目标检测论文笔记目录

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论文地址： 官方源码（pytorch）：

主要说了目前表现好的目标检测主要基于较深的网络（例如Resnet，Inception），其缺点就是大量的计算成本，速度慢。而一些轻量级的网络速度较快，但检测的精度相对不高。作者提出了RFB模块，并将它添加到SSD的顶部，构建了RFBnet。

为了构建快速而强大的探测器，合理的替代方案是通过引入某些手工制作的机制来增强轻量级网络的特征表示，而不是一味地加深模型。

RFBnet 结构说明

过

RFB其实就是多分枝卷积块，其内部结构由两部分组成： 1.前一部分与inception一致，负责模拟多尺寸的pRF 2.后一部分再现了人类视觉中pRF与离心率的关系 下图给出了RFB及其对应的空间池区域图

具体来说，首先，我们在每个分支中采用瓶颈结构，由1×1转换层组成，以减少特征映射中的通道数量加上n×n转换层。其次，我们用两个堆叠的3×3转换层替换5×5转换层，以减少参数和更深的非线性层。出于同样的原因，我们使用1×n加n×1转换层来代替原始的n×n转换层。最后，我们应用ResNet 和Inception-ResNet V2 的快捷方式设计。

也叫做astrous卷积层， 该结构的基本意图是生成更高分辨率的特征图，在具有更多上下文的更大区域捕获信息，同时保持相同数量的参数 。

下图示出了多分支卷积层和扩张合并或卷积层的两种组合

所提出的RFB网络探测器重用了SSD的多尺度和单级框架，其中RFB模块被嵌入以改善从轻量级主干提取的特征，使得探测器更准确且仍然足够快。 由于RFB的特性可以轻松集成到CNN中，我们可以尽可能地保留SSD架构。 主要的修改在于用RFB代替顶部卷积层

使用与SSD中完全相同的骨干网络。 简而言之，它是在ILSVRC CLS-LOC数据集上预先训练的VGG16 ，其中fc6和fc7层被转换为具有子采样参数的卷积层，并且其pool5层从2×2-s2变至3×3-s1。 空洞卷积层用来填充空缺和所有dropout层，并移除fc8层。

保持相同的SSD级联结构，但具有相对较大分辨率的特征映射的卷积层被RFB模块取代。 在RFB的主要版本中，我们使用单一结构设置来模仿离心率的影响。 随着视觉图之间pRF大小和离心率的差异，我们相应地调整RFB的参数以形成RFB-s模块，其模拟浅人类视网膜图中较小的pRF，并将其置于conv4 3特征之后，如 由于其特征映射的分辨率太小而无法应用具有大型内核（如5×5）的滤波器，因此保留了最后几个卷积层。

train主要遵循SSD，包括数据增强，硬负挖掘，默认框的比例和宽高比，以及损失函数（例如，用于定位的平滑L1损失和用于分类的softmax损失），同时我们稍微改变了我们的学习速率调度 更好地适应RFB。 更多细节在以下实验部分中给出。 使用MSRA方法初始化所有新的conv层。

后面主要是描述研究的成果，与其他网络的对比，就不多描述了，以后补充更多关于RFBnet的细节

在上一步，完成了网络的创建和数据的预处理。接下来准备对这个网络进行训练，通过训练得到一个可以用于目标检测的深度学习网络模型。这里首先要确定上一步输出的模型和数据集的存放路径是可用的，否则训练环节会因为缺少输入而报错。 Halcon的参考样例详述了这一过程，这里做一些学习记录。 设置输入路径，主要是两个，一是上一步的预训练的以.hdl结尾的模型，另一个是数据集和样本数据字典的存放路径。 输出路径也是两个，一是存放最佳评估模型的路径，一个是最终训练完成的模型路径。 首先用check_files_availability验证预处理模型和数据集路径是否正确。没有问题的话可以开始读取。 使用read_dl_model读取前一步初始化后的网络模型，得到模型的句柄DLModelHandle。 接着用read_dict读取预处理后的数据集，得到数据字典句柄DLDataset。 设置模型参数主要通过set_dl_model_param算子，以修改属性值的方式改变关键参数的值。该算子原型如下： set_dl_model_param( : : DLModelHandle, GenParamName, GenParamValue : ) 输入三个参数： 注意，如果将'runtime'的值改为了’gpu’，则要确定cuDNN和cuBLAS已经成功安装了。 通过set_dl_model_param算子，可以将本文开头提到的设置的模型的基本参数传递给模型句柄DLModelHandle。如将'batch_size'设为之前的batch_size的值等等。 1）创建训练参数。 这里使用create_dl_train_param算子创建一个训练参数的字典，用于存放训练参数和训练效果可视化的参数。这些参数可以做个说明： 2）训练网络 接下来是最耗时的部分，即使用train_dl_model算子进行深度学习网络模型的训练。算子如下： train_dl_model( : : DLDataset, DLModelHandle, TrainParam, StartEpoch : TrainResults, TrainInfos,EvaluationInfos) 前四个参数是输入参数，后三个是输出参数。 接着到了第三步，即验证模型的部分。

检测论文目录

问题一：知网论文查重，会查我目录页吗 一般知网论文查重，是你提交什么文件就是检测什么文件的。如果你提交的论文里带了目录部分，则会检测目录部分。 关于知网查重的内容，一般学校都会有具体规定检测什么内容。如果没有规定的话就是全文检测，包括目录、摘要、正文、致谢和参考文献这五部分。问题二：我想问下，我参考别人论文的大致目录来写论文，里面还是不一样的，这样能查重的时候查出来吗 查重不过是对比 一般每个数据库有不同的标准，比如连续多少个字相同就算，但是你用自己的话说出了别人的意思，只要字顺序不一样，是查不出来的 问题三：论文查重是只查正文吗，目录和参考文献查不查啊 会查的。 目录是由正文里的标题产生的，查正文的时候会查标题； 参考文献重复一些是没问题的，不能重复太多，比如90%都一样就不行。问题四：毕业论文检测是不包括摘要、目录，只检测正文吗？检测正文和检测全文的重复率会不会不一样？ 5分 检测的内容字数都是影响你的重查率的， 一般建议全部都要检测一边，这样会得到的结果也是精准的。问题五：目录不计入查重,但需要在论文中 是什么意思 目录不计入查重,但需要在论文中 意思就是说，你提交查重的论文是需要把目录去掉的查重摘要正文等信息。 而你的论文本身是必须要有目录的问题六：毕业论文查重会查摘要，目录吗 一般只查内容，除了参考文献外都要查。就是从摘要查到总结。 问题七：论文中查重会查目录格式一致不一致么 为了点明论文的研究对象、研究内容、研究目的，对总标题加以补充、解说，有的论文还可以加副标题。非凡是一些商榷性的论文，一般都有一个副标题，如在总标题下方，添上“与××商榷”之类的副标题。 另外，为了强调论文所研究的某个侧重面，也可以加副标题。如《如何看待现阶段劳动报酬的差别――也谈按劳分配中的资产阶级权利》、《开发蛋白质资源，提高蛋白质利用效率――探讨解决吃饭问题的一种发展战略》等。 设置分标题的主要目的是为了清楚地显示文章的层次。有的用文字，一般都把本层次的中心内容昭然其上；也有的用数码，仅标明“一、二、三”等的顺序，起承上启下的作用。需要注重的是：无论采用哪种形式，都要紧扣所属层次的内容，以及上文与下文的联系紧密性。 目录 一般说来，篇幅较长的毕业论文，都没有分标题。设置分标题的论文，因其内容的层次较多，整个理论体系较庞大、复杂，故通常设目录。 设置目录的目的主要是： 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，必须注重： 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。 目录有两种基本类型： 1．用文字表示的目录。 2．用数码表示的目录。这种目录较少见。但长篇大论，便于读者阅读，也有采用这种方式的。 内容提要 内容提要是全文内容的缩影。在这里，作者以极经济的笔墨，勾画出全文的整体面目；提出主要论点、揭示论文的研究成果、简要叙述全文的框架结构。 内容提要是正文的附属部分，一般放置在论文的篇首。 写作内容提要的目的在于： 1．为了使指导老师在未审阅论文全文时，先对文章的主要内容有个大体上的了解，知道研究所取得的主要成果，研究的主要逻辑顺序。 2．为了使其他读者通过阅读内容提要，就能大略了解作者所研究的问题，假如产生共鸣，则再进一步阅读全文。在这里，内容提要成了把论文推荐给众多读者的“广告”。 因此，内容提要应把论文的主要观点提示出来，便于读者一看就能了解论文内容的要点。论文提要要求写得简明而又全面，不要哩嗦抓不住要点或者只是干巴巴的几条筋，缺乏说明观点的材料。 内容提要可分为报道性提要和指示性提要。 报道性提要，主要介绍研究的主要方法与成果以及成果分析等，对文章内容的提示较全面。 指示性提要，只简要地叙述研究的成果(数据、看法、意见、结论等)，对研究手段、方法、过程等均不涉及。毕业论文一般使用指示性提要。问题八：毕业论文查重会查摘要，目录吗 会，因为摘要，只要检测也会重复，所以好多同学，只上传摘要、正文和参考文献，会把目录、致谢词去掉。 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。 问题九：论文目录不是自动生成会影响查重吗 你好，既然标题不限你就写你最拿手的，也就是生活中你感兴味的什么东西为标题，然后写出对这东西的引见以及一些疑惑解答，学问不够就到百度搜索，很用容易的。还是搞不明白的话能够给你发些参考. 问题十：论文查重那个封面还有目录要不要弄进去 论文查重是不吃醋封面的目录的 PaperRater论文查重系统查重精准度高，跟知网查重是可以比较的，查重跟知网结果是一样 查重要求是最严格的论文查重系统

目标检测论文

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 ：

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。

论文检测的目录检不检测

会的，查重都是全文查重。包括目录和数据，公式，还有图表。

一般都是会的。

对于很多学校和论文查重系统来说，即使上传论文目录进行检测，最后检测重复率时也不会查重目录部分。查重系统自动识别论文目录的格式，筛选目录部分，不计算论文目录的重复率。

目录肯定不会查重的，目录重复的可能性很大，只要内容不重复就没有什么问题，放心即可。

毕业论文附录不会查重，不光是论文的附录，像论文的标题、序言、目录等内容也是不会进行查重的，所以也是可以帮助同学们让论文的重复率尽量的低一些。

论文查重通常是国内高校或者期刊对于即将发表的论文或者毕业论文进行原创性审核以及打击学术论文创作过程中可能存在的学术不端行为而采取的一种审核制度，论文查重一般是通过将检测的论文与查重软件数据库中所收录的论文文献，根据一定科学且严格的重复内容识别规则，将论文中发现的重复内容识别出并最终统计出总复制比。

学校对论文查重范围都有明确的要求，部分院校只需要提交正文检测，论文目录不进行查重，但是也有部分院校需要对所有内容进行查重，如果论文目录是抄袭的，重复率有可能会偏高。现在很多院校都采用知网进行检测，知网查重原理是按照论文目录自动分“章”“节”“句”进行检测，论文目录的重要性可想而知，所以，如果论文目录和他人完全一样，是会被检测出抄袭的。

论文要检测目录

论文目录是论文的向导。论文目录需要查重吗？要知道论文要查重。事实上，学校如果要求查重就需要进行检测，学校不要求查重就不需要进行检测。我们要以学校的要求为准。 一、论文目录需要查重吗？ 很多问题学生自己不知道查重论文研究需要查重哪些重要部分，今天小编就给大家讲讲论文目录是否能够参与查重! 我可以告诉你，学校不要求查重论文目录。同时，论文封面、目录、参考文献等内容不涉及查重。请放心。 现在，大学生必须写论文。越来越多的高校将对学生的毕业论文进行检查和复查，这是避免学生抄袭他人论文的有效措施。还有自学毕业论文，一般要求使用论文查重系统。论文查重系统进行规定后，学校还会对查重结果可以提出重复使用要求，一般企业要求在20％以内。那么，纸质目录是否会参与检查系统的复制？事实上，学校的要求是不同的。 论文指导目录格式进行问题:论文查重系统分析可以通过识别word目录格式的目录。如果内容表没有确定，系统可能会将内容表以红色标示，从而影响文件检讨的结果。建议先设置一级标题、二级标题、三级标题，我们可以使用word自动生成论文目录，使查重系统设计能够有效识别研究论文目录。 大多数学生使用paperfree检查系统来检查他们的论文，但一些大学使用其他系统。论文目录一般是文档处理软件自动生成的，不需要手动去编辑。

会查的，都算查重范围的。

论文查重一般查重只需要查论文正文部分，参考文献，目录，摘要，封面不需要查重，具体要看所在学校的要求。如果在知网查重，如果格式正确，知网查重系统对目录内容是不计入查重字数的，也不计算重复率。 扩展资料 1、查重系统设定论文引用不能超过引用文章全文字数的5%,如果超过这一限定比例，都不能称为引用了，而是抄袭。2、大部分的论文终稿检测都是知网论文查重系统，而知网论文查重会把论文的封面，摘要，目录，摘要，论文正文，参考文献全部都算进去，甚至包括论文的注脚等等。即上传的论文word上的.字全部都会算进去。同时学校规定的论文字数也以此为准。3、不同的学校对论文重复率要求不一样，但都有一个限定值。通常情况下，普通高校要求：本科不能超过30%，硕士不能超过20%，博士不能超过10%。当然也有些名牌学校规定：本科不能超过20%，硕士不能超过10%。

无论是即将毕业的学生还是想评职称的老师，都需要写论文。一篇完整的论文至少要包括题目、摘要、关键词、引言、正文、结论、参考文献等。那么论文摘要是什么呢？如何写论文摘要？论文查重时会查论文摘要吗？ 一、论文摘要是什么？ 摘要指的是对论文内容的简短陈述。 二、论文摘要怎么写？ 在论文摘要的定义中，我们不难看出摘要是一篇独立于文章正文的完整短文，但论文摘要不仅仅是重复文本内容的简单文本，摘要内容应包括四个要素：研究目的、研究方法、研究结果和研究结论。在撰写摘要时，我们应该对论文的写作背景、目的、意义、研究过程、研究内容和主要结果进行简要的解释，并突出文章的创新和新观点。摘要的字数一般控制在200字到500字左右。 三、论文查重时会查论文摘要吗？ 论文摘要需要查重。除论文摘要外，还将对论文的正文和结尾进行查重。论文查重系统将根据论文目录将论文划分为几章进行查重。如果一段中连续重复，则视为剽窃。论文中的图片、公式等非文非文本部分不被重复检测。此外，参考文献不参与重复检测，但必须确保论文中参考文献部分的格式正确，以便被论文查重系统识别和消除，不参与论文的重复率检测。