去学客行论文查重啊，很有可能会查哦。
学校的审核要求非常严格我们要注意的是目前每所学校对论文的审核要求很严格。其实就是想学生在写论文时都能根据学校的规定去进行，遇到问题也能及时跟导师沟通，这能让自己更好的掌握分享问题的方法，更加容易通过学校的审核。
为进一步提高毕业论文（设计）质量，规范管理，杜绝毕业论文（设计）撰写过程中的抄袭、拷贝、篡改已有科研成果等学术不端现象的发生，依据《高等学校预防与处理学术不端行为办法》 (教育部令第40号)、《河北大学本科生毕业论文（设计）管理暂行办法（修订）》（校教字[2009]8号）及《河北大学学位授予工作安排的通知》文件精神，本学期学校决定继续采用中国知网“大学生论文抄袭检测系统”对本科毕业论文（设计）进行检测，现将有关事项通知如下：一、 检测对象 我校全部毕业生论文（设计）二、检测工作流程（一）教务处向学院分配检测系统子账号，并根据各学院申请毕业论文（设计）答辩人数开通检测名额权限。（二）各学院按照相关管理办法，做好毕业论文（设计）前期各项工作，并在规定时间内收取本学院全部毕业生毕业论文文档、上传检测，取得检测报告，检测详细流程见《学院教务管理员使用文件》。（三）学院检测工作分为“初检”和“复检”两个环节，教务处将在复检之后对学院的毕业论文进行再次抽检。（四）请各学院在复检之后将检测系统中“检测结果明细”复制、填写《***学院毕业论文（设计）检测报告》，报送《_____学院毕业论文（设计）检测报告》纸质材料（主管教学院长签字、加盖学院公章，一式一份）至教务处实践教学科（文苑楼210室），并发送电子版材料至教务处。（五）学校正式查重之前，可在学术圈查重官网将论文提前检测把关，查重率达标后再提交学校，以免延误答辩。（六）学院毕业论文领导小组及学院学位委员会对检测结果进行分析、认定后上报教务处，教务处对上报结果进行审核、汇总。如遇需要进一步裁定的特殊情况，提交学校学位委员会讨论并报主管校长。三、检测文档要求（一）所有学生需将论文的题目、目录、中英文摘要、关键词、正文、参考文献、致谢等内容合并成一个word文档（备注：参考文献是必须在文本中体现，参考文献是识别引用的，如果没有参考文献，论文的引用部分会识别为复写率），检测论文最终以word文档格式提交电子版，每篇论文电子版命名格式为“学号-学生姓名-论文题目.docx”(备注：“-”是中间的不是下划线，英文或中文状态都是一样的，没有区别，例如，“2014527064-张三-会计在经济建设中地位和作用的研究.docx”)。（二）各学院将提交的毕业论文（设计）以word文档格式保存电子版并存为一个文件夹，以备复检。文件夹需注明“××届+学院”，例如，“+文学院”。 论文检测工作须由学院指定专人负责，严格把关，避免出现因重复提交和格式不对等造成数据无法正确统计、分析的情况。四、检测结果评定与处理办法（一）检测结果及处理办法 文字复制比在30%（含）以下的论文，视为通过检测； 文字复制比大于30%的应在两周内完成修改进行复检，经复检仍高于30%，则检测为不合格； 复检只进行一次，期间可使用免费知网查重检测卡进行复查把关，确保学校复检达标。（二）学生及指导教师对于学院检测不合格及教务处抽检不合格的结论如有异议，可向本学院分学位委员会提交书面报告及相关佐证材料，由学院分学位委员会进行认定后报教务处，教务处组织相关学科教学指导委员会专家进行审议，审议合格的可申请如期答辩，审议仍不合格的延期半年答辩。（三）学院推荐参加校级本科优秀毕业论文（设计）评选的学生，其毕业论文（设计）检测结果文字复制比需低于20%。报告单样本来自“学术圈查重官网”，转载需注明出处。五、工作要求（一）论文的查重检测是为了提高毕业设计（论文）质量而采用的一种诊断手段，并不是评判论文质量的标准，各学院根据专业特点起草出台本学院的本科生毕业设计（论文）查重检测处理办法，对于出现的问题认真处理。希望老师和同学们不要将精力花费到应对检测上，严禁将检测报告单中标红语句简单删除或转成图片的方式应对检测。（二）本次检测时间紧任务重，望各学院负责人高度重视，及时将检测通知传达给学生和指导教师，尽早安排论文截稿（结项）、初检、检测、复检等项工作。学院的毕业论文（设计）答辩工作要安排在论文复检完之后进行，未参加检测的同学不能进入答辩环节。 –END–“声明：本文来源学术圈查重官网，由笔者排版编辑。本次转载重在分享，版权归原作者所有”自考/成考有疑问、不知道自考/成考考点内容、不清楚当地自考/成考政策，点击底部咨询官网老师，免费领取复习资料：
本科论文抽查很严格。
教育部发布了关于本科毕业论文抽检的通知，其中这样写到：加强和改进教育督导评估监测，保证本科人才培养基本质量。对于本科大学生的毕业论文，需要每年进行一次固定比例的论文抽检，且抽检比例不得低于总数量的2%。
这样的决定充分体现出对于教育的重视，也体现出教育部“宽进严出，严进严出”的标准和规范，其目的不言而喻，加强监测力度，提升论文水平。
论文考察内容：
论文的写作就像是一本书一样，有引言有题目还有论证过程，一个论文大概有20多页。这么长的论文主要考察哪些内容，主要有一下几点选题的意义、写作安排、逻辑构建、专业能力以及学术规范等这些内容进行综合考察。
本科论文的考察和博士论文考察的方向不一样，博士论文主要考察学生的研究性和创新能力，但是本科论文考察的是学生的基本学习素养和学习能力。
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三峡大学教务处关于做好2015届本科毕业设计（论文）“查重”工作的补充通知教务通知关于做好2015届本科毕业设计（论文）“查重”工作的补充通知教通字［2015］ 02号 各学院：为进一步加强我校学生的学术道德和学风建设，规范毕业生毕业设计(论文)管理，保证2015届本科毕业生毕业设计(论文)质量，根据教育部《学位论文作假行为处理办法》精神和《三峡大学本科生毕业设计（论文）工作管理办法》要求，经研究，决定在2014年对优秀学士论文原创性审查的基础上，2015年试用中国知网“大学生论文抄袭检测系统”（PMLC）对大学生的毕业设计(论文)进行重复率抽查，教务处已于2014年10月发布了《关于做好2015年毕业设计（论文）工作的通知》（教通字〔2014〕35号），为保障该工作的顺利进行，现补充通知如下： 一.检测对象：2015届各学院进行毕业设计（论文）的学生，按毕业生总人数的15%随机抽取，具体抽检人数见附件，以后将逐步提高抽检率。二.检测软件：中国知网“大学生论文抄袭检测系统”（PMLC）。三.检测流程与时间安排：公布随机抽查名单：2015年5月22日抽检时间：2015年5月25日—5月26日抽检委托单位：图书馆答辩时间：2015年6月1日—2015年6月10日四.检测结果认定与使用：1）学生提交的毕业设计(论文)检测结果显示“总文字复制比”≤30%，可根据指导老师的意见修改后直接参加答辩。2）检测结果“总文字复制比”>30%，责令修改。3）若修改后第二次查重显示 “总文字复制比”仍在30% —50%之间，在学院教学委员会和指导老师的详细审理后，如果确定论文核心内容无抄袭，学生可以参加答辩，但毕业论文成绩只能是良好及以下。4）若修改后第二次查重显示“总文字复制比”>50%；或者“总文字复制比”在30% —50%之间，但论文核心内容存在抄袭嫌疑，学生不得参与当轮答辩。论文必须经过认真修改且达到相关标准后，进行第二轮答辩。五.其他要求：1）推荐为校级及以上等级的优秀毕业设计 (论文) 检测结果“总文字复制比”应≤25%。2）由于系统目前还无法对设计性课题的图纸等成果进行比对，故对毕业设计的说明书进行检测，相关标准同上。3）为避免检测结果的偏差，待检测的论文可去除“诚信承诺”、“致谢”、“附录”等非毕业设计（论文）的主体部分，只对论文的主体部分（含参考文献）进行检测。4）凡是抽查或拟推优的本科毕业设计(论文)，最终提交时需増加中国知网“文本复制检测报告单(简洁)”作为附件,电子文本检测版本需与纸质文本完全一致。5）第二轮答辩需在2015年7月10日之前完成。6）首次检测费用由学校承担，复检费用及推优论文的检测费用由学院承担。7）学院教学委员会和指导老师的审理需详细记录以备检查。学校此次启用的中国知网 “大学生论文抄袭检测系统” 是我校本科生毕业设计 (论文) 的辅助检查手段, 检测结果可以作为学生毕业论文水平评价的参考依据之一。请各学院加强对学生毕业设计(论文)的指导工作,严把质量关，制定本学院管理规定，提前做好师生动员工作。 附件：各学院毕业生与抽检人数一览表教务处 2015年1月21日这方面各学校大差不差，基本上几年才会浮动，你可以参考15年的看看。
纯干货本科毕业论文，还在烦恼查重太高吗？学姐教你如何快速降重
北航图书馆的域名/pageinfo?cid=36&pid=27大概是这样的，另外一个人说的没错，150元一次
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。
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 ：
不查的。
以中南民族大学为例，检测对象为所有2019届本科毕业生毕业论文（设计）；学院在系统中“通知学生首次检测”后，由学生及时提交论文，其指导老师对论文及检测结果进行查看并给出修改意见。
首次检测完成后，学院再通过系统进行第二次检测分配，学生第二次提交论文后，检测率合格且指导老师审阅通过的论文才有答辩资格。首次检测结果仅供学生本人及指导教师参考；第二次检测和审阅确定学生是否有资格答辩；答辩结束后，学院可以根据情况安排对论文进行第三次检测。
扩展资料：
本科毕业论文（设计）查重的相关要求规定：
1、各学院要加强本次毕业论文（设计）检测工作的组织和宣传，专人负责，合理安排，确保工作有序开展。
2、同时，加强宣传和教育，积极引导学生遵循学术研究的基本规范，杜绝学术不端行为；以技术作为辅助手段，加强毕业论文（设计）指导，严把毕业论文（设计）质量关。
3、本系统只能用于我校各学院本科生的毕业论文（设计）检测工作。所有使用人员在系统使用过程中，须对用户信息、检测内容、检测结果等严格保密，严禁使用该系统进行收费检测或对其他论文进行检测。
参考资料来源：中南民族大学-关于做好2019届本科毕业论文（设计）查重检测工作的通知
去学客行论文查重啊，很有可能会查哦。
根据中国科学院大学发布的论文查重工作通知，学位论文送审和答辩要求是查重通过，重复率≤15%，重复率不包含自我引用。
也就是说，在学生发表了这文章，这篇文章已经被查重检测系统收录，其著作权归该学生所有的情况下，通过论文查重检测系统进行论文检测，自己的文章是不会被算到重复率里面的。
通常论文查重检测报告主要是由这几部分构成：全文重复率、去除引用部分重复率和去除本人发表文献重复率。
所以，如果通过论文查重检测系统进行论文检测，自己的文章是不会被算到重复率里面的。
附：中国科学院大学2017年春季毕业学生毕业答辩及学位申请工作的主要环节及要求
一、学位论文送审要求：
1、学位论文须符合《中国科学院大学学位论文撰写要求》。
2、查重的重复率≤15%（不含自我引用）；论文word文件命名格式:学号-作者-论文题目-专业-导师，查重未能通过的论文，论文不参加送审，学生不能参加此次答辩。
3、实行双盲评审制度。硕士生每人送审3份，博士生每人送审5份。
参加盲审的论文应删掉论文中学生和导师姓名、作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果、致谢，保存为PDF版文件，文件命名格式：学号-作者-论文题目-专业-导师。
学生参加送审的论文须所有评阅意见均为“同意答辩”方可参加答辩。第一次送审不通过的论文，修改后再次送审仍不通过者，不能参加此次答辩。盲审未能通过的论文，将以邮件方式通知学生本人及导师。
送审时间为7-10天。
二、论文答辩主要环节：
1、论文查重通过，重复率≤15%（不含自我引用），可参考《中国知网学术不端检测系统论文格式规范论文解析格式规范》中国知网学术不端检测系统论文格式规范论文解析格式规范中国知网学术不端检测系统论文格式规范论文解析格式规范；
2、评阅意见返回，且均为“同意答辩”；
3、填写《毕业答辩资格审核表》；
4、熟悉《学院学位论文答辩程序》，并及时与导师和学院沟通；
5、填写《中国科学院大学研究生学位论文答辩申请书》和《中国科学院大学论文答辩情况和学位授予决议书》相关内容；
6、 其他要求请参见《国科大校部研究生毕业答辩工作条例》
三、学位申请主要环节：
1、 通过论文答辩并符合公管学院相关学科《学位论文答辩资格的科研成果要求》；
2、 按《学位申请材料明细》提交学位申请的相关纸版材料；
3、 其他要求请参见《国科大校部研究生学位申请工作条例》。
四、网上操作步骤参见《培养指导系统操作流程图》：
1、登录教育业务平台，点击“培养指导”，进入“论文”项；
2、从“培养计划”开始，点击“撰写计划”，填好后点击“请求指导”，选择导师后提交；导师用自己的用户名登陆进行审核，步骤基本相同；导师对学生提交的材料网上审核无误后提交；之后进入到学院审核的程序，由学院管理人员代表学院操作。
“开题报告”、“中期考核”、“答辩申请”及“学位申请”等项的操作步骤基本相同，不明之处及时沟通。
参考资料来源：中国科学院大学论文查重-中国知网
写时，在答辩之前，一定要查重的，抄袭是过不了的。
写一篇好论文，大家都需要进行论文检测。毕竟查重的结果对论文的质量是有影响的，而选择一个好的论文查重网站对为我们还是有很大帮助的，靠谱的查重软件能让大家清楚的知道论文重复的具体情况，降低论文降重路上的曲折。那么免费查重是否靠谱呢？下面让我们来了解一下吧。 很多人想找一个免费的查重网站，因为使用学校规定的论文查重系统检测费用实在是太贵了，因此就像先找个免费查重系统试试，这个时候，大家一定要选择安全、靠谱的论文查重系统进行检测，这样才不会出现论文泄露的风险。当然也有些论文的查重网站确实可以提供免费的查重机会，一般是通过领取免费查重字数来免费查重。 这个时候很多人会想，免费查重网站不值得信任吗，只有付费查重网站值得信任吗？其实不能这么表达。可以通过对查重网站的全面了解来分析。目前市面上有知名的查重工具，查重成本相对较低的PaperFree，目前，该查重工具是高校学生经常使用的论文查重系统，也是安全靠谱的！ 大家要知道，论文查重不是一次两次查重的问题。即使高校能提供免费查重机会，很多学生还是会花钱私下找查重网站。这个时候，该花钱的时候一定要花在刀刃上，谨慎选择合适的查重网站。
论文答辩通知格式
进行论文答辩前要做好通知学生的准备工作，这可以让同学们事先有个好的准备。
各院系：
根据本学期教学工作以及本科毕业生有关工作的安排，全校本科毕业生的毕业论文答辩时间必须在6月10日前完成。具体事项通知如下：
一.毕业论文结题答辩申请
凡通过毕业论文中期检查的学生，务必在教务系统上提交结题答辩申请，上传毕业论文(保密项目除外)，校内毕业论文导师和院系审核，在校外做毕业论文的须通过院系审核。教务系统毕业论文结题答辩申请开放时间截止到5月30日。
二、答辩材料清单
填写、打印由导师签署意见的结题答辩申请表;
毕业论文纸质版;
实验型毕业论文的原始实验记录本。(*实验型毕业论文若无原始实验记录本的不予答辩)。凡在校外做毕业论文的学生如无法提交实验记录原件的，可提交复印件，但必须有导师签字对实验记录真实性和评价的`书面说明。如果有的单位连复印件都不给提供，则需提供说明材料导师签字，单位盖章后带回学校交院系教学办备查;
三、答辩组织分组
各院系应在答辩前一周对全体答辩学生进行分组，要特别关注本院到院外做毕业论文的学生，提醒学生及时网上申报、选择答辩单位。
四、答辩要求
各院系应按我校《本科生毕业论文(设计)管理条例》和《本科生毕业论文(设计)管理补充要求》的有关规定负责组织完成答辩工作。各答辩组要由不少于3位中级职称以上相关专业教师，答辩组组长为副高以上职称的教师组成。学生成绩的优秀率不超过答辩学生人数的40%。各单位按做毕业论文学生数的5% 推荐校级优秀毕业论文。
各院系答辩结束后立即将院系推荐的校优名单在系统上确认提交，学校将对推荐校优的毕业论文进行查重，凡查重率超过20%的将取消校优评选资格。
五、毕业论文格式、封面要求、装订及材料存档
学生应严格按照《关于本科毕业论文(设计)格式和统一封面的通知》执行。论文必须用A4纸打印(或复印)、统一封面颜色装订成册。装订数量由院系确定，要求院系必须保存一册(务必做到，下半年将接受教育部本科教学评估)。
每个学生的纸质材料包括结题答辩申请表、原始实验记录本和毕业论文纸质版。推荐为校优的学生毕业论文提交学校的材料必须完整无误以便上报学校档案馆存档。
2017届毕业生毕业在即，根据学校教学工作安排，经学校研究决定，现对2017届毕业生毕业前夕总补考及毕业论文答辩有关事项通知如下：
一、考试安排
1.补考时间
2017年5月22-25日。
2.考试组织
(1)《大学体育》课程补考由体育学院组织，并在规定时间内完成;
(2)专业课和其他公共课补考由考试中心统一组织。
二、有关事项
1.本次补考为2017届毕业生在读期间的最后一次补考，请各学院及时通知有补考科目的毕业生，指定专人负责并做好通知记录;请有补考的毕业生主动与学院联系，落实具体考试安排，不要错过考试机会，学生缺席补考的，自行负责。
2.请各学院需补考的毕业生做好复习备考，勿存侥幸之心。毕业总补考考场纪律要求与期末考试一样，实行全程视频监控。
3.请各学院做好毕业生补考名单和科目的统计以及汇总工作，妥善安排，确保毕业生在规定时间内参加应补考科目的补考。
4.本次补考需缴纳20元/科的补考费，请补考考生在补考前将补考费交各教学学院教务办。未办理交费手续的考生，其补考成绩不予登录。
5.补考考生凭身份证、学生证入场参加考试，严禁代人考试的行为。
6.请各学院于5月4日(星期四)前将本学院专业课补考科目及人数、具体人员名单的打印稿和电子稿交考试中心。
7.请各学院于5月27日(星期六)前将学生毕业总补考成绩报考试中心审核登录。
8.各学院要按照学校考试工作的有关规定做好相关考务工作，并按规定组织阅卷、评分和成绩上报。
三、加强毕业论文(设计)答辩管理
本科毕业论文(设计)是本科教学计划中的重要实践教学环节，是本科学生毕业和授予学士学位的必要条件。加强本科毕业论文(设计)工作，对于深化教学改革，全面推进素质教育，提高人才质量具有十分重要的意义和作用。
目前有些学院已经做了答辩或预答辩，在我们检查的过程中，发现了一些问题，为了确保质量，请各学院做好以下毕业论文(设计)的管理工作：
1.答辩环节：学生毕业论文(设计)答辩工作由各学院毕业论文(设计)工作领导小组负责组织实施，于5月15日-19日做好毕业论文答辩工作，按专业成立若干毕业论文(设计)答辩小组，一般由3-5名教师组成，其中至少要有一名教授或副教授参加，并主持答辩小组的工作。答辩秘书负责记录学生的答辩过程，答辩会记要内容要详细具体，要将问题和回答详细记录下来，所有参与人签名必须是亲笔签名。“答辩小组意见”一栏，必须给出具体的意见和评定成绩等级，而不能只写“通过”，且负责人必须亲笔签名。
2.文字重复率：各学院对2017届本科毕业生的论文(设计)应用“万方数据论文相似性检测系统”进行检测，系统检测结果认定毕业论文(设计)文字复制比≥30%不得进行答辩。答辩结束后，教务处将按10%的比例随机抽取毕业论文(设计)再次进行查重，如发现还有毕业论文(设计)文字复制比≥30%以上的院，将影响年终教学管理考核。
3.质量：学生答辩结束后，答辩小组要对指导教师意见及建议成绩、评阅教师意见及建议成绩、论文水平和质量、学生答辩情况等进行充分讨论，作出实事求是的评价，按照毕业论文(设计)评分标准评定成绩。所有成绩评定不能打印或盖章，一律要手写。
4.格式：论文(设计)的字数、格式、文字表述、标点符号、图表设计、数据处理、照片张贴、标本配述、中外文摘要、参考资料的附录和注释等，应符合《湖南科技学院本科生毕业论文(设计)撰写规范》的相关规定。必须将所有的原始材料装订成册，具体顺序为论文封面、任务书、开题报告书、中期检查、评审表、答辩记录表、论文正文。必须统一用A4纸、左侧装订，不能用活页夹。对于格式不符合要求的一律不得通过答辩。
5.总结工作：毕业论文(设计)工作结束后，各学院、各专业要认真总结，就本单位毕业论文(设计)工作的组织管理、选题指导、能力水平、论文质量、成绩评定、写作规范、论文答辩等几个方面写出总结材料，并在5月27日前进教务系统录入论文(设计)成绩。各学院在6月1日至6月2日将毕业论文材料和放入档案的材料(湖南科技学院本科毕业论文(设计)评审表和答辩记录表)盖好公章后(盖学校的公章时间为5月22号-26号)，一并交教务处实践管理科。
请各学院迅速传达和贯彻落实好本通知精神，严肃考纪考风，严把毕业论文(设计)质量关。
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