拼多多论文检测与查重类目怎么上架，方法如下把已写好的论文通过知网论文检测系统资源库比对，得出与各大论文库的相似比。论文检测系统包括已发表文献检测、论文检测、问题库查询和自建比对库，已发表文献检测指检测系统能够自动将属于用户的已正式发表的学位论文检索出来，并对每一篇已发表文献进行实时检测，快速给出检测结果，论文检测指主要实现论文实时的在线。
不知道你是到最后阶段了没，到最后的话你要用学校给你们的平台检验了，如果还没到的话，你先花钱查一下， 你要找和你们学校是一个平台的进行检测（建议提前检测，不然你们一届学生那么多，后面检测的有可能你能想的话，别人也用了），搜索进去平台，然后上传论文，上传方式有，复制粘贴或者上传文档， 还是用复制粘贴吧，要检测啥就复制粘贴啥，花钱检测后能到学校要求后，在到学校给的平台检测，步骤相似，祝毕业顺利。
当论文检测步骤不正确时，可能会影响论文的查重率。因此，了解论文的检测步骤对我们检测论文具有重要作用，避免检测错误。那么检测论文的步骤是怎么样的？paperfree小编接下来介绍一下。 1.检测论文首先要做的就是选择正规的论文检测网站，因为现在有很多论文查重网站，给了我们更多的选择，但也有很多非正规的检测网站。选择正规可靠的论文检测网站是我们检测论文的第一步。 2.选择论文检测网站后，可以登录论文检测网站，点击进入相关论文查重界面，然后根据页面提示的信息输入论文题目、作者姓名等内容，最后点击上传。 3.论文提交检测网站查重后，只需耐心等待一段时间即可获得论文检测报告。需要注意的是，论文检测报告生成后要及时下载，因为论文检测系统会在短时间内自动清理论文和检测报告，清理后不能下载论文检测报告。 4.这里还需要提醒大家，不同的论文检测网站对上传论文的字数有不同的要求，千万不要超过所选检测网站要求的字数。如果超出字数范围，建议将论文分成几个部分进行检测。
1、选择一个可靠的论文检测系统；2、在选定的论文检测网站上注册或直接登录账户，然后点击查重入口查重；3、输入论文的相关信息，点击上传论文；4、论文检测时间一般为10-30分钟；5、拿到论文检测报告后，根据测试报告中的内容对论文进行有针对性的修改，修改完成后再次进行检测和修改，步骤与上述内容一样。
1.一般常见的DDT/666/马拉硫磷/1605等,在普通的气相色谱加一个农残检测器也就行了.2.如果要求检测精度较高,一般最好用高压液相色谱.3.对于像毒鼠强类的高毒低浓度能解决的法子是色谱质谱联用，不过即使是普通的成套仪器价格可能也要在100万以上．4.至于方法问题不大,买仪器时，售后服务里面全有了．
农药对环境的影响 农药对提高粮食产量所作的贡献是不可替换的，据统计，全世界每年因使用农药可增加3×10８ｔ～3．5×10８t的粮食。如按每人每年250kg口粮计算，这些粮食可以养活12亿～14亿人口，从这个意义上来说，农药对人类发展的重要性是不言而喻的。但同时，农药是一类有毒化学物质，而且是人们主动投入到环境当中，长期大量使用，对环境生物安全和人体健康都将产生较大的不利影响。目前，农药与环境已经成为农业可持续发展中要解决的重要问题之一。农药的广泛使用对生态环境的污染和破坏也带来了严重的后果，毒害事故频频发生。控制农药污染，保护生态环境，已成为环境保护的一个热点问题。 我国农药污染特点及其存在的问题表现在以下几个方面。 （1）农药对土壤微生物的影响。植物化学保护所使用的农药，有的直接施于土壤里防治病、虫、草害的同时直接接触土壤微生物，就是直接喷布于植物地上部的农药也大部分掉在地上残留在土壤里，土壤里这些农药都会直接或间接与土壤微生物产生相互作用。一方面农药对微生物产生有利或不利影响，这关系着土壤肥力、植物发育和病、虫、草害的发展；另一方面土壤微生物对农药的降解代谢也起作用，这关系到农药的残效和残留。农药对土壤微生物的影响，各种药剂作用不同，不同土壤条件、施药时间、浓度等都对作用产生影响。例如：有机磷杀菌剂使用高浓度时对大豆根瘤菌起抑制作用，五氯酚钠和苯胺灵可能降低固氮菌的固氮作用，而扑草灭、草藻灭有时增加胺化作用。 （2）农药对害虫天敌的影响。害虫的天敌种类很多，包括病原微生物（病毒、细菌、真菌和原生动物）、线虫、蜘蛛、昆虫（捕食性及寄生性昆虫）和脊椎动物（蛙类和鸟类）等。在化学防治中，农药对害虫天敌的影响是不可忽视的。在不同类的农药品种中，以杀虫剂对害虫天敌的影响较大，而杀菌剂与除草剂影响较小。由于大量杀伤天敌，破坏害虫与天敌间的生态平衡，可能导致害虫再猖撅，给防治工作带来更大的困难。在农药使用时，应选择适当的剂型、使用浓度、施用的方法、用药时间等，降低农药对天敌的影响。例如：用三氯杀螨醇、石硫合剂防治红蜘蛛，既可以杀卵，又杀成虫、若虫，对天敌也比较安全。选用敌百虫防治荔枝蝽象，对其卵内寄生蜂没有影响，选用％以下浓度的西维因防治果树红蜘蛛，对捕食性天敌钝绥螨没有影响。采用内吸磷包扎果树的茎干，或用久效磷于树干涂环，防治介壳虫或蚜虫，或者把农药施于作物根部，使根部吸收、输导到地上部而起杀虫作用，这种施药方法对天敌基本没有影响。施药时期应根据害虫发生适期和天敌发生适期适当进行安排，若发生矛盾，则必须加以调整，或提早或推迟。为保护寄生蜂，应尽量避开蜂的羽化高峰、幼蜂、化蛹前期和蛹阶段施药。
不同农产品类型有不同的检验要求，根据不同的产品类型可根据相应的国家卫生标准进行基本的理化测试，如果说对产品要求比较高可参考无公害农产品进行项目全检。至于普通新鲜的农产品，只要进行农药残留检测，这一块可根据GB 2763-2014 食品中农药的最大残留限量，按照相应的类型选择项目进行测试，可以去本地方的农产品质量安全检验监测中心检测（官发权威，但是流程比较麻烦），也可以去第三方检测机构：目SGS、华测、谱尼等机构（简单：有偿服务），这些做的还不错的检测机构对于农残这一块基本都会有相应的套餐推介。目前，在食品这一块很多官方机构都是选择第三方检测机构外包，一般取得了cma、cmaf资质证书的机构都可以进行检测。：食品生物化学、微生物学、食品卫生安全、仪器分析、农产品质量检测标准、农产品质量检测技术、农产品质量安全、企业经营管理、有机化合物基本性质分析技能训练、微生物实验技术技能训练、仪器分析应用技术训练、农产品质量检测技能训练、岗位就业综合实训、毕业论文等，以及各校的主要特色课程和实践环节。农产品（farmproduce）是农业中生产的物品，如高粱、稻子、花生、玉米、小麦以及各个地区土特产等。国家规定初级农产品是指农业活动中获得的植物、动物及其产品，不包括经过加工的各类产品。【法律依据】 《中华人民共和国农业法》 第三条 国家把农业放在发展国民经济的首位。农业和农村经济发展的基本目标是：建立适应发展社会主义市场经济要求的农村经济体制，不断解放和发展农村生产力，提高农业的整体素质和效益，确保农产品供应和质量，满足国民经济发展和人口增长、生活改善的需求，提高农民的收入和生活水平，促进农村富余劳动力向非农产业和城镇转移，缩小城乡差别和区域差别，建设富裕、民主、文明的社会主义新农村，逐步实现农业和农村现代化。《中华人民共和国产品质量法》 第十九条 产品质量检验机构必须具备相应的检测条：件和能力，经省级以上人民政府市场监督管理部门或者其授权的部门考核合格后，方可承担产品质量检验工作。法律、行政法规对产品质量检验机构另有规定的，依照有关法律、行政法规的规定执行。
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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每个大学毕业生除了写好毕业论文外，还必须保证毕业论文能顺利通过学校组织的论文检测。学校对论文的查重率都有规定的标准，如果查重率超过标准，论文就不能参加答辩，从而影响论文的查重率的进程。为能顺利通过检测，许多同学都会自己提前做好论文的查重工作。但许多同学不清楚该如何操作，下面小编给大家讲一下论文查重的步骤。
先选一个查重网站，然后可以在搜索引擎上进行相关搜索，选一个正规查重网站。现在网上查论文的网站很多，大家可以选择一些比较有名的查论文网站，这样就可以防止自己在查论文的时候不小心泄露出去。你可以使用国内主流网站权威、维普和万方查重网站，也可以使用性价比非常高的papertime查重论文网站，可以省去你所需支付的查重费用。
论文查重的步骤是什么？
进入论文查重网站，找到查重入口，点击进入后将论文上传提交，有的网站按论文类型划分相应的查重入口，根据自己的论文类型找到自己的相关入口即可。
三是按照网站的具体提示，按其提示的步骤进行操作，一般是输入本人姓名和论文题目以及学校或单位名称，然后上传论文文档，最后支付相应的论文费用即可提交考试。若为papertime论文查重网站，有活动参与可获取查重字数，使用查重字数抵扣提交检测即可实现免费查重。
最终需要等待检测时间完成，完成后可以下载论文查重报告，并可以自行打印。
Word文档中有论文查重功能点开就好了首先点开会员专享～论文查重～普通论文查重
论文的相似度的检测是那些检测软件，根据对比中国知网万方数据库等等各大论文资源网对比之后得出来的检测结果。
论文查重是完成论文整个写作的必要环节，但对于第一次接触论文的学生来说，应该有很多事情缺乏理解，不知道如何处理，那么论文检测的步骤是什么呢？接下来介绍一下相关内容。 检测论文的步骤。 1.首先要做的是选择一个可靠的论文检测系统，比如paperfree、papertime值得我们信赖，但需要注意的是，学校内部查重系统不对外开放，我们使用学校系统查重一般是学校提供的检测入口；但是，Paperfree等检测系统可以随时多次检测。 2.选择论文检测网站后，可以在选定的论文检测网站上注册或直接登录账户，然后点击查重入口查重。但需要注意的是，查重入口一般有几个不同的分类，如本科论文检测、职称论文检测等。注意不要点错。 3.然后输入论文的相关信息，点击上传论文。上传论文时，要注意论文的格式是否正确。如果论文检测系统要求word文档，不要上传到PDF格式，因为这对检测结果也有很大影响。 4.论文检测时间一般为10-30分钟。检测结束后，我们可以下载论文检测报告。 5.拿到论文测试报告后，我们需要做的是根据测试报告中的内容对论文进行有针对性的修改，修改完成后再次进行检测和修改，步骤与上述内容一致。
需要发表到期刊之上
当我们已经选择了论文查重的网站，接下来的页面就是查重检测的页面。在这个页面上，我们需要填写一些相关的内容，比如论文的一些信息等。我们做好之后，就可以上传论文了。一般来说，上传论文有两种方式。第一种方式是直接添加文件，点击上传即可。第二种稍微麻烦一点，需要自己复制粘贴。不过两种方法的效果是一样的，不用担心这一种。当我们上传了文章，这是最后检测步骤。在查重的页面上，我们可以清晰的看到检测的按钮。点击这个按钮，我们只需要等待结果。结束后，我们还可以看看查重的报告，然后我们就可以根据查重的报告找出需要修改的地方来进行修改降重。
一般来说，论文发表流程如下：第一步，确定自己将要发表的论文内容，以及发表需求。第二步，选择与自己论文题材相关的期刊，核实期刊论文真伪。第三步，了解想要刊登的期刊的征稿的要求，阅读其刊登发表过的论文，看自己的论文在这些期刊上发表是否合适，其次，了解这些刊物的审稿周期等。第四步，将自己的的论文上传，通过国内的四大权威数据库如知网、万方、维普、龙源查询核实。
发表论文的整个流程，简单概括就是：定稿-选择期刊-审核-通过/返修-支付费用-定版-排版校对-印刷-出刊邮寄-上传数据库接下来按照步骤详细说说每个发表环节以及注意事项。定稿：其实就是写论文，这个我也不是专业的，所以不多说，仅从发表的角度简单说几句。1.关于论文主题：如果你的文章是准备用来发表的，尤其是准备投稿普刊，那么有些选题千万不要碰，比如港ao台、疫情、涉党涉政、宗教、神学、封jian迷xin、校园bao力等等，不要问为什么，这类主题写了大概率发表不出去！即便有收的，审核也严格，论文内容不能有不适合刊登的点。选择期刊：我个人认为这是发表论文最重要的一个环节，这个说起来很简单，做起来其实很难，很耗费精力和时间。选择期刊分为两步——第一步，大家务必要先弄清楚自己对期刊的要求，尤其是因为评职称、评奖学金、保研等这些原因需要发表论文的，一定要先去看看学校、单位对期刊的具体要求是什么，比如期刊等级，是要普刊、学报还是核心？是不是非知网收录的期刊不可？最晚什么时候需要提交评审材料？第二步，选择的期刊一定要是正规的学术期刊，即该期刊要在国家新闻出版总署可查，并且在知网、万方、维普这三个数据库（至少一个）稳定、正常更新，且收学术论文，别你在总署能查到某个期刊，数据库也稳定更新，结果人家根本不收学术性论文（比如《中国经济评论》），而你还傻傻地去投稿。而总署可查、数据库稳定更新也只能保证期刊确实存在，（青墨手打严禁复制粘贴）却不能保证你发的就一定是正刊本身，毕竟存在不少盗版刊物，所以收到录用后一定要先打杂志社电话查稿，确认文章确实被正刊录用了再付款安排。慎发电子刊、报刊、增刊，因为认可度不高，所以除非单位、学校明文规定可用，否则不要发；不要发假刊、套刊，尤其是期刊网的刊物，前面那几个还只是不太正规，但好歹是真的，假刊、套刊直接就是假的！！！假的东西能有用吗？第三步，弄清楚对期刊的要求后，根据要求去选择合适的期刊。这里需要说到投稿的两种方式：自投和找中介代发如果你是准备自己投稿，那么——首先，一定要找到官方投稿方式，可以去各数据库下载期刊的版权页，上面都会有投稿邮箱但如果你时间比较紧张、着急出刊，又或者实在没有精力去收集筛选期刊信息，那么也可以找中介代发（仅指普刊，核心找代发性价比太低了），不需要你自己花时间去找期刊，只要告知论文主题和对期刊的要求，就能给你推荐最合适的期刊。以上，发表论文的大致流程就是如此。