式研究
13、中学生网络成瘾及对策研究
14、中（小）学生厌学问题及对策研究
15、独生子女问题研究
16、独生子女教育问题研究
17、独生子女社会问题研究
18、学习困难学生现状及对策研究
19、学习困难学生心理及教育策略研究
20、独生子女问题行为及对策研究
21、高校贫困大学生心理问题研究
22、高校大学生勤工助学研究
23、当前青少年常见的心理问题及对策研究
24、教育生态环境研究
25、外国教育史上某教育家的教育思想与我国教育改革（这是论文方向，自己确定小标题）
26、外国教育制度研究（这是论文方向，自己确定小标题）
27、外国教育思想研究（这是论文方向，自己确定小标题）
28、我国农村义务教育财政体制存在的问题与对策
29、我国义务教育投入存在的问题与对策
30、浅析税费改革后农村义务教育经费投入状况
31、义务教育资源配置的公平与效率问题探讨
32、“一费制”的实施对学校办学经费的影响
33、我国现行义务教育投资体制的弊病及其改革
34、我国教育投资体制存在的问题及其改革
35、论择校费与教育公平
36、论教育的经济功能
37、论教育产品的属性与学校办学的市场化运作
38、加入WTO对我国教育的冲击与对策
39、市场经济条件下政府与学校关系的探讨
40、我国现阶段义务教育供求失衡的原因及对策
41、我国学校教育资源使用效率的现状、原因与对策
42、教育供求调节的两种模式对比——政府调节与市场调节
43、我国基础教育投资地区差异分析
44、教育筛选功能在劳动力就业市场中的发挥与失效
45、我国民办学校办学的困境及其改革
46、我国高校助学贷款体制存在的问题及其改革
47、我国高校扩招的利弊分析
48、论建立教育成本分担机制的必要性与可行性
49、目前我国中小学校教育经费来源渠道分析
50、论公办教育投资效率不高的体制根源
51、中小学校负债办学问题研究
52、学校管理审美化研究
53、人性理论对学校管理实践的指导作用
54、从教育心理学的角度论减负
55、中小学有效领导的构成与方法
56、人际关系在学生班级管理中的作用
57、教师工作积极性激励的有效性
58、建立学校内部完善的激励机制
59、对奖励的有效性的探索
60、校长（班主任）的领导影响力构成与建立
61、班主任的领导素质
62、校长（班主任）领导威信的建立途径
63、学校改革的动力与策略
64、学生（教师）非正式群体的认知与管理
65、师生进行有效沟通的策略
66、学科教学中学生的合作学习研究
67、学科教学中学生的探究学习研究
68、中（小）学生学习方式改革初探
69、教学评价改革探索
70、成长记录袋使用研究
1.朗读教学研究综评
2.朗读与朗读教学研究
3.小学语文教学与文学教育之关系探讨
4.语文教学有效性研究
5.阅读教学对话研究
6.口语交际教学策略研究
7.作文教学研究
8.文本解读与教学设计
9.培养学生阅读的策略研究
10.小学课堂教学设计探新
11.家庭文化氛围与小学生个性
12.小学学科教学中语言表达能力培养
13.小学学科教学中发散思维的培养
14.小学学科课程软资源开发研究
15.小学生问题意识和质疑能力培养的研究
16.小学生自主学习能力的培养
17.小学课堂的时间管理策略
18.小学生心理健康自我教育能力的养成
19.小学学科教师的心理教育能力研究
20.课堂教学与学生学习能力的培养
21.试论赫尔巴特教学形式阶段论的合理因素及其缺陷
22.试比较儒墨两家关于人性论及教育作用问题的异同
23.孔子关于师德的论述及现实意义
24.青少年偶像崇拜心理探析
25.歌曲与童谣在小学英语课堂中的应用策略
26.游戏教学，适应天性
27.浅谈“任务型”教学在小学英语课堂中的运用
28.激励英语学习兴趣之我见
29.现代教育条件下的小学班主任素质结构研究
30.独身子女的家庭教育问题研究
31.家庭环境对小学生优良个性养成的影响
32.影响学校德育的社会环境因素的研究
33.小学教师现状的调查研究
34.小学课堂教学改革困境的研究
35.班主任素质与良好班集体形成的相关研究
36.学生厌学、辍学、出走、青少年犯罪的调查及其教育对策
37.小学生理想、学习目的、兴趣、自主意识以及价值观、道德观的调查与教育研究
38.小学生劳动观念、劳动习惯的现状调查研究
39."品行弱势学生"的教育策略
40.网络不良文化对小学生的负面影响的研究
41.小学阅读教学策略浅论
42.洛克教育思想与当今新课程改革之异同
43.洛克教育思想浅析
44.小学口语交际教学策略浅论
45.小学写作教学策略浅论
46.小学汉语拼音教学策略浅论
47.小学识字写字教学策略浅论
48.小学语文教学的训与练
理论与实践
50.古诗词教学策略研究
51.拼音教学与创新思维启蒙
52.识字教学与创新思维的发展
53.词语教学与主动学习精神的培养
54.句子教学与“阅读链接”
55.文本解读与教学策略
56.教学设计与以学定教
57.阅读教学中的“悟”与“解”
58.如何使语文教学走向自主学习
59.小学语文教学中的合作学习机制
60.小学语文教学如何培养学生的探究精神
61.课程资源问题探究
62.语文课堂教学“有效性”问题的是与非
63.语感能力培养的策略
64.初等教育学院06级本科毕业生数学素养对实习效果的影响调查
65.初等教育学院06级本科毕业生基本教学技能的现状调查与分析
66.小学“三角形三边间关系”的教学研究
67.刍议小学生数学学习习惯的培养
68.小学估算教学研究
69.帮助学困生获取数学学习积极的情感体验
70.数学教学应体现自然的过程
71.高度决定视野——论小学教师的数学素养
72.角度改变观念——也谈数学教学的效率
73.帮助学生获得基本的数学活动经验
74.小学数学程序性知识教学初探
75.小学数学陈述性知识教学初探
76.小学数学解决问题教学初探
77.低年级儿童问题解决能力的培养
78.人本主义学习理论对小学数学教育的启示
79.当代小学名师专业成长对职前教师教育的启示
80.小学教师专业素质现状调查分析
1 城区学生与农村学生的对比研究
2 传统教师评价的.负面影响
3 传统作文教学的误区研究
4 词汇教学在阅读教学中的地位和作用研究
5 大学生选择教育类专业的心理相关研究
6 大众媒体对小学生的影响分析
7 当代儿童对儿童文学的期待与要求
8 地方课程与学校课程的开发与管理研究
9 东西方教育模式与人才培养研究
10 独生子女家庭教育问题研究
11 多媒体技术在小学语文教学中的应用
12 儿童课外文学阅读现状的调查与研究
13 儿童文学作品在小学语文教材中所占的比重、地位及意义
14 改革开放以来小学作文教学方法的多元现象研究
15 改进小学课堂教学效率的策略与方法研究
16 改进小学语文课堂教学效率的策略与方法研究
17关于文学欣赏的研究
18 合格教师基本标准的探究
19 缓解教师心理问题的措施、途径的研究
20 激发学生学习兴趣的研究
1. 教师人格发展内涵与策略的研究
2. 教师如何适应新课程背景下的职业生活研究
3. 教师使用新教材出现问题的研究
4. 教师思想发展内涵与途径的思考
5. 教师心理健康现状研究
6. 教师知识发展内涵与途径的思考
7. 教师职业发展阶段界定与标志的思考
8. 教师职业生活规律的相关研究
9. 教师智慧发展内涵与策略的思考
10. 教师自我教育的途径与策略探究
11. 教学组织形式：小班化教学研究
12. 教育类专业学生就职前的知识储备研究
13. 教育类专业学生就职前的专业思想形成研究
14. 教育类专业学生就职前角色转变过渡的相关研究
15. 教育实习后的专业认同变化研究
16. 课程改革与小学语文学科课程关系的研究
17. 课改背景下的“好课”标准的研究
18. 课改背景下的学生作业的研究
19. 课改背景下的语文课程发展性教育评价研究
20. 课堂教学改革困境的研究
21. 课堂教学过程中的师德问题研究
22. 课堂教学新境界的研究
1. 前谈中小学教师专业化及其发展
2. 小学地方性课程中加入方言文化课的构想
3. .教师教学风格对小学生学习习惯形成的影响
4. 某市家校合作的现状、问题及对策
5. 新课程背景下的文本解读
6. 浅谈小学“学困生”自我效能感的培养
7. 美国小学教师教育的基本特点及启示
8. 小学习作评改的策略研究
9. 研究性学习在小学科学教学中应用现状的分析及其启示
10. 中美小学教育本科专业课程设置的比较及启示
11. 浅谈如何提高小学教师的审美素质
12. 信息技术与小学课程整和的问题与对策
13. 集美大学小学教育专业学生科学素养的调查研究
14. 试论小学生学习习惯的发展特点及其培养
15. 当前语文课堂评价的误区与矫正
16. 不同家庭结构对儿童个性的影响
17. 教学中批判性思维及其培养策略研究
18. 女大学生心理健康现状及其相关因素研究
19. 网络成瘾对儿童心理发展的影响
20. 小学习作教学存在的主要问题及对策初探
21. 试论家庭教育在小学生自我意识发展中的作用
22. 关于小学教育专业本科生职业认同感调查研究
23. 当前家庭教育的不足对小学生心理健康的影响
24. 小学生口语交际能力的培养策略初探
25. 新课改背景下的阅读教学误区初探
26. 浅析中国现代母亲教育
27. 关于课堂提问以学生为主体问题的思考
28. 传统个别化教学与网络个别化教学之比较
29. 某校小学教育专业本科毕业班学生职业意识初探
30. 市小学生课余培训调查研究
31. 研究型教师的成长策略
32. 浅谈小学口语交际课堂教学的策略
33. 小学数学“实践与综合应用”教学的问题及对策
34. 台湾“感恩教育”教学范例阐析
35. 运用现代教育技术优化小学课堂教学
36. 小学数学课堂情境教学探究
37. 浅析当前教师评价体制
38. 在数学教学中加强情感教学的策略
39. 重塑当代大学生的人文精神
40. 浅谈小学生良好阅读习惯的培养
41. 论推广少儿经典教育的必要性和成败关键
42. 放飞语文课堂 开辟求知天地
43. “任务驱动型”口语交际教学模式的构建
44. 中国画与西方绘画的造型之比较
45. 小学生信息素养的培养
46. 中美小学教育专业本科培养目标的比较分析与启示
47. 小学课堂教学中运用新模式存在的问题及对策
48. 小学语文综合性学习的误区初探
49. 市民办小学现状调查与研究
50. 新课程背景下讨论法的探索
51. 关于小学生视野中优秀教师的调查研究
52. 小学教师“随班就读”教育教学能力的研究
53. 感悟：词义教学的新策略
54. 中日生存教育的比较及思考
55. 小学科学教学中“有结构材料”的研究
56. 大学生团体心理咨询内容分类研究
57. 小学数学教学中游戏的应用与设计
58. 农村小学开设科技活动课的初步研究
59. 21世纪中小学健康教育新思考
60. 新时期小学班级管理的策略初探
61. 小学数学概念教学存在的问题及对策
62. 小学古诗教学要加强审美教育
63. 信息时代小学美术教学的策略
64. 浅谈小学科学课科学探究活动的现状和策略
65. 关于小学口算教学的几点思考
66. 小学教师教育的优势及其启示
67. 小学数学生成性课堂资源的开发和利用
68. 小学生家庭作业布置的误区及改进策略的研究
69. 信息技术条件下小学生探究学习能力的培养
70. 小学数学课堂情境创设的误区及对策
71. 小学生数学建模能力培养策略
72. 试论当前小学的科普教育
73. 小学生课外阅读策略探究
74. 试论小学古诗教学中的情感教育
75. 试论金庸武侠小说对小学生的影响
76. 浅谈互联网对中小学生德育教育的影响
77. 高等数学思想方法的形成和发展及其教育功能——高等数学思想方法提升小学教师素质之见
78. “概率统计思想”教育对培养小学生数学能力的影响
79. 小学教育专业教育实习存在问题与解决对策探讨
80. 生命教育呼唤对话教育
81. 市小学英语教师教学能力调查研究
82. 电子档案袋在小学评价中的应用
83. 浅析小学生收集和处理信息能力培养
84. 大学生主观幸福感现状调查及相关因素研究
85. 传统教学与网络教学的比较研究
86. 浅谈档案袋评价在小学英语教学中的应用
87. 高等教育质量观述评
88. 学校管理中决策的民主化和科学化研究
89. 初探新课改下的家庭教育与小学生厌学的关系
90. 小学语文教师“口语交际”课专业素养问题初探
91. 关于师范生教育观现状的调查研究
92. 学校情景下儿童肥胖症的综合防治模式研究
93. 新课程理念下班主任角色转变的思考
94. 新课程背景下良好班集体形成的策略研究
95. “先行组织者”与古诗教学词句疏通
96. 信息技术与小学英语课程的整合
97. 浅析新课程理念下的识字教学
98. 学习风格的差异与教学研究
99. 浅析另类儿歌的思想倾向及形成原因
100. 浅析体态语在小学英语教学中的作用
101. 小学英语快乐教学的误区及其原因探讨
102. 晏阳初的平民教学观及其当代价值
103. 中美两国小学教育专业（本科）教学方法之比较与思考
104. 课堂教学有效提问的策略研究
105. 美国小学教育专业硕士课程方案的分析与思考
106. 从《卖火柴的小女孩》看小学童话教学的审美教育
107. 新课程背景下小学校长的用人艺术研究
108. 中小学科学教育人文化的思考
109. 小学教师指导研究性学习能力的研究
110. 现代小学青年教师心理健康问题的研究
关于教育学论文题目
教育是对人的完善，就是实现人的内在超越和外在超越的统一。下面是我为大家收集的关于教育学论文题目，希望你会喜欢！
1、城区学生与农村学生的对比研究
2、传统教师评价的负面影响
3、传统作文教学的误区研究
4、词汇教学在阅读教学中的地位和作用研究
5、大学生选择教育类专业的心理相关研究
6、大众媒体对小学生的影响分析
7、当代儿童对儿童文学的期待与要求
8、地方课程与学校课程的开发与管理研究
9、东西方教育模式与人才培养研究
10、独生子女家庭教育问题研究
11、多媒体技术在小学语文教学中的应用
12、儿童课外文学阅读现状的调查与研究
13、儿童文学作品在小学语文教材中所占的比重、地位及意义
14、改革开放以来小学作文教学方法的多元现象研究
15、改进小学课堂教学效率的策略与方法研究
16、改进小学语文课堂教学效率的策略与方法研究
17、关于文学欣赏的研究
18、合格教师基本标准的探究
19、缓解教师心理问题的措施、途径的研究
20、激发学生学习兴趣的研究
1、家庭环境对学生个性养成与心理成熟的影响
2、家庭教育对儿童语言发展的影响
3、家庭教育与学校教育配合问题的研究
4、教师的教学能力研究
5、教师的科研能力研究
6、教师的素质研究
7、教师的学历水平研究
8、教师发展的教育需求思索
9、教师发展的内在动因探究
10、教师发展对教学质量提升的相关研究
11、教师发展对于提升教师职业素养的相关研究
12、教师发展对于学校课程改革的促进研究
13、教师发展过程中可用资源的梳理与归纳研究
14、教师发展进程中内在障碍的分析与对策研究
15、教师发展进程中外在困难的分析与对策研究
16、教师发展于学生成长过程中的影响作用
17、教师发展与教育改革的关系研究
18、教师发展与学生成长的关系研究
19、教师发展在专业化进程中的价值探索
20、教师教育的课程设置与改革研究
21、教师能力发展内涵与途径的思考
1、教师人格发展内涵与策略的研究
2、教师如何适应新课程背景下的职业生活研究
3、教师使用新教材出现问题的研究
4、教师思想发展内涵与途径的思考
5、教师心理健康现状研究
6、教师知识发展内涵与途径的思考
7、教师职业发展阶段界定与标志的思考
8、教师职业生活规律的相关研究
9、教师智慧发展内涵与策略的思考
10、教师自我教育的途径与策略探究
11、教学组织形式：小班化教学研究
12、教育类专业学生就职前的知识储备研究
13、教育类专业学生就职前的专业思想形成研究
14、教育类专业学生就职前角色转变过渡的相关研究
15、教育实习后的专业认同变化研究
16、课程改革与小学语文学科课程关系的研究
17、课改背景下的“好课”标准的研究
18、课改背景下的学生作业的研究
19、课改背景下的语文课程发展性教育评价研究
20、课堂教学改革困境的研究
21、课堂教学过程中的师德问题研究
22、课堂教学新境界的研究
1、教育资源差异化对房地产价格的影响
2、农民工随迁子女的教育困境及救助对策研究
3、马克思主义教育思想中国化的历史进程与启示
4、中国农村劳动力流动对家庭义务教育决策的影响
5、教育经济与管理专业发展中的问题及对策研究
6、辽宁省农村义务教育教师资源优化配置研究
7、绿色教育视野下华德福课程思想研究
8、大学和中学孝廉文化教育有机衔接研究
9、HW公司互联网教育商业模式研究
10、浅谈卢梭的教育思想及在实践中的应用
11、西部大开发以来内蒙古自治区教育投入对经济增长影响的分析
12、教育信息化中数据处理与数据可视化研究
13、基于教育传播学视角的高中地理课堂多媒体教学研究
14、家庭因素在大学生心理健康教育中的作用
15、远程教育运用于羽毛球教学的方法研究
16、现代远程教育中学生管理问题研究
17、盲聋哑学校教育信息化建设现状调查研究
18、后平权时代美国原住民教育政策研究
19、我国基本公共教育服务均等化指标体系构建与实证分析
20、高中生异性交往中理想异性的特征现状调查及教育对策
21、县域义务教育均衡发展中政府角色研究
22、城市留守儿童教育问题及对策研究
23、初中教师教育技术能力城乡差异分析
24、视频在教育教学中的应用研究
25、铁岭市小学心理健康教育现状调查及对策研究
26、高中积极心理健康教育课程有效性的实证研究
27、基于体感交互的教育游戏的设计与开发
28、心理游戏在中小衔接心理教育中的策略探究
29、基础教育信息化评价指标体系建构研究
30、数字化游戏的教育价值及其课堂实践研究
31、云南边疆地区卫校学生心理健康及教育干预研究
32、县域公共教育服务体系存在的问题与对策研究
33、普通高中心理健康教育工作的现状与对策研究
34、县域政府促进义务教育均衡发展现状及对策研究
35、二战后台湾原住民语言教育政策变迁研究
36、初中心理健康教育课程的开发与实践
37、江西省农村留守儿童的教育问题研究
38、学校教育与社区教育融合的现状及对策研究
39、孟子人性论在当代道德教育中的价值
40、思想政治教育生活化研究
41、农民工随迁子女基础教育公平的问题探究
42、基于儿童本位理论下学龄前儿童教育类APP的交互设计研究
43、农民工随城子女教育公平问题研究
44、高职院校心理健康教育现状与对策研究
45、新媒体环境下中学语文教育网站建设研究
46、高职学生积极心理品质、社会支持对总体幸福感的影响及教育对策研究
47、美国“家庭学校”教育方式在中国的推行方案研究
48、中小学心理健康教育教师职业能力需求与胜任的分析
49、特殊教育学校教师课程观形成的叙事研究
50、凉州区城乡义务教育均衡发展研究
51、智能教育物理平台中基于前向推理的解题子系统的研究
52、农村学前教育教师信息素养现状与改进路径研究
53、我国教育发展与产业结构升级关系问题研究
54、高等职业教育信息化资源共建共享研究
55、家庭教育对青少年价值观的影响研究
56、我国义务教育政府支出责任分担机制研究
57、城乡发展一体化进程中的教育公平问题研究
58、思想政治教育语言艺术性研究
59、教育救助法律制度研究
60、中国民办培训教育办学规制问题研究
61、微视频在心理健康教育课中的应用研究
62、湖北省基础教育信息化投资效益分析
63、基于情境创设的移动学习资源设计研究
64、基于云计算的教育信息资源共建共享研究
65、美国教育信息基础设施建设路径研究
66、教育信息化背景下农村教学点发展案例研究
67、我国义务教育阶段农村学生求学现状调查与对策研究
68、留守儿童教育现状、问题及对策研究
69、中芬义务教育质量评价体系对比研究
70、农民工子女教育发展对策研究
71、湖北省黄梅县城乡义务教育均衡发展的实证研究
72、聋哑学校科任教师参与班级管理的现状和对策研究
73、盘锦市农村贫困儿童教育问题研究
74、后现代视角下义务教育阶段择校问题研究
75、延边州义务教育信息化建设调查研究
76、延吉市中小学心理健康教育教师队伍现状及对策研究
77、城乡教育资源不均衡对社会流动的影响及对策研究
78、毛泽东理想信念教育思想研究
79、黑龙江省教育考试机构发展改革研究
80、武威市义务教育经费保障机制研究
81、民国时期公民教育研究
82、少数民族地区农村特岗教师教育信念研究
83、财政性教育经费对收入差距的影响研究
84、基于政策视角的广州高职院校心理健康教育问题研究
85、义务教育阶段教师交流制度研究
86、游戏教学在小学心理健康教育课程中的应用研究
87、教育管理视角下的高中生学习倦怠研究
88、高中心理健康教育工作现状及管理对策研究
89、解构基础教育的性别迷思
90、人际与群际视角下青少年慈善捐助归因的特点及其教育干预
91、中国和新加坡的英汉双语教育政策比较研究
92、全日制教育硕士专业学位课程体系优化研究
93、学校教育传承民族传统文化的有限性研究
94、台湾新移民子女教育政策评述及启示
95、教育转移支付对义务教育供给及均等化影响的研究
96、基于信息技术的`义务教育阶段酸和碱教学研究
97、全球化时代澳大利亚的多元文化公民教育研究
98、城乡一体化进程中城镇留守儿童教育问题研究
99、农村失学儿童的受教育权保护现状及救助对策
100、我国城镇居民教育投资收益与风险研究
101、新媒体环境下大学生心理素质教育模式创新研究
102、思想政治教育视域下的青少年逆反心理研究
103、学校教育中劳动教育对学生全面发展的作用研究
104、我国残疾儿童义务教育保障问题研究
105、教育不公平的影响机制研究
106、无锡市农村义务教育经费保障问题及对策的研究
107、孔子道德教育思想及对当代教育的启示
108、公共政策视角下的外来务工人员随迁子女流入地义务教育同城待遇研究
109、洛克的自由教育思想及其对我国家庭教育的影响
110、孔子与耶稣教育哲学思想比较研究
111、我国财政分权对地方义务教育供给的影响
112、教育虚拟社区伦理失范归因及应对策略研究
113、教育虚拟社区伦理失范预警模型构建研究
114、学校教育中民族文化传承困境研究
115、基于增值评价的教育公平研究
116、呼和浩特市义务教育均衡发展中的问题研究
117、基于教育技术学语境的先秦儒道技术思想价值阐释
118、初中心理健康教育的问题分析及策略研究
119、我国青少年的孝道问题与教育对策研究
120、学校心理健康教育课程供需关系研究
121、进城农民工随迁子女教育体制改革的探索研究
122、我国义务教育阶段影子教育治理的政策研究
123、日本对非洲数学和科学教育援助研究
124、新媒体环境下高校思想政治教育研究
125、S教育培训公司知识型员工激励问题研究
126、民国时期福建省教育视导制度研究
127、基于学校教育视角的家校合作的个案研究
128、大数据背景下网络教育发展的困境和出路
129、论自我认识、自我教育与自我发展
130、课堂教学中的性别教育研究
131、消费文化语境中青少年社会责任感教育研究
132、积极心理学视角下的学校心理健康教育新进展研究
133、教育信息化背景下中学教师计算机焦虑的状况研究
134、义务教育阶段教育惩戒问题研究
135、社区数字化教育资源建设研究
136、杜威的道德教育方法及其当代启示
137、教育手段的正当性研究
138、同侪互助在提升教师教育技术能力中的案例研究
139、基于移动终端的微资源设计与开发
140、沿海经济发达地区随迁子女教育问题研究
141、江西农村留守儿童教育问题对策研究
142、适应素质教育的小学建筑更新改造的设计研究
143、改革开放以来温州人教育观念的变迁
144、家庭教育方式、家园合作共育对幼儿自信心、独立性的影响研究
145、农村留守儿童心理健康教育管理研究
146、基于罗尔斯正义思想的我国教育公平问题研究
147、社会工作视角下的城市外来务工人员随迁子女教育问题
148、农村人口迁移对城市教育投入的影响研究
149、新疆沿边经济带教育、就业与经济增长的关系研究
150、现代远程教育质量保证研究
151、沈阳市民办教育发展对策研究
152、大连金州新区教育综合改革案例研究
153、话语视角下教育理论与实践关系的反思
154、基于教育生态学视角的教师专业发展问题研究
155、精神分析思潮的道德观及其道德教育价值
156、论教师的教育习惯及其更新
157、国家教育考试舞弊防治及其改进研究
158、外来务工者子女自信心的问题及教育策略
159、秦皇岛市高职生心理健康现状及教育对策研究
160、夏邑县农村留守儿童教育问题研究
161、中美教育游戏评价指标体系比较研究
162、城乡一体化视角下的教育公平问题研究
163、教育信息资源共建共享仿真平台设计与开发
164、中韩教育信息化发展战略的比较研究
165、基于生态学视角的学校道德教育研究
166、我国农村离异家庭儿童道德教育研究
167、城市流动人口随迁子女受教育权存在问题及对策研究
168、经验道德认识论及其道德教育启示
169、学校礼仪教育的失落及其可能出路
有很多呀，我就分享几个教育进展这本期刊上的论题给你看看吧1、面向物理核心素养下《加速度》教学设计2、基于结构方程模型的大学生抑郁影响因素研究3、新时代持续加强高校思想政治教育的思考4、大数据背景下的民办高校教育信息化建设发展规划研究5、“双减”政策下，家校如何为学生“减负”“增识”6、从“国际化”到“本土化”：中外合作办学的发展历程研究
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 ：
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。