文秀网论文预期目标范文2020-11-28 13:04:51论文预期目标怎么写1.使读者能够在阅读该论文之前对全文的内容、结构有一个大致的了解，以便读者决定是读还是不读，是精读还是略读等。2.为读者选读论文中的某个分论点时提供方便。长篇论文，除中心论点外，还有许多分论点。当读者需要进一步了解某个分论点时，就可以依靠目录而节省时间。目录一般放置在论文正文的前面，因而是论文的导读图。要使目录真正起到导读图的作用，必须注意：1.准确。目录必须与全文的纲目相一致。也就是说，本文的标题、分标题与目录存在着一一对应的关系。2.清楚无误。目录应逐一标注该行目录在正文中的页码。标注页码必须清楚无误。3.完整。目录既然是论文的导读图，因而必然要求具有完整性。也就是要求文章的各项内容，都应在目录中反映出来，不得遗漏。论文中的预期成果形式和预期目标怎么写题报告是指开题者对科研课题的一种文字说明材料。这是一种新的应用文体，这种文字体裁是随着现代科学研究活动计划性的增强和科研选题程序化管理的需要应运而生的。开题报告一般为表格式，它把要报告的每一项内容转换成相应的栏目，这样做，既便于开题报告按目填写，避免遗漏；又便于评审者一目了然，把握要点。开题报告包括综述、关键技术、可行性分析和时间安排等四个方面 。开题报告作为毕业论文答辩委员会对学生答辩资格审查的依据材料之一。由于开题报告是用文字体现的论文总构想，因而篇幅不必过大，但要把计划研究的课题、如何研究、理论适用等主要问题。开题报告的总述部分应首先提出选题，并简明扼要地说明该选题的目的、目前相关课题研究情况、理论适用、研究方法。开题报告是由选题者把自己所选的课题的概况（即"开题报告内容"），向有关专家、学者、科技人员进行陈述。然后由他们对科研课题进行评议。亦可采用"德尔菲法"评分；再由科研管理部门综合评议的意见，确定是否批准这一选题。开题报告的内容大致如下：课题名称、承担单位、课题负责人、起止年限、报名提纲。报名提纲包括：(1)课题的目的、意义、国内外研究概况和有关文献资料的主要观点与结论；(2)研究对象、研究内容、各项有关指标、主要研究方法（包括是否已进行试验性研究）；(3)大致的进度安排；(4)准备工作的情况和目前已具备的条件（包括人员、仪器、设备等）；(5)尚需增添的主要设备和仪器（用途、名称、规格、型号、数量、价格等）；(6)经费概算；(7)预期研究结果；(8)承担单位和主要协作单位、及人员分工等。同行评议，着重是从选题的依据、意义和技术可行性上做出判断。即从科学技术本身为决策提供必要的依据。开题报告的格式（通用）由于开题报告是用文字体现的论文总构想，因而篇幅不必过大，但要把计划研究的课题、如何研究、理论适用等主要问题说清楚，应包含两个部分：总述、提纲。1 总述开题报告的总述部分应首先提出选题，并简明扼要地说明该选题的目的、目前相关课题研究情况、理论适用、研究方法、必要的数据等等。2 提纲开题报告包含的论文提纲可以是粗线条的，是一个研究构想的基本框架。可采用整句式或整段式提纲形式。在开题阶段，提纲的目的是让人清楚论文的基本框架，没有必要像论文目录那样详细。3 参考文献开题报告中应包括相关参考文献的目录4 要求开题报告应有封面页，总页数应不少于4页。版面格式应符合以下规定。开 题 报 告学 生：一、 选题意义1、 理论意义2、 现实意义二、 论文综述1、 理论的渊源及演进过程2、 国外有关研究的综述3、 国内研究的综述4、 本人对以上综述的评价三、 论文提纲前言、一、1、2、3、··· ···二、1、2、3、··· ···三、1、2、3、结论四、论文写作进度安排毕业论文开题报告提纲一、开题报告封面：论文题目、系别、专业、年级、姓名、导师二、目的意义和国内外研究概况三、论文的理论依据、研究方法、研究内容四、研究条件和可能存在的问题五、预期的结果六、进度安排毕业论文开题报告中设计的方法及预期目标应该写什么啊根据我搜集的一些网站来看，建议看看这个，要做毕业论文以及毕业设计的，推荐一个网站 ，里面的毕业设计什么的全是优秀的，因为精挑细选的，网上很少有，都是相当不错的毕业论文和毕业设计，对毕业论文的写作有很大的参考价值，希望对你有所帮助。别的相关范文很多的，推荐一些比较好的范文写作网站，希望对你有帮助，这些精选的范文网站，里面有大量的范文，也有各种文章写作方法，注意事项，应该有适合你的，自己动手找一下，可不要照搬啊，参考一下，用自己的语言写出来那才是自己的。 如果你不是校园网的话，请在下面的网站找： 毕业论文网： 分类很细 栏目很多 毕业论文： 开题报告： 实习论文： 写作指导： 。大学生未来规划范文大学生职业规划范文 我的大学职业生涯规划总论：不少人都曾经这样问过自己：“人生之路到底该如何去走？”记得一位哲人这样说过：“走好每一步，这就是你的人生。”是啊，人生之路说长也长，因为它是你一生意义的诠释；人生之路说短也短，因为你生活过的每一天都是你的人生。每个人都在设计自己的人生，都在实现自己的梦想。对于我们大学生来说，职业生涯目标的设定，是职业生涯规划的核心。一个人事业的成败，很大程度上取决于有无正确适当的目标。没有目标如同驶入大海的孤舟，四野茫茫，没有方向，不知道自己走向何方。只有树立了目标，才能明确奋斗方向，犹如海洋中的灯塔，引导你避开险礁暗石，走向成功。一. 意义及自我分析有了成功的目标。明确自己人生的大目标，对把握好目标有直接的促进作用。认真策划人生每一步。有道是："凡事预则立，不预则废"，千真万确。对自己做的或将要做的事没有任何准备，就是在为失败做准备。（1）学历目标：大专毕业（以后有必要了 还有要"充电"。（2）经济目标：年薪25万（3） 方 向：企业高级管理人员 建立自己的公司（生化）二.社会环境规划和职业分析（三年规划）1、社会一般环境中国政治稳定，经济持续发展。在全球经济一体化环境中的重要角色。经济发展有强劲的势头，加入wto后，会有大批的外国企业进入中国市场，中国的企业也将走出国门。2、管理职业特殊社会环境由于中国的管理科学发展较晚，管理知识大部分源于国外，中国的企业管理还有许多不完善的地方。中国急需管理人才，尤其是经过系统培训的高级管理人才。因此企业管理职业市场广阔。三.大学三年规划：1.职业目标：（2006-2008年）（1）职务目标：先从学生会干，勤工俭学，逐步了解企业对大学生的要求。（2）能力目标：掌握专业知识，了解其他方面对自己有用的 知识。（3）经济目标：在校期间兼职，年收入1万元左右；一年级：为试探期和定向期：首先要适应由高中生到大学生的角色转变，重新确定自己的学习目标和要求；其次，要开始接触职业和职业生涯的概念，特别要重点了解自己未来所希望从事的职业或与自己所学专业对口的职业，进行初步的职业生涯设计；熟悉环境，建立新的人际关系，提高交际沟通能力，在职业认识方面可以向高年级学生尤其是大四的毕业生询问就业情况；积极参加各种各样的社团活动，增加交流技巧；在学习方面，要巩固扎实专业基础知识，加强英语.计算机能力的培养，掌握现代职业者所应具备的最基本技能；要初步了解职业，提高人际沟通能力。大一学习任务不重，应多参加学校活动，增加交流技巧，但不要盲目地参加。在定向期，应考虑未来是否深造或就业，通过参加学生会或社团等组织，锻炼自己的能力，同时检验自己的知识技能；提高自己的责任感，主动性和受挫能力，并开始有选择地辅修其他专业的知识来填充自己。二年级：为准备期.加强专业知识学习的同时，考取与目标职业有关的职业资格证书或相应地通过职业技能鉴定。因为临近毕业，所以目标应锁定在提高求职技能、搜集公司信息上。参加与专业有关的暑期工作，和同学交流求职工作心得体会，学习写简历、求职信等求职技巧，了解搜集就业信息的渠道，并确定自己是否要升本或考研。要积极锻炼自己得到独立解决问题的能力和创造性；积极常识并加入校友网络，了解往年的求职情况。三年级：为分化期（冲刺就业）：目标应锁定在工作申请及成功就业上.这时可先对前两年的准备做一个总结：首先检验自己已确立的职业目标是否明确，前两年的准备是否充分；然后开始毕业后工作的申请，积极参加招聘活动，在实践中检验自己的积累和准备；最后，预习或模拟面试。积极利用学校提供的条件，强化求职技巧，进行模拟面试等训练，尽可能地做出充分准备。在撰写毕业论文的时，可大胆提自己的见解，锻炼自己独立解决问题的能力和创造性。另外，要重视实习机会，通过实习从宏观上了解单位的工作方式、运转模式、工作流程，从微观上明确个人在岗位上的职责要求及规范，为正式走上工作岗位奠定良好的基础。四.目标分解与目标组合]（大学三年）（1） 目标分解：目标可分解成两个大的目标—— 一个是顺利毕业，一个是成为一个有一家公司的 生化方面的 技术人员。对于第一个目标，又可分解为把专业课学好和把选修课学好，以便修完足够的学分，顺利毕业。接下来，还可以细分：在专业课程中，如何学好每一门课程（精通一两门自己喜欢的课，如有机化学）；在选修课程中，需要选择哪些课程，如何学好…….对于第二目标，又可分解为接触社会阶段，了解市场阶段、熟悉公司运营阶段。接下来，还可以细分：在接触社会阶段，要采用什么办法，和哪些公司保持联系.如何锻炼自己…….（2） 目标组合：顺利毕业的前提是学好专业课程，而专业课程的学习则对职业目标（成为一个有一家公司的 生化方面的 技术人员）有促进作用。（1）自身现状英语水平可以，能流利沟通；生化专业扎实，略通经贸知识；具有较强的人际沟通能力；思维敏捷，表达较流畅；在大学期间长期担任学生干部，有较强的组织协调能力；有很强的学习。论文关于大学生目标的范文韩愈曾说：“凡事预则立，不预则废。”这里的“预”可理解为一种预见性、计划性。以下几个小故事，也许可以说明一些问题： 人生之旅从选定方向开始。没有方向的帆永远是逆风，没有方向的人生不过是在绕圈子。西撒哈拉沙漠中的旅游胜地——比赛尔，在很久以前，是一个只能进、不能出的贫瘠地方。在一望无际的沙漠里，一个人如果凭着感觉往前走，他只会走出许多大小不一的圆圈。后来，一位青年在北斗星的指引下，成功地走到了大漠边缘。这位青年成了比赛尔的开拓者，他的铜像被竖在小城的中央，铜像的底座上刻着一行字：新生活是从选定方向开始的。 有什么样的目标就有什么样的人生。这话出自世界顶尖潜能大师安东尼·罗宾之口。仅仅有了方向还不够，还要沿着这个方向设定目标并不断调整目标。澳大利亚的一个草原上草儿长得特别好，羊群规模越来越大。羊为了争夺食物，都不愿意落在后面，开始不断地往前奔跑，到最后所有的羊只想吃到最前面的草而都朝一个方向不停奔跑，结果成批的羊一直跑到草原尽头的悬崖边缘并跳了下去——它们已经完全忘记了自己奔跑的目标是吃草，而把奔跑本身当作了目标。用一年的时间赢得一生的成功。世界著名投资公司“软银”的创始人孙正义，曾经在23岁时花了1年多的时间来想自己到底要做什么。他把自己想做的40多种事情都列出来，而后逐一地做详细的市场调查，并做出了10年的预想损益表、资金周转表和组织结构图，40个项目的资料全部合起来足有10多米高。然后他列出了25项选择事业的标准，包括该工作是否能使自己全身心投入50年不变、10年内是否至少能成为全日本第一等等。依照这些标准，他给自己的40个项目打分排队，计算机软件批发业务脱颖而出。用十几米厚的资料做事业选择，目光放在几十年之后，这样的深思熟虑，这样的周密规划，注定了他日后的成功。把80%的时间留给未来。一成功人士说，用20%的时间去处理眼前的紧要事情，而用80%的时间去做那些暂时没有收益但以后会有的重要事情。有一则报道说，300 条鲸鱼在追逐沙丁鱼时，不知不觉被困在一个海湾里而死亡。弗里德里克·布朗·哈里斯说：“海上巨人因为追逐小利而惨死，为了微不足道的目标而空耗了自己的大力。”要为自己定一个10年规划，如果要发挥潜能，你还必须全神贯注于自己有优势并会有高回报的方面，反过来，这些优势会进一步发展并帮助你实现目标。 1953年，耶鲁大学对毕业生进行了一次有关人生目标的调查。当被问及是否有清楚明确的目标以及达成的书面计划时，结果只有3%的学生选择了肯定回答。20年后，通过跟踪调查发现，那3%有达成目标书面计划的学生，在财务状况上远高于其他97%的学生。人生的路很长，但紧要处只有几步，尤其在年轻的时候。许多人埋头苦干，却不知所为何来，到发现搭错了方向却为时已晚。因此，我们必须树立真正的目标，澄明思想，凝聚继续向前的力量。毕业论文开题报告中可行性分析是对技术的环境可行、经济可行、政策可行、技术可行进行分析，以此来判断方案的可行或不可行。并作出总结。您的开题报告有什么要求呢开题报告是需要多少字呢你可以告诉我具体的排版格式要求，希望可帮到你，祝顺利开题报告主要包括以下几个方面：（一）论文名称论文名称就是课题的名字第一，名称要准确、规范。准确就是论文的名称要把论文研究的问题是什么，研究的对象是什么交待清楚，论文的名称一定要和研究的内容相一致，不能太大，也不能太小，要准确地把你研究的对象、问题概括出来。第二，名称要简洁，不能太长。不管是论文或者课题，名称都不能太长，能不要的字就尽量不要，一般不要超过20个字。（二） 论文研究的目的、意义研究的目的、意义也就是为什么要研究、研究它有什么价值。这一般可以先从现实需要方面去论述，指出现实当中存在这个问题，需要去研究，去解决，本论文的研究有什么实际作用，然后，再写论文的理论和学术价值。这些都要写得具体一点，有针对性一点，不能漫无边际地空喊口号。主要内容包括：⑴ 研究的有关背景（课题的提出）： 即根据什么、受什么启发而搞这项研究。 ⑵ 通过分析本地（校） 的教育教学实际，指出为什么要研究该课题，研究的价值，要解决的问题。（三） 本论文国内外研究的历史和现状（文献综述）。 规范些应该有，如果是小课题可以省略。一般包括：掌握其研究的广度、深度、已取得的成果；寻找有待进一步研究的问题，从而确定本课题研究的平台（起点）、研究的特色或突破点。（四）论文研究的指导思想指导思想就是在宏观上应坚持什么方向，符合什么要求等，这个方向或要求可以是哲学、政治理论，也可以是政府的教育发展规划，也可以是有关研究问题的指导性意见等。（五） 论文写作的目标论文写作的目标也就是课题最后要达到的具体目的，要解决哪些具体问题，也就是本论文研究要达到的预定目标：即本论文写作的目标定位，确定目标时要紧扣课题，用词要准确、精练、明了。常见存在问题是：不写研究目标；目标扣题不紧；目标用词不准确； 目标定得过高， 对预定的目标没有进行研究或无法进行研究。确定论文写作目标时，一方面要考虑课题本身的要求，另一方面要考率实际的工作条件与工作水平。（六）论文的基本内容研究内容要更具体、明确。并且一个目标可能要通过几方面的研究内容来实现，他们不一定是一一对应的关系。大家在确定研究内容的时候，往往考虑的不是很具体，写出来的研究内容特别笼统、模糊，把写作的目的、意义当作研究内容。基本内容一般包括：⑴对论文名称的界说。应尽可能明确三点：研究的对象、研究的问题、研究的方法。⑵本论文写作有关的理论、名词、术语、概念的界说。（七）论文写作的方法具体的写作方法可从下面选定： 观察法、调查法、实验法、经验总结法、 个案法、比较研究法、文献资料法等。（八）论文写作的步骤论文写作的步骤，也就是论文写作在时间和顺序上的安排。论文写作的步骤要充分考虑研究内容的相互关系和难易程度，一般情况下，都是从基础问题开始，分阶段进行，每个阶段从什么时间开始，至什么时间结束都要有规定。课题研究的主要步骤和时间安排包括：整个研究拟分为哪几个阶段；各阶段的起止时间 希望可以帮你。您的调查报告有什么要求呢调查报告是需要多少字呢调查报告准备往哪个方向写你可以告诉我具体的排版格式要求，希望可帮到你，祝顺利怎么写开题报告呢？ 首先要把在准备工作当中搜集的资料整理出来，包括课题名称、课题内容、课题的理论依据、参加人员、组织安排和分工、大概需要的时间、经费的估算等等。第一是标题的拟定。课题在准备工作中已经确立了，所以开题报告的标题是不成问题的，把你研究的课题直接写上就行了。比如我曾指导过一组同学对伦教的文化诸如“伦教糕”、伦教木工机械、伦教文物等进行研究，拟定的标题就是“伦教文化研究”。 第二就是内容的撰写。开题报告的主要内容包括以下几个部分： 一、课题研究的背景。 所谓课题背景，主要指的是为什么要对这个课题进行研究，所以有的课题干脆把这一部分称为“问题的提出”，意思就是说为什么要提出这个问题，或者说提出这个课题。比如我曾指导的一个课题“伦教文化研究”，背景说明部分里就是说在改革开放的浪潮中，伦教作为珠江三角洲一角，在经济迅速发展的同时，她的文化发展怎么样，有哪些成就，对居民有什么影响，有哪些还要改进的。当然背景所叙述的内容还有很多，既可以是社会背景，也可以是自然背景。关键在于我们所确定的课题是什么。 二、课题研究的内容。课题研究的内容，顾名思义，就是我们的课题要研究的是什么。比如我校黄姝老师的指导的课题“佛山新八景”，课题研究的内容就是：“以佛山新八景为重点，考察佛山历史文化沉淀的昨天、今天、明天，结合佛山经济发展的趋势，拟定开发具有新佛山、新八景、新气象的文化旅游的可行性报告及开发方案。”三、课题研究的目的和意义。 课题研究的目的，应该叙述自己在这次。热门推荐2021年这四大星座,桃花入命,恋爱上上签！在线排盘,详批你的人生12宫,据说非常准。占星师详解：解密你生肖中不为人知的故事！在线排盘,详批你的人生12宫,据说非常准。注定走不到一起的人,命运为什么安排他们相遇异性魅力评估，来看看你的异性魅力有多高？你和ta将会经历怎样的姻缘?最后的宿命又如何?你们关系结束了吗？塔罗说未必点灯招好运，祈福保平安，快来许愿点灯好运预定！2021-2025年你将迎来哪些好运？公司工会救助申请书范文2019-12-31阅读(31)纪录片策划书范文2019-12-31阅读(29)职业期望英文范文2019-12-31阅读(17)关水龙头看图说话范文2019-12-31阅读(480)社会调查报告穹顶之下谁治霾范文2019-12-31阅读(16)高速公路半年工作总结范文2019-12-31阅读(13)向市政府打报告范文2019-12-31阅读(54)社会保险人员增加表范文2019-12-31阅读(53)考试前调整心态的范文2019-12-31阅读(19)异常交易范文2019-12-31阅读(21)幼儿园收预交费的范文2019-12-31阅读(292)入党了以后怎么做范文2019-12-31阅读(18)药厂灯检岗位总结范文2019-12-31阅读(271)榆树市范文军2019-12-31阅读(80)Copyright © 2015 - 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运动目标检测与跟踪算法研究 视觉是人类感知自身周围复杂环境最直接有效的手段之一， 而在现实生活中 大量有意义的视觉信息都包含在运动中，人眼对运动的物体和目标也更敏感，能 够快速的发现运动目标， 并对目标的运动轨迹进行预测和描绘。 随着计算机技术、 通信技术、图像处理技术的不断发展，计算机视觉己成为目前的热点研究问题之 一。 而运动目标检测与跟踪是计算机视觉研究的核心课题之一， 融合了图像处理、 模式识别、人工智能、自动控制、计算机等众多领域的先进技术，在军事制导、 视觉导航、视频监控、智能交通、医疗诊断、工业产品检测等方面有着重要的实 用价值和广阔的发展前景。 1、国内外研究现状 运动目标检测 运动目标检测是指从序列图像中将运动的前景目标从背景图像中提取出来。 根据运动目标与摄像机之间的关系， 运动目标检测分为静态背景下的运动目标检 测和动态背景下的运动目标检测。 静态背景下的运动目标检测是指摄像机在整个 监视过程中不发生移动； 动态背景下的运动目标检测是指摄像机在监视过程中发 生了移动，如平动、旋转或多自由度运动等。 静态背景 静态背景下的运动目标检测方法主要有以下几种： （1）背景差分法 背景差分法是目前最常用的一种目标检测方法， 其基本思想就是首先获得一个 背景模型，然后将当前帧与背景模型相减，如果像素差值大于某一阈值，则判断 此像素属于运动目标，否则属于背景图像。利用当前图像与背景图像的差分来检 测运动区域，一般能够提供比较完整的特征数据，但对于动态场景的变化，如光 照和外来无关事件的干扰等特别敏感。 很多研究人员目前都致力于开发不同的背 景模型，以减少动态场景变化对运动目标检测的影响。背景模型的建立与更新、 阴影的去除等对跟踪结果的好坏至关重要。 背景差分法的实现简单，在固定背景下能够完整地精确、快速地分割出运动 对象。不足之处是易受环境光线变化的影响，需要加入背景图像更新机制，且只 对背景已知的运动对象检测比较有效， 不适用于摄像头运动或者背景灰度变化很 大的情况。 （2）帧间差分法 帧间差分法是在连续的图像序列中两个或三个相邻帧间， 采用基于像素的时 间差分并阈值化来提取图像中的运动区域。 帧间差分法对动态环境具有较强的自 适应性，但一般不能完全提取出所有相关的特征像素点，在运动实体内部容易产 生空洞现象。因此在相邻帧间差分法的基础上提出了对称差分法，它是对图像序 列中每连续三帧图像进行对称差分，检测出目标的运动范围，同时利用上一帧分 割出来的模板对检测出来的目标运动范围进行修正， 从而能较好地检测出中间帧 运动目标的形状轮廓。 帧间差分法非常适合于动态变化的环境，因为它只对运动物体敏感。实际上 它只检测相对运动的物体，而且因两幅图像的时间间隔较短，差分图像受光线 变化影响小，检测有效而稳定。该算法简单、速度快，已得到广泛应用。虽然该 方法不能够完整地分割运动对象，只能检测出物体运动变化的区域，但所检测出 的物体运动信息仍可用于进一步的目标分割。 （3）光流法 光流法就充分的利用了图像自身所携带的信息。在空间中,运动可以用运动 场描述,而在一个图像平面上,物体的运动往往是通过图像序列中图像灰度分布 的不同来体现,从而使空间中的运动场转移到图像上就表示为光流场。所谓光流 是指空间中物体被观测面上的像素点运动产生的瞬时速度场， 包含了物体表面结 构和动态行为等重要信息。 基于光流法的运动目标检测采用了运动目标随时间变 化的光流特性，由于光流不仅包含了被观测物体的运动信息，还携带了物体运动 和景物三位结构的丰富信息。 在比较理想的情况下,它能够检测独立运动的对象, 不需要预先知道场景的任何信息,可以很精确地计算出运动物体的速度,并且可 用于动态场景的情况。 但是大多数光流方法的计算相当复杂,对硬件要求比较高, 不适于实时处理,而且对噪声比较敏感,抗噪性差。并且由于遮挡、多光源、透明 性及噪声等原因，使得光流场基本方程——灰度守恒的假设条件无法满足，不能 正确求出光流场，计算方也相当复杂，计算量巨大，不能满足实时的要求。 动态背景 动态背景下的运动目标检测由于存在着目标与摄像机之间复杂的相对运动， 检测方法要比静态背景下的运动目标检测方法复杂。常用的检测方法有匹配法、 光流法以及全局运动估计法等。 2、运动目标跟踪 运动目标跟踪是确定同一物体在图像序列的不同帧中的位置的过程。 近年来 出现了大批运动目标跟踪方法，许多文献对这些方法进行了分类介绍，可将目标 跟踪方法分为四类：基于区域的跟踪、基于特征的跟踪、基于活动轮廓的跟踪、 基于模型的跟踪，这种分类方法概括了目前大多数跟踪方法，下面用这种分类方 法对目前的跟踪方法进行概括介绍。 (1)基于区域的跟踪 基于区域的跟踪方法基本思想是： 首先通过图像分割或预先人为确定提取包 含目标区域的模板，并设定一个相似性度量，然后在序列图像中搜索目标，把度 量取极值时对应的区域作为对应帧中的目标区域。 由于提取的目标模板包含了较 完整的目标信息，该方法在目标未被遮挡时，跟踪精度非常高，跟踪非常稳定， 但通常比较耗时，特别是当目标区域较大时，因此一般应用于跟踪较小的目标或 对比度较差的目标。该方法还可以和多种预测算法结合使用，如卡尔曼预测、粒 子预测等，以估计每帧图像中目标的位置。近年来，对基于区域的跟踪方法关注 较多的是如何处理运动目标姿态变化引起的模板变化时的情况以及目标被严重 遮挡时的情况。 (2)基于特征的跟踪 基于特征的跟踪方法基本思想是：首先提取目标的某个或某些局部特征，然 后利用某种匹配算法在图像序列中进行特征匹配，从而实现对目标的跟踪。该方 法的优点是即使目标部分被遮挡，只要还有一部分特征可以被看到，就可以完成 跟踪任务，另外，该方法还可与卡尔曼滤波器结合使用，实时性较好，因此常用 于复杂场景下对运动目标的实时、 鲁棒跟踪。 用于跟踪的特征很多， 如角点边缘、 形状、纹理、颜色等，如何从众多的特征中选取最具区分性、最稳定的特征是基 于特征的跟踪方法的关键和难点所在。 (3)基于活动轮廓的跟踪 基于活动轮廓的跟踪方法基本思想是：利用封闭的曲线轮廓表达运动目标， 结合图像特征、曲线轮廓构造能量函数，通过求解极小化能量实现曲线轮廓的自 动连续更新，从而实现对目标的跟踪。自Kass在1987年提出Snake模型以来，基 于活动轮廓的方法就开始广泛应用于目标跟踪领域。相对于基于区域的跟踪方 法，轮廓表达有减少复杂度的优点，而且在目标被部分遮挡的情况下也能连续的 进行跟踪，但是该方法的跟踪结果受初始化影响较大，对噪声也较为敏感。 (4)基于模型的跟踪 基于模型的跟踪方法基本思想是： 首先通过一定的先验知识对所跟踪目标建 立模型，然后通过匹配跟踪目标，并进行模型的实时更新。通常利用测量、CAD 工具和计算机视觉技术建立模型。主要有三种形式的模型，即线图模型、二维轮 廓模型和三维立体模型口61，应用较多的是运动目标的三维立体模型，尤其是对 刚体目标如汽车的跟踪。该方法的优点是可以精确分析目标的运动轨迹，即使在 目标姿态变化和部分遮挡的情况下也能够可靠的跟踪， 但跟踪精度取决于模型的 精度，而在现实生活中要获得所有运动目标的精确模型是非常困难的。 目标检测算法，至今已提出了数千种各种类型的算法，而且每年都有上百篇相 关的研究论文或报告发表。尽管人们在目标检测或图像分割等方面做了许多研 究，现己提出的分割算法大都是针对具体问题的，并没有一种适合于所有情况的 通用算法。 目前， 比较经典的运动目标检测算法有： 双帧差分法、 三帧差分法(对 称差分法)、背景差法、光流法等方法，这些方法之间并不是完全独立，而是可 以相互交融的。 目标跟踪的主要目的就是要建立目标运动的时域模型， 其算法的优劣直接影响 着运动目标跟踪的稳定性和精确度， 虽然对运动目标跟踪理论的研究已经进行了 很多年，但至今它仍然是计算机视觉等领域的研究热点问题之一。研究一种鲁棒 性好、精确、高性能的运动目标跟踪方法依然是该研究领域所面临的一个巨大挑 战。基于此目的，系统必须对每个独立的目标进行持续的跟踪。为了实现对复杂 环境中运动目标快速、稳定的跟踪，人们提出了众多算法，但先前的许多算法都 是针对刚体目标，或是将形变较小的非刚体近似为刚体目标进行跟踪，因而这些 算法难以实现对形状变化较大的非刚体目标的正确跟踪。 根据跟踪算法所用的预 测技术来划分，目前主要的跟踪算法有：基于均值漂移的方法、基于遗传算法的 方法、基于Kalman滤波器的方法、基于Monto Carlo的方法以及多假设跟踪的方 法等。 运动检测与目标跟踪算法模块 运动检测与目标跟踪算法模块 与目标跟踪 一、运动检测算法 1.算法效果 算法效果总体来说，对比度高的视频检测效果要优于对比度低的视频。 算法可以比较好地去除目标周围的浅影子，浅影的去除率在 80%以上。去影后目标的 完整性可以得到较好的保持，在 80%以上。在对比度比较高的环境中可以准确地识别较大 的滞留物或盗移物。 从对目标的检测率上来说，对小目标较难进行检测。一般目标小于 40 个像素就会被漏 掉。对于对比度不高的目标会检测不完整。总体上来说，算法在对比度较高的环境中漏检率 都较低，在 以下，在对比度不高或有小目标的场景下漏检率在 6%以下。 精细运动检测的目的是在较理想的环境下尽量精确地提取目标的轮廓和区域， 以供高层 进行应用。同时在分离距离较近目标和进行其它信息的进一步判断也具有一定的优势。 反映算法优缺点的详细效果如下所示： 去影子和完整性 效果好 公司内视频 左边的为去影前，右边的 为去影后的结果，可以看出在 完整 性和去影率上 都有所 突 出。 这两个视频的共周特点 城市交通 是，影子都是浅影子，视频噪 声不太明显。目标与背景的对 比度比较高。 效果差 这两个视频的特点是影子 都是深影子。虽然影子没有去 掉，但是物体的完整性是比较 高的。主要原因就是场景的对 路口，上午 十点 比度比较高。 滞留物检测和稳定性 效果好 会议室盗移 效果好的原因，一是盗移或 滞留目标与背景对比度较大，二 是目标本身尺寸较大。 另外盗移物或滞留物在保持 各自的状态期间不能受到光照变 化或其它明显运动目标的干扰， 要不然有可能会造成判断的不稳 定。 效果差 会议室 遗留 物 大部分时间内，滞留的判断 都是较稳定的，但是在后期出现 了不稳定。主要原因是目标太小 的原故。 因此在进行滞留物判断时， 大目标，对比度较高的环境有利 于判断的稳定性和准确性。 漏检率 效果好 城市交通 在对比度高的环境下， 目标相对都较大的情况下 （大于 40 个像素） 可以很 ， 稳定的检测出目标。 在这种 条件下的漏检率通常都是 非常低的，在 以下。 效果差 行人－傍晚 和“行人”目录下 的 其 它 昏 暗 条件 下的视频 在对 比度较低的 情况 下，会造成检测结果不稳 定。漏检率较高。主要原因 是由于去影子造成的。 这种 对比度下的漏检率一般在 6%以下。 除了 对比度低是 造成 漏检的原因外， 过小的目标 也会造成漏检，一般是 40 个像素以下的目标都会被 忽略掉。 算法效率内存消耗（单位：b） .MD_ISRAM_data .MD_ISRAM_bss .MD_SDRAM_data 0x470 0x24 0x348 .MD_SDRAM_bss .MD_text 0x1a8480 0x6d40 速度 ms 运动区域占 2/3 左右时 CPU 占用率 一帧耗时 Max:57% Min: Avg: Max:23 Min: Avg:15 运动区域占 1/3 左右时 Max:45% Min: Avg:20% Max:18 Min: Avg:8 检测参数说明 检测参数说明 检测到的滞留物或盗走物的消失时间目前分别设定在 200 帧和 100 帧， 可以通过参数来 自行调整。 目前目标与背景的差异是根据局部光照强度所决定的， 范围在 4 个像素值以上。 目前参 数设置要求目标大小要在 20 个像素以上才能被检测到，可以通过参数来自行调整。 目标阴影的去除能力是可以调整的， 目前的参数设置可以去除大部分的浅影子和较小的 光照变化。 适用环境推荐光照条件较好（具有一定的对比度）的室内环境或室外环境。不易用它去检测过小的目 标，比如小于 40 个像素的目标。室外环境不易太复杂。输出目标为精细轮廓目标，可以为 后面高层应用提供良好的信息。 二、目标跟踪 稳定运行环境要求此版本跟踪算法与运动检测算法紧密结合， 对相机的架设和视频的背景环境和运动目标 数量运动方式有一定要求： 背景要求： 由于运动跟踪是基于运动检测的结果进行的， 所以对背景的要求和运动检测一样， 背景要求： 运动目标相对于背景要有一定反差。 运动目标：由于运动检测中，对较小的目标可能过滤掉。所以运动目标的大小要符合运动检 运动目标： 测的要求。运动目标的速度不能太大，要保证前后帧运动目标的重合面积大于 10 个像素。此阈值可修改(建议不要随意修改，过小，可能把碎片当成原目标分 裂出来的小目标，过大，可能失去跟踪。当然可试着调节以适应不同场景)。该 算法对由于运动检测在地面上产生的碎片抗干扰性比较差， 运动目标和碎片相遇 时，容易发生融合又分离的现象，造成轨迹混乱。消失目标和新生目标很容易当 成同一目标处理，所以可能出现一个新目标继承新生目标的轨迹。 运动方式： 运动目标的最大数量由外部设定。 但运动跟踪对运动目标比较稀疏的场景效果比 运动方式： 较好。 算法对由于运动检测在运动目标上产生的碎片有一定的抗干扰。 算法没对 物体的遮挡进行处理。对于两运动目标之间的遮挡按融合来处理。 拍摄角度： 拍摄角度：拍摄视野比较大，且最好是俯视拍摄。
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）。
综述性论文写法如下：
一、标题
文献综述的标题一般多是在设计（论文）选题的标题后加“文献综述”字样。
二、提要或前言
此部分一般不用专设标题，而是直接作为整个文献综述的开篇部分。内容是简要介绍本课题研究的意义；将要解决的主要问题；如果本课题涉及到较前沿的理论，还应对该理论进行简要介绍；最后要介绍研究者搜集的资料范围及资料来源。
三、正文
这是论文文献综述的核心部分。应在归类整理的基础上，对自己搜集到的有用资料进行系统介绍。撰写此部分时还应注意以下两点：
1、对已有成果要分类介绍，各类之间用小标题区分。
2、既要有概括的介绍，又要有重点介绍。根据自己的分类，对各类研究先做概括介绍，然后对此类研究中具有代表性的成果进行重点介绍。
四、总结
对上述研究成果的主要特点、研究趋势及价值进行概括与评价。此部分应着重点明本课题已有的研究基础（已有成果为自己的研究奠定了怎样的基础或从中受到怎样的启发）与尚存的研究空间（本课题已有研究中存在的空白或薄弱环节）。
五、参考文献
要求列出的参考文献不少于15篇，且外文文献不少于3篇，并按论文中的参考文献的格式将作者名、文献名、文献出处、时间等信息全面标示出来。
毕业论文文献综述的写作要求为了促使学生熟悉更多的专业文献资料,进一步强化学生搜集文献资料的能力,提高对文献资料的归纳,分析,综合运用能力及独立开展科研活动的能力,现对本科学生的毕业设计(论文)提出文献综述的写作要求,具体要求如下:一,文献综述的概念文献综述是针对某一研究领域或专题搜集大量文献资料的基础上,就国内外在该领域或专题的主要研究成果,最新进展,研究动态,前沿问题等进行综合分析而写成的,能比较全面地反映相关领域或专题历史背景,前人工作,争论焦点,研究现状和发展前景等内容的综述性文章."综"是要求对文献资料进行综合分析,归纳整理,使材料更精练明确,更有逻辑层次;"述"就是要求对综合整理后的文献进行比较专门的,全面的,深入的,系统的评述.二,撰写文献综述的基本要求文献综述主要用以介绍与主题有关的详细资料,动态,进展,展望以及对以上方面的评述.其撰写格式一般包含以下内容:即题目,前言,主题,总结和参考文献.撰写文献综述时可按照以上几部分内容拟写提纲,再根据提纲进行撰写工作(忌用前言,主题,总结字样作为综述开篇语).前言部分,主要是说明写作的目的,介绍有关的概念及定义以及综述的范围,简明扼要地说明有关主题的现状或争论焦点,使读者对全文要叙述的问题有一个初步的轮廓.主题部分,是综述的主体,其写法多样,没有固定的格式.可按年代顺序综述,也可按不同的问题进行综述,还可按不同的观点进行比较综述,不管用那一种格式综述,都要将所搜集到的文献资料进行归纳,整理及分析比较,阐明有关主题的历史背景,现状和发展方向,以及对这些问题的评述.主题部分应特别注意代表性强,具有科学性和创造性的文献引用和评述.总结部分,将全文主题进行总结,提出自己的见解并对进一步的发展方向做出预测.参考文献,它不仅表示对被引用文献作者的尊重及引用文献的依据,而且也为评审者审查提供查找线索.参考文献的编排应条目清楚,查找方便,内容准确无误.参考文献的书写格式与毕业论文要求相同.三,撰写文献综述的基本注意事项1. 在文献综述时,应系统地查阅与自己的研究方向直接相关的国内外文献.搜集文献应尽量全,尽量选自学术期刊或学术会议.掌握全面,大量的文献资料是写好综述的前提.2. 文献综述的题目不宜过大,范围不宜过宽,这样撰写时易于归纳整理.3. 注意引用文献的代表性,可靠性和科学性.在搜集到的文献中可能出现观点雷同,或可靠性及科学性方面存在着差异,因此在引用文献时应注意选用代表性,可靠性和科学性较好的文献.4. 在文献综述中,应说明自己研究方向的发展历史,前人的主要研究成果,存在的问题及发展趋势等.文献综述在逻辑上要合理,即做到由远而近先引用关系较远的文献,最后才是关联最密切的文献.要围绕主题对文献的各种观点作比较分析,不要教科书式地将有关的理论和学派观点简要地汇总陈述一遍.评述(特别是批评前人不足时)要引用原作者的原文,防止对原作者论点的误解.5. 文献综述要条理清晰,文字通顺简练.采用的文献中的观点和内容应注明来源,模型,图表,数据应注明出处.6. 文献综述中要有自己的观点和见解.鼓励学生多发现问题,多提出问题,并指出分析,解决问题的可能途径.
论文的综述一般分为四个部分，以下就是一些写论文综述的一些要求：
1、前言：论文的综述也是需要写前言的，前言需要写出写作的目的以及介绍有关的概念和综述的一写范围等等，一般需要些200-300字左右。
2、主体：主体部分也就是论文综述的正文部分，这个部分需要写2500字左右，这个部分的写法不一，但是要写出自己参考的文献的归纳与总结、阐明一些历史背景和研究现状以及评述一些问题。
3、总结：这个部分一般需要写200-300字，这个部分需要写出对主体部分的一些总结、对主体部分的一些评价然后在提出接了，这里需要有自己的观点和一些个人见解。
4、参考文献：这个部分就是需要将自己所参考的一些文献一一列举出来，通常会被要求不低于20篇文献。
注意。
通常论文的综述是不需要进行查重的，但是具体的要求还是要看学校是否规定要查重论文的综述部分。而且论文的综述一般是以附件的形式附在论文的最后的，如果要求查重的话，直接将其上传至查重系统查重就可以了。就算是需要查重，这个部分的查重率是不会计入最终的论文查重结果里面的。
撰写文献综述步骤：
1、搜索相关文献
2、评价来源
3、识别主题、辩论和差距
4、概述结构
5、写文献综述
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。
能不能给我发一份呢？
小目标问题在物体检测和语义分割等视觉任务中一直是存在的一个难点，小目标的检测精度通常只有大目标的一半。
CVPR2019论文: Augmentation for small object detection 提到了一些应对小目标检测的方法，笔者结合这篇论文以及查阅其它资料，对小目标检测相关技巧在本文进行了部分总结。
小目标的定义： 在MS COCO数据集中，面积小于 32*32 的物体被认为是小物体。
小目标难以检测的原因： 分辨率低，图像模糊，携带的信息少。由此所导致特征表达能力弱，也就是在提取特征的过程中，能提取到的特征非常少，这不利于我们对小目标的检测。
1、由于小目标面积太小，可以放大图片后再做检测，也就是在尺度上做文章，如FPN（Feature Pyramid Networks for Object Detection），SNIP（An Analysis of Scale Invariance in Object Detection – SNIP)。
Feature-Fused SSD: Fast Detection for Small Objects, Detecting Small Objects Using a Channel-Aware Deconvolutional Network 也是在多尺度上做文章的论文。
2、在Anchor上做文章(Faster Rcnn，SSD, FPN都有各自的anchor设计)，anchor在设置方面需要考虑三个因素：
anchor的密度： 由检测所用feature map的stride决定，这个值与前景阈值密切相关。
anchor的范围： RetinaNet中是anchor范围是32~512，这里应根据任务检测目标的范围确定，按需调整anchor范围，或目标变化范围太大如MS COCO，这时候应采用多尺度测试。
anchor的形状数量： RetinaNet每个位置预测三尺度三比例共9个形状的anchor，这样可以增加anchor的密度，但stride决定这些形状都是同样的滑窗步进，需考虑步进会不会太大，如RetinaNet框架前景阈值是时，一般anchor大小是stride的4倍左右。
该部分anchor内容参考于:
3、在ROI Pooling上做文章，文章SINet: A Scale-Insensitive Convolutional Neural Network for Fast Vehicle Detection 认为小目标在pooling之后会导致物体结构失真，于是提出了新的Context-Aware RoI Pooling方法。
4、用生成对抗网络(GAN)来做小目标检测：Perceptual Generative Adversarial Networks for Small Object Detection。
1、从COCO上的统计图可以发现，小目标的个数多，占到了，但是含有小目标的图片只有，大目标所占比例为，但是含有大目标的图像却有。这说明有一半的图像是不含小目标的，大部分的小目标都集中在一些少量的图片中。这就导致在训练的过程中，模型有一半的时间是学习不到小目标的特性的。
此外，对于小目标，平均能够匹配的anchor数量为1个，平均最大的IoU为，这说明很多情况下，有些小目标是没有对应的anchor或者对应的anchor非常少的，即使有对应的anchor，他们的IoU也比较小，平均最大的IoU也才。
如上图，左上角是一个anchor示意图，右上角是一个小目标所对应的anchor，一共有只有三个anchor能够与小目标配对，且配对的IoU也不高。左下角是一个大目标对应的anchor，可以发现有非常多的anchor能够与其匹配。匹配的anchor数量越多，则此目标被检出的概率也就越大。
实现方法： 1、Oversampling ：我们通过在训练期间对这些图像进行过采样来解决包含小对象的相对较少图像的问题（多用这类图片）。在实验中，我们改变了过采样率和研究不仅对小物体检测而且对检测中大物体的过采样效果
2、Copy-Pasting Strategies：将小物体在图片中复制多分，在保证不影响其他物体的基础上，增加小物体在图片中出现的次数（把小目标扣下来贴到原图中去），提升被anchor包含的概率。
如上图右下角，本来只有一个小目标，对应的anchor数量为3个，现在将其复制三份，则在图中就出现了四个小目标，对应的anchor数量也就变成了12个，大大增加了这个小目标被检出的概率。从而让模型在训练的过程中，也能够有机会得到更多的小目标训练样本。
具体的实现方式如下图：图中网球和飞碟都是小物体，本来图中只有一个网球，一个飞碟，通过人工复制的方式，在图像中复制多份。同时要保证复制后的小物体不能够覆盖该原来存在的目标。
网上有人说可以试一下lucid data dreaming Lucid Data Dreaming for Multiple Object Tracking ，这是一种在视频跟踪/分割里面比较有效的数据增强手段，据说对于小目标物体检测也很有效。
基于无人机拍摄图片的检测目前也是个热门研究点（难点是目标小，密度大）。 相关论文： The Unmanned Aerial Vehicle Benchmark: Object Detection and Tracking（数据集） Drone-based Object Counting by Spatially Regularized Regional Proposal Network Simultaneously Detecting and Counting Dense Vehicles from Drone Images Vision Meets Drones: A Challenge（数据集）
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二、论文写作要点1、选题要小，开掘要深；不要题目很大，内容却很单薄。2、写作前要读好书、翻阅大量资料、注意学术积累，在这个过程中，还要注重利用网络，特别是一些专业数据库 3、“选题新、方法新、资料新”的三新原则（老板教导的） 4、“新题新做”和“小题大做总之，一点之见即成文。三、如何撰写实验研究论文（唐朝枢）论文发表意识：基础研究成果的表达方式；是否急于发表（创新与严谨的关系）；发表的论文与学位论文的区别（反映科学事实而不是反映作者水平） 论文格式：原著、快报、简报、摘要。不同于教科书、讲义，更不同于工作总结。撰写前的准备工作：复习和准备好相关文献;再次审定实验目的(学术思想,Idea);实验资料完整并再次审核 : 问题的提出；研究的现状及背景；以前工作基础；本工作的目的；思路（可提假说）；对象；方法；结果。在… 模型上，观察 … 指标， 以探讨 … （目的） 2. M & M ⑴ 材料的写法和意义; 伦理. ⑵ 程序与指标。操作程序：能序贯，可操作性；方法： 多指标方法的排序；引出参照文献简述;改良之处；哪些详或简？⑶ 统计学处理 3. Results ⑴指标归类描述，忌流水帐。不分析不解释，但要体现思路 ⑵ 文字、图、表相对独立，但避免重复 ⑶ 避免统计错误：对照，均衡，随即，重复。计量-计数、绝对值-相对值、专一指标—综合指标的转换。盲判与非盲判。技术资料直接概率法与卡方检验；多组资料与两组资料；等级相关与直线相关；多因素与单因素分析；配对资料与独立样本资料；非正态分布资料；例数不当；平行管，混合样本；突出差异（绝对值， Δ值，变化％； 联合×、÷比值，分亚组等）有效位数的保留。统计学结论与专业结论。 4. Discussion ⑴ 背景材料：展开问题的提出；有关本研究的一些基本知识内容（不要离题太远） ⑵ 本实验结果分析：各指标的意义（与文献值比较），结果说明什么问题 ⑶ 进一步对结果机理分析：结合文献 ⑷ 本工作的意义、结语或小结，进一步提出的新问题 其它注意点： ① 引证讨论文献知识太多(不同于学位论文)，掩盖了本工作的贡献 ② 分析不合逻辑，结论不当 ③ 讨论太浮浅，文献知识不熟悉 ④ 写成工作总结，缺乏学术高度 ⑤ 要正确使用缩写词，尤其是组别缩写词 5. 参考文献：为什么要引文献 ⑴ 立论依据的文献：新,权威性文献，不用快报或摘要 ⑵ 自己工作的自引：工作连续性 ⑶ 实验结果与文献资料比较：新，可用快报, 会议及个人咨询资料 ⑷ 方法学：经典文献,注意引文准确，不要转引 6. 摘要： 问题的提出（Background）；本工作目的；对象；方法（指标，分组）；主要结果（数据，统计）；结论与展望 7.再推敲文章题目：不切题，过大、过小 8.投稿：按杂志稿约修定（留底）.引用该杂志文章.忌一稿两投 9.致命伤:目的不明确;重复性工作无创新;方法学问题致结果不可信.临床研究:伦理;病例和对照选择;临床关系充分分析四、如何写好论文讨论部分：科学论文的讨论需要结构化建议科学论文讨论部分使用的结构：陈述主要发现，本研究的长处和短处、同其它研究比较的长处和短处；特别要讨论结果中的差别、研究的意义、未解答的问题及今后的研究方向 讨论一开始要重新说明主要发现，用一个句子表示较为理想。接着全面说明本研究的长处和短处，两者不可偏废。实际上，编辑和读者最注意研究的短处，这是所有医学研究不可避免的。编辑和读者一旦发现研究的短处，而作者未加讨论，他们对文章的信任会发生动摇，心生疑窦：是否还有他们和作者都未发现的其它弱点呢？其次，将该研究与以前的工作联系起来，不炫耀自己的工作比以前的工作如何好，而是比较其优劣。与其它研究进行对照，切忌将自己的缺陷掩盖起来。重要的是应该讨论为什么会得出不同于别人的结论，作者可以放开去推测；但是如果弄不清自己的研究结果为什么与别人的结果有差别，就不便作这种推测，也不该断言自已的研究结果正确，而别人的错误。接着应该讨论自己的研究“表明”什么，如何解释自己的研究发现，以及对临床医生或决策者有什么意义？此刻，作者的境地是危险的，多数编辑和读者能够理解作者的谨慎，不逾实证界限。由读者自己去判断研究的意义：他们是会做到的。作者甚至可以指出研究结果证明不了什么，防止读者得出过度、不实的结论。最后，应点明哪些问题尚未解答，以及要继续做的工作。显然，编辑和读者不喜欢夸大的作法。事实上，作者对论文的这一部分常常写得乱糟糟的。虽然无法阻止作者写一篇充满推测的文章，但切不可因推测而毁了证据。讨论部分有时也许需要别的小标题，但我们以为，现在提出的结构适合大多数研究论文。尽管统一结构有难度，甚至受限制，我们相信这种结构会降低总的文字长度，防止不恰当的推测和重复，减少报道偏差，提高报道的总体质量。这种设想是完全经得起检验的。我们欢迎BMJ的作者和读者发表观点，如果反映好，我们将使用结构式讨论。 五、关于写英文文章的秘诀1. 你在做研究之前，想过结果能不能发表没有？往哪里发？2. 写文章的高手是先把文章大框写好，空出数据来，等做完实验，填完空就可以发了。正谓心中有沟壑。3. 在想不清楚要写什么，要发到哪里去，自己做的与同行做的有什么出色之处，之前，就不要动手做事。去看文献，去想。想不清楚就做，不如不做 要想这样子做，就得先看文献不是？要知道如何把文章架起来，要知道别人是如何讨论的，要知道你自己的数据是不是说明了与别人不一样的东东或别人没有做过。这个过程就是看文献，想的过程，这些搞清楚了，写就简单了。要是先做事，做完发现别人做过，或无法用理论解释，岂不是冤大头？六、写论文的技巧优秀论文的要素：1、正确选题；2、合适的切入点；3、简洁明了；4、说清自己的贡献；5、可靠的/可重现的结果；6、可重复的过程；7、好的文章结构和逻辑流程；8、精选的参考文献优秀论文的误区：1、Idea越多越好；2、一味追求革命性的，突破性的成果；3、数学、理论和公式越复杂越好——显示自己的聪明；4、追求最好，史无前例；5、显示权威性，引文中大量引用自己的论文。写文章的条件：1、与研究工作相关，确实有了好的想法，不是为了写而写；2、取得了有价值的成果，对学术界有贡献；3、实验成熟，经得起检验；4、已经需要记录下来和其他人分享写论文的要点：1、写出3~4层的纲要反复修改多次。2、从Introduction开写，回顾已有的工作。3、要声明文章结构，不要直接进入细节。4、声明工作的动机和基本原理，提出潜在的问题，自己进行回答。5、讲明自己工作与前人的不同，说明自己的贡献及其实际应用前景。6、最后写Summary和Abstract，反复斟酌后确定标题。Reviewer Check List: 1、论文是否提出了一个新的问题或者给出了已有问题的一个新的解决方案。2、论文的主要结果是什么？3、实验结果是否充分？4、论文技术含量如何？5、论文是否对所提出的技术/结果的有效性和局限性进行了评价？6、论文写作是否清晰，从而令本行业内多数研究人员可读？7、论文是否适当地引用和介绍了与之相关的历史文献？8、论文是否应该给予嘉奖？IEEE Transactions on CSVT Review form: 1、在多大的程度上满足本期刊读者的兴趣？2、论文所使用的方法的评价？3、结果是否具有新颖性？4、主要结果是否正确？5、论述是否清晰？6、是否具有一致性（前/后，论述/结果）？7、引文是否充足？8、Reviewer的意见：(Accept / Accept after a minor revision / Reject / Reject but resubmit after a major revision / Submit to another journal)。七、论文写作技巧：1、宣传自己——说明论文的重要性。流程：a）问题X是重要的；b）前人的工作A、B曾经研究过这个问题；c）A、B有一些缺陷；d）我们提出了方法D；e）对D进行实验，和A、B进行比较；f）实验证明D比A、B优越；g）解释为什么D是更优的，而其他的思路（比如E）是不行的；h）阐述D的有效性和局限性；i）对D进一步发展的讨论。要点：j）简洁最重要；k）不犯粗心的错误，仔细验证结果和适当选择用词。2、细心修改。步骤：a）30%的时间细心思考，70%的时间认真写作初稿；b）把写好的论文放一段时间；c）逐字逐句地阅读论文；d）请其他人帮助阅读和修改；e）在修改的时候，从别人的角度来审视论文（Reviewer / boss / colleagues / proof-reader）；f）仔细修改的次数 > 3；修改的总次数 > 5。要点：g）自己读自己的论文很乏味，并且不易找到错误；h）为了论文的小的层次提升，要付出大量劳动。3、优化英语。步骤：a）自顶向下地组织论文（大纲/逻辑/流程）；b）用其他的优秀论文（尤其是同期刊/同系列的论文，优秀书籍）作为范例；c）请别人帮满阅读和修改语法和用词；d）记录自己用词和语法的错误，进行积累。要点：e）用词和语法固然重要，但是结构和逻辑更加重要。八、优秀论文结构范例：1、Abstract—— 对自己工作及其贡献的总结：a）阐述问题；b）说明自己的解决方案和结果。2、Introduction——背景，以及文章的大纲：a）题X是重要的；b）前人的工作A、B曾经研究过这个问题；c）A、B有一些缺陷；d）我们提出了方法D；e）D的基本特征，和A、B进行比较；f）实验证明D比A、B优越；g）文章的基本结构，大纲。3、Previous Work——说明自己与前人的不同：a）将历史上前人的工作分成类别；b）对每项重要的历史工作进行简短的回顾(一到几句)，注意要回顾正确，抓住要点，避免歧义；c）和自己提出的工作进行比较；d）不要忽略前人的重要工作，要公正评价前人的工作，不要过于苛刻；e）强调自己的工作和前人工作的不同，最好举出各自适用例子。4、Our Work——描述自己的工作，可分成多个部分：a）从读者角度阐明定义和表示法；b）提供算法的伪码，图解和相应解释；c）用设问的方式回答读者可能提出的潜在问题；d）复杂的冗长的证明和细节可以放在附录中，这里关键是把问题阐述清楚；e）特例和例外应该在脚注中给予说明。5、Experiments——验证提出的方法和思路：a）合理地设计实验（简洁的实验和详尽的实验步骤）；b）必要的比较，突出科学性；c）讨论，说明结果的意义；d）给出结论。6、Conclusion——总结、前景及结文：a）快速简短的总结；b）未来工作的展望；c）结束全文。7、References——对相关重要背景文献的全面引用：a）选择引文（众所周知的结论不必引用，其他人的工作要引用）；b）与前文保持一致。8、Others——致谢、附录、脚注。
目的是了解酸乳中乳酸菌分离原理，意义是学习并掌握酸乳中乳酸菌菌数的检测方法。乳酸菌（lacticacidbacteria，LAB）是一类能利用可发酵碳水化合物产生大量乳酸的细菌的统称。乳酸菌生化鉴定实验目的是了解酸乳中乳酸菌分离原理，意义是学习并掌握酸乳中乳酸菌菌数的检测方法。实验是设计来检验一个理论或证实一种假设而进行的一系列操作或活动。
论文实验写作框架： 1、引言：要求交待清楚此项实验的缘由、目的和重要性。其中包括做的是什么实验？为什么要做这个实验？问题是怎样提出来的？有什么理论和实践的依据？到底要解决什么问题？前人和他人已做过哪些工作？尚有哪些问题还未得到最终取得的结果，有哪些拓展、突破和创造性的成果等。这部分要写得概括精炼，条理清楚。上述内容不必全写。视需要而定。在引言里，既要客观、公正地评述前人在这方面所做的工作，又不要过多地引用和堆砌前人论文的内容。 2、正文： （1）实验原理：简要说明实验所依据的基本原理，实验方案、实验装置的设计原理等。 （2）实验装置和方法：将选用的材料、实验装置和实验方法一一加以介绍，以便他人能够据此重复实验。 （3）实验过程：主要说明制定的实验方案和选择的技术路线，以及实验的具体操作步骤，还要说明实验过程中试验条件的变化因素及其依据等。 （4）实验结果与分析：这是论文的核心部分。实验成败由此判断，一切推理由此汇出，所以应该充分说明，并采用表格、图解、照片等附件。这些附件在这里能起到节省篇幅和帮助读者理解的作用。 3、结语：实验论文最终的、总体的结论，回答从实验结果本身概括或归纳出来的判断和评价。结论是全篇论文的精髓，应通过实验所获得的创造性成果和独创的见解在结论中作如实表述。作结论时，要抓住本质，突出中心，揭示事物内在的联络；用词要恰如其分，留有余地，既不能把问题说得模棱两可，又不要说得太死、太大、太绝对。实验结果富有成效，仅仅是指实验过程中人为所创造的条件而言的，在推广应用时，必然要受到这种或那种条件的限制，因而在做结论时，应充分考虑各种主客观因素，切忌不可将实验室的成效等同于实际生产中的成效。结论的文字要准确、鲜明、精炼，不要复述前面的结果和讨论，又要与引言相呼应，与正文紧密联络，才能作出充分和合乎逻辑的推理与判断，作出结论才能令人信服。
在阅读教学中，学生的学习大体可分为两种：独立学习－－解决现有发展区的问题，即学生通过自己努力能够独立加以解决的问题；合作学习－－解决最近发展区的问题，即学生经过个人努力，无法独立解决的问题。其中，学生可以独立解决的问题，师则不讲，让学生在自读自悟中完成，而学生需要合作才能解决的问题，除了教师的适当点拔外，让学生自由地寻找学习的伙伴，自由地选择探疑的方式。 在阅读教学中，我常常是让问题从学生中来，又回到学生中去，除了那些在教师的引导下，学生运用已有知识通过读书、思考、讨论自己能解决的问题外，不能解决的问题则可以是“你一言、我一语”全班同学群策群力，当然，也可以让学生自由结合，形成学习小组，自由选择解疑办法，如：读书解疑、实验解疑、讨论解疑、图示解疑、联络实际解疑等，学生爱用哪种，自由选择不加限制，之后让学生自由发表对有关问题的理解和独特的创造性的见解，从而使学生的解疑能力得到提高，创新能力得到培养。
1、实验目的 （国内外研究现状） 2、理论依据 （研究意义） 3、实验物件、方案及手段 （研究方法，技术方案，可行性分析） 4、实验结果总结
文段在内容上：以中心、意思相联络（思想感情）来答 在结构上：总分总 文段在开头：总起全文 文段在中间：承上启下 文段在结尾：总结全文或照应主题或首尾呼应。
实验题目：（如菠萝蛋白酶的提取） 一、实验目的和要求 二、实验原理 三、实验仪器和用品（略写） 四、实验材料和试剂的配制（略写） 五、实验步骤（略写） 六、实验结果 七、资料处理 八、实验分析 还需要更详细么？
実験室 じっけんしつ jikkensitsu 己肯西次
标题 简介（摘要） 前言（绪论） 实验正文 实验资料分析 结论 参考文献 正文应该包括 实验仪器 化学药品 完整的实验步骤 以及实验资料 实验样品图片等等
1、首先要有良好的场上洞察能力，能够做到该传球的时候传，不该传的时候不瞎传。 2、其次是要多练习突破的能力，因为一旦在外围传不出球的时候可以选择突破进去后再分球或者得分。 3、必须要练好基本功，比如说突破，运球，过人等，没有好得基本功，就算身体再好也没用，因为不会灵活运用技术，又怎么能够传好球，组织好进攻。 4、要有一个冷静的心态，因为组织后卫是发起全队进攻的人，是十分重要的，进攻能不能有效，往往取决于组织后卫这个环节，所以，遇到夹击或者对方防守很严时，一定不要慌张，要想办法冲过去。 5、身为组织后卫一定不能太黏球，有好的传球机会就一定要传，切勿逞英雄独来，要时刻记住自己的位置是组织后卫，是负责传球和组织进攻的，而不是主要来得分，这一点是十分重要的。
这个实验资料的话， 那么就要根据具体实验写的， 这个你得出的差异， 以及安全性， 写进去就可以了！
在毕业论文的写作过程中，指导教师一般都要求学生编写提纲。从写作程式上讲，它是作者动笔行文前的必要准备;从提纲本身来讲，它是作者构思谋篇的具体体现。所谓构思谋篇，就是组织设计毕业论文的篇章结构。。。其实这个并不难写的，我可以给你参考
首先你先明白什么是论文，论文就是用来进行科学研究和描述科研成果的文章。它既是探讨问题进行科学研究的一种手段，又是描述科研成果进行学术交流的一种工具。 你想写方面的要先确定题目。
1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。5、论文正文：（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容：a.提出-论点；b.分析问题-论据和论证；c.解决问题-论证与步骤；d.结论。6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是：（1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。（2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。
1) 什么是文献综述?文献综述是研究者在其提前阅读过某一主题的文献后，经过理解、整理、融会贯通，综合分析和评价而组成的一种不同于研究论文的文体。2) 文献综述的写作要求1、文献综述的格式文献综述1) 什么是文献综述?文献综述是研究者在其提前阅读过某一主题的文献后，经过理解、整理、融会贯通，综合分析和评价而组成的一种不同于研究论文的文体。2) 文献综述的写作要求1、文献综述的格式文献综述的格式与一般研究性论文的格式有所不同。这是因为研究性的论文注重研究的方法和结果，而文献综述介绍与主题有关的详细资料、动态、进展、展望以及对以上方面的评述。因此文献综述的格式相对多样，但总的来说，一般都包含以下四部分：即前言、主题、总结和参考文献。撰写文献综述时可按这四部分拟写提纲，再根据提纲进行撰写工作。前言，要用简明扼要的文字说明写作的目的、必要性、有关概念的定义，综述的范围，阐述有关问题的现状和动态，以及目前对主要问题争论的焦点等。前言一般200-300字为宜，不宜超过500字。正文，是综述的重点，写法上没有固定的格式，只要能较好地表达综合的内容，作者可创造性采用诸多形式。正文主要包括论据和论证两个部分，通过提出问题、分析问题和解决问题，比较不同学者对同一问题的看法及其理论依据，进一步阐明问题的来龙去脉和作者自己的见解。当然，作者也可从问题发生的历史背景、目前现状、发展方向等提出文献的不同观点。正文部分可根据内容的多少可分为若干个小标题分别论述。小结，是结综述正文部分作扼要的总结，作者应对各种观点进行综合评价，提出自己的看法，指出存在的问题及今后发展的方向和展望。内容单纯的综述也可不写小结。参考文献，是综述的重要组成部分。一般参考文献的多少可体现作者阅读文献的广度和深度。对综述类论文参考文献的数量不同杂志有不同的要求，一般以30条以内为宜，以最近3-5年内的最新文献为主。2、文献综述规定1. 为了使选题报告有较充分的依据，要求硕士研究生在论文开题之前作文献综述。2. 在文献综述时，研究生应系统地查阅与自己的研究方向有关的国内外文献。通常阅读文献不少于30篇，且文献搜集要客观全面3. 在文献综述中，研究生应说明自己研究方向的发展历史，前人的主要研究成果，存在的问题及发展趋势等。4. 文献综述要条理清晰，文字通顺简练。5. 资料运用恰当、合理。文献引用用方括号[ ]括起来置于引用词的右上角。6. 文献综述中要有自己的观点和见解。不能混淆作者与文献的观点。鼓励研究生多发现问题、多提出问题、并指出分析、解决问题的可能途径，针对性强。7. 文献综述不少于3000字。3、注意事项⒈ 搜集文献应尽量全。掌握全面、大量的文献资料是写好综述的前提，否则，随便搜集一点资料就动手撰写是不可能写出好的综述。⒉ 注意引用文献的代表性、可靠性和科学性。在搜集到的文献中可能出现观点雷同，有的文献在可靠性及科学性方面存在着差异，因此在引用文献时应注意选用代表性、可靠性和科学性较好的文献。⒊ 引用文献要忠实文献内容。由于文献综述有作者自己的评论分析，因此在撰写时应分清作者的观点和文献的内容，不能篡改文献的内容。引用文献不过多。文献综述的作者引用间接文献的现象时有所见。如果综述作者从他人引用的参考文献转引过来，这些文献在他人引用时是否恰当，有无谬误，综述作者是不知道的，所以最好不要间接转引文献。⒋ 参考文献不能省略。有的科研论文可以将参考文献省略，但文献综述绝对不能省略，而且应是文中引用过的，能反映主题全貌的并且是作者直接阅读过的文献资料。5.综述篇幅不可太长。杂志编辑部对综述的字数一般都有一定数量的约定。作者在初写综述时，往往不注意这点，造成虚话、空话较多，重点不突出。综述一般不宜超过4000字。 综述并不是简单的文献罗列，综述一定有作者自己的综合和归纳。有的综述只是将文献罗列，看上去像流水帐，没有作者自己的综合与分析，使人看后感到重复、费解，材料与评述协调。
网站开发的论文中网站测试怎么写 这个其实很好写的啊可以提供些资料给你，如果还是不会写的话 有以下几点需要注意。一是注意段落与章节之间的逻辑性。对于理学方面的毕业论文还应当注意理论论证的严密性和知识的系统性，同时论述要以论题为核心展开；二是论文的阐述宜客观，一般采用第三人称叙述，尽量避免使用第一人称；三是文章内容的叙述要详略得当，要注意避免重复。对于有新意、有争论的观点，则要讲透， 绝不能吝惜笔墨 怎么写论文中的系统测试？ 不知道你们学没学过软件测试举例来说，就是如果你的系统中带#号的项目为必须填写的，那么你就正常憨写看下，然后再不填写看系统的反应，总之写论文中的测试没必要太麻烦论文检测一般检测的是哪些部分 中英文摘要，正文，致谢都是检测的内容，不用检测的有封面，目录、文献、脚注。 哪位大侠帮帮我一下啊？毕业论文有一项是软件调试，这部分该怎么写啊？？？ 首先大概确定自己的选题，然后在网上查找几份类似的文章，通读一遍，对这方面的内容有个大概的了解，参照论文的格式，列出提纲，补充内容，实在不会，把这几份论文综合一下，从每篇论文上覆制一部分，组成一篇新的文章，然后把按自己的语言把每一部分换下句式或词，经过换词不换意的办法处理后,网上就查不到了,祝你顺利毕业！！！ 论文查重报告中的解释说明怎么写 知网检测，就是用一定的算法将你的论文和知网数据库中已收录的论文进行对比，从而得出你论文中哪些部分涉嫌抄袭。目前的对比库有： 中国学术期刊网络出版总库 中国博士学位论文全文数据库/中国优秀硕士学位论文全文数据库 中国重要会议论文全文数据库 中国重要报纸全文数据库 中国专利全文数据库 互联网资源 英文数据库(涵盖期刊、博硕、会议的英文数据以及德国Springer、英国Taylor&Francis 期刊数据库等) 港澳台学术文献库 优先出版文献库 互联网文档资源 关于学校查重率、相似率、抄袭率： 各个学校不一样，全文重复率在30%一下（而有的学校，本科是20%）。每章重复率应该没有要求，这个每个学校会出细则的，并且学校也出给出他们查重复率的地方——基本都是中国知网。具体打电话问老师，每界每个学校要求都不一样 相关查重系统名词的具体作用： 查重率的具体概念就是抄袭率，引用率，要用专业软件来测试你的文章与别人论文的相似度，杜绝抄袭。基本就这意思。 一个是自写率 就是自己写的 一个是复写率 就是你抄袭的 还有一个引用率 就是那些被画上引用符号的 是合理的引用别人的资料 修改重复率或抄袭率论文的经验： CNKI是连续的字数相同不能超过13个字，万方是连续的字数相同不能超过15个字。否则就会标注出来，算进重复率。我们学校规定是CNKI检测重复率不能超过30%.两种数据库检测重复率会有结果上的误差，一般CNKI会更严格一点，先在用万方检测一下，然后对照重复段落，句子反复修改一下，最后用CNKI检测一下，就放心了。 现在是学生写作毕业论文的关键时期，许多学生在论文写作中要利用一些文献资料，这样就涉及到一个问题，如何应用别人的文献资料，如何形成一个良好的学术规范，避免抄袭。这在现在是一个非常迫切的问题，但是我们许多同学缺乏严格的训练，也不知道什么情况下是抄袭，什么情况下是引用别人的文章。在这里我想对这个问题作出一个简单的讨论。这仅仅只能算是个抛砖引玉而已，目的是想和大家一起讨论这个话题。 什么是抄袭行为？简单地说就是使用了别人的文字或观点而不注明就是抄袭。“照抄别人的字句而没有注明出处且用引号表示是别人的话，都构成抄袭。美国现代语言联合会《论文作者手册》对剽窃（或抄袭）的定义是：‘剽窃是指在你的写作中使用他人的观点或表述而没有恰当地注明出处。……这包括逐字复述、复制他人的写作，或使用不属于你自己的观点而没有给出恰当的引用。’可见，对论文而言，剽窃有两种：一种是剽窃观点，用了他人的观点而不注明，让人误以为是你自己的观点；一种是剽窃文字，照抄别人的文字表述而没有注明出处且用引号，让人误以为是你自己的表述。当然，由于论文注重观点的原创性，前者要比后者严重。至于普及性的文章却有所不同，因为并不注重观点的原创性，所以并不要求对来自别人的观点一一注明，因此只看重文字表述是否剽窃。” 那么如何使用别人的文献资料呢？美国哈佛大学在其相关的学生手册中指出，“如果你的句子与原始资料在观点和句子结构上都非常相似，并且结论与引语相近而非用自己的话重述，即使你注明出处，这也是抄袭。你不能仅仅简单改变原始资料中的几个词语或者对其进行摘要总结，你必须用你自己的语言和句子结构彻底地重塑你的总结，要不就直接引用。”（引自哈佛大学的相关规定，该原文是我1年前看到的，现在找不到出处了）。 可见，对别人的内容的使用必须进行全面的重写，否则就有抄袭的嫌疑。但这里要避免胡乱拼凑和揉合。 总之来说，我们必须尊重别人的智力成果，在文章中反映出哪些是你做的......>> 毕业论文选报系统的系统功能测试怎么写 模板格式有要求吗，给你篇现成的如何。论文要尽量契合这些规范。 常见的阐述形式是：首句为小论点或承上启下的过渡词句；中间盘绕小论点，运用恰当的事实、理论论据，或针对理想生活中的某些现象 毕业论文怎么写，才能通过检测 把人物的经历和事物的发展变化过程表达出来的一种表达方式。它是写作中最基本、最常见、也是最主要的表达方式。 2描写：是对人物的外形、动作、事物的性质、形态和景物的状貌，变化所作的具体刻画和生动描摹。 论文单晶结构测试实验部分怎么写 这种文体一般是先指出对方错误的实质，或直接批驳（驳论点），或间接批驳（驳论据、驳论证）；继而，针锋相对地提出自己的观点并加以论证。驳论是跟立论紧密联系著的，因为反驳对方的错误论点，往往要针锋相对地提出自己的正确论点，以便彻底驳倒错误论点。 侧重于驳论的议论文是驳论文.驳论文往往破中有立,边破边立,即在反驳对方错误论点的同时,针锋相对地提出自己的正确观点. 批驳错误论点的方法有三种:1.驳论点2.驳论据3.驳论证. 但归根结底是为了驳论点。 驳论文是议论文常见的论证文体，在对一些社会丑陋现象的批判与揭露上价值尤为突出，但学生在写作中往往感到不知从何驳起，无从下笔。其实，这类文章写作有一个思路，那就是：1、列现象，2、示弊端，3、探根源，4、指出路。本文适宜高中课文，鲁迅先生的名篇《拿来主义》为例，对驳论文的这一特征予以探析。 列现象 对现实中不合道德、有碍社会健康发展的现象进行列举。事例选取的典型性，以求警醒人们；罗列的丰富性，以求引起读者共鸣；修辞的多样性，以求彰显行文文采，增强气势。例： 单是学艺上的东西，近来就先送一批古董到巴黎去展览，但终“不知后事如何”；还有几位“大师”们捧著几张古画和新画，在欧洲各国一路的挂过去，叫作“发扬国光”。听说不远还要送梅兰芳博士到苏联去，以催进“象征主义”，此后是顺便到欧洲传道。 毕业论文检测结果分为2部分什么意思 必须围绕所论述的问题和中心论点来进行论证。开篇提出怎样的问题，结篇要归结到这一问题。在论证过程中，不能离题万里，任意发挥，或者任意变换论题。如果有几个分论点，每个分论点都要与中心论点有关联，要从属于中心论点。所有论证都要围绕中心论点进行。这样读者才能清楚地了解分论点和中心论点。议论文的逻辑性很强，论证必须紧扣中心，首尾一致。 3)“立”往往建立在“破”的基础之上。在立论的过程中，需要提到一些错误的见解和主张，加以否定和辩驳，以增强说服力，使读者不会误解自己的观点。