2020年目标检测论文

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

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。

2020目标检测论文

在谷歌学术搜索中，存有高达4亿篇论文的数据库。论文被引用的数据可以作为证明文章影响力的依据。即使这个方法有局限性，但在更大程度上，反映了当今社会的进展和科学的进步。

1《亚当：一种随机优化方法》 Adam: A Method for Stochastic Optimization。文章发布于2015年，引用数为47774。

截止2020年为止，这篇文章达到了，人类可知的引用最高数。一篇涉及人工智能的文章获得最高引用，证实了科学界对人工智能的注重。不仅是科学界对人工智能领域有巨大的兴趣，而且欧美国家也正在把人工智能作为未来的主要发展对象。美国把对人工智能的投资提高了一倍，欧盟也把投资提高了百分之70。《亚当：一种随机优化方法》能够获得最高引用，正说明在未来人工智能上，将展开激烈竞争。无独有偶，跟着这篇文章后面，引用最多的文章多是涉及人工智能。

2《图像识别的深度残差学习》 Deep Residual Learning for Image Recognition 文章发布于2016年，引用数为25256。

深度残差学习的概念出自何凯明等4名中国学生。何凯明来自清华大学物理系，现是脸书人工智能的科学家。从文章的引用数量来看，足以显示，他提出的这个方法对该行业的影响。

3《让R-CNN更快: 朝着带有区域建议网络的实时目标检测》 Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks发表于2015，引用数为19507。

4《深度学习》 Deep Learning, 文章发布于2015年，引用数为16750。

5 《带着缠绕走得更深》 Going deeper with Convolutions，文章发布于2015年，引用数为14424。

这篇文章已经成为计算机图像处理必读论文之一。

6《通过深层强化学习的人类层面的控制》 Human-Level control through deep reinforcement learning 文章发布于2015年，引用数为10394。

7 《语义分割的完全常规网络》 Fully Conventinal Networks for Semantic segmentation 文章发布于2015年，引用数为10153。

9 《脓毒症与脓毒症休克第三版国际共识》 The Third International Consensus Definitions for Sepsis and Septic Shock (Sepsis-3) 文章发布于2016年，引用数为8576。

10《RNA测序和微阵列研究中 Limma 强化差异表达分析》 Limma porwers defferential expression analyses for RNA-sequencing and microarray studies 文章发布于2015年，引用数为8328。

第9和第10篇是前十名论文中，和计算机没有关系的两篇医学论文。这是否意味着，未来对人类社会影响最大的，除了人工智能就是医学了呢？

最后要提到的这篇文章，虽然没有进入第10，但值得一提。《以深度神经网络和树搜索掌握围棋战略》 Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search发布于2016年，引用数为8209。

这篇文章涉及的是伦敦大学学院的教授David Silver, 他领导的AlphaGo团队击败了围棋九段棋手柯洁。人工智能击败了最强大脑，没有什么能比这更能说明人工智能的前途，同时也可能是一个细思极恐的大事件。在机器击败人的时代，人怎么办？

论文: EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection

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：

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

，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%

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

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

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

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

2020年检测论文

1、知网检测系统知网有分多个系统，因此不要选择错误的版本。知网是不对个人开放的，网络上的都是各显神通跟高校期刊社合作的，因此如何辨别真伪很重要。2、维普检测系统国内高校论文主要采用知网、维普，知网价格相对高一点，退而求其次，维普也是不错的选择。维普论文检测系统，是市场上比较严格的几大系统之一。3、Papertime论文检测系统严格精准的中文论文检测算法、期刊文献库、学位论文库、网络资源库等，检测的准确度如虎添翼，相信之前用过Papertime的同学们非常的清楚，papertime的检测严格度准确到每一个段落、每一句话、每一个词，所以Papertime是非常严格的。4.万方论文检测系统万方数据旗下论文检测——最严谨、科学的论文相似性检测系统。提供论文查重、论文抄袭检测、学术不端甄别。

各学校不一定，30%是上限，我建议你控制在25%以内，这样更有把我通过，现在查的很严，自己一定要在知网先查查，确保没事再上交学校，祝你好运！有问题随时问我！

初稿检测可以使用paperbv，papertime，paperfree，paperbye等，前期节省查重费用，最后看学校要求的检测系统为定稿，一上来不建议使用知网查重，因为一篇太贵了。

靠谱的网站分为两种类型：第一类：学校指定论文查重网站例如：常见的zhi网查重系统、维普之类的网站第二类：实惠经济型的网站例如：paper系列的网站free、time等等。当然，指定型的网站和经济型的网站检测出来的结果，还是有一定差异的，主要还得看自己学校的要求是怎样的。

2020论文检测

可以。paperfree和papertime的微信公众号就能够进行论文查重,还可以领取免费字数,并且还能够通过微信公众号进行在线改重、实时查重以及机器排版的功能。在公众号里面也可以进行知网查重。

论文是一个汉语词语，拼音是lùn wén，古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。

当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。

2020年12月24日，《本科毕业论文（设计）抽检办法（试行）》提出，本科毕业论文抽检每年进行一次，抽检比例原则上应不低于2%。

论文装订，论文的有关部分全部抄清完了，经过检查，再没有什么问题，把它装成册，再加上封面。论文的封面要朴素大方，要写出论文的题目、学校、科系、指导教师姓名、作者姓名、完成年月日。论文的题目的作者姓名一定要写在表皮上，不要写里面的补页上。

查重是一个匹配的过程，是以句为单位，如果一句话重复了，就很容易判定重复了。目前学校对本硕博查多采用的是中国知网CNKI学位论文检测系统TMLC/VIP。其运作模式是将论文电子版输入电子数据库，然后数据库会根据现有的所有存在的知网的或者网络上的电子数据进行匹配，软件检测到如果有13个相同的字，就认为是雷同。

现在的查重吖五花八门，说不好什么是最好的，简单粗暴的讲，学校用啥系统咱就用啥系统。

建议：一般高校用的都是知网检测，考虑知网检测价格较高，可以先用其他系统做前期修改，最后在用知网检测做最终定稿。知网因为不对个人开放，学校又不提前给学生检测，为了查重安全，也为了平复自己内心，我自己是找的一个信誉高的店，和学校的结果倒是一样，也没有造成论文泄露。当然网上有很多种查重渠道可以帮助你修改有内容重复风险的文章。大致罗列，我用过的直接介绍，最后一栏没用过的系统您根据个人情况来：

（1）万方检测，全称为万方论文检测。我本科毕业的时候，刚开始初稿用的就是知网，但是隔得时间太久了，实在找不到检测地方，抱歉。。

整体讲论文提交后是由万方数据网站所收录的文献资源，进行的不断检测。这个系统称之为万方论文检测系统。其特点是费用低，检测速度快，但是包含的系统不全面，只适合最初期的检测。

（2）paperright论文检测这个我本科前期和中期修改的时候都用过。paperright的比对指纹数据库库由超过5000万的学术期刊和学位论文，以及一个超过10亿数量的互联网网页数据库组成。检测费用相比较便宜，1元/千字，有8000字检测免费活动。适合广大的本科生、硕士研究生。

山寨的各种paper太多了，给出官网检测地址吧

（3） paperpass价格适中 PaperPass论文检测，元/千字很多本科研究生多以此检测做参考。我研究生前几次修改都是用的这个。他查重很严格，甚至比CNKI还严，因为它会将很多网络上的文句也作为重复依据（但你可以不改，因为查重报告右侧都会显示具体那句话来源于哪个地方）。

（4）知网检测，全称为中国知网论文检测。它包括知网VIP硕博检测、AMLC、PMLC（期刊论文检测）、VIP分解论文检测等多个检测系统，店里都有介绍，我不多说。它的特点是权威性高，国内机构多以其为主。不过费用太高。我个人的经验是，一篇论文，如果CNKI查出来的的重复率在15%的话，万方通常在3%，paperright通常在25%。至于具体选择哪种，你可以自己决定。

（5）最近今年还出现了paper的一系列如paper test、paperfree等系统，我个人没用过，不做评价。

由于微信的广泛使用，现在很多查重软件可以通过微信公众号进行论文查重。比如，paperfree微信公众号不仅可以进行论文查重，而且第一次关注还可以免费领取1万字数。PaperFree为用户人性化完美实现了“免费论文检测—在线实时改重—全面再次论文检测—顺利通过论文检测“的整个全过程。该查重软件不仅权威准确，还安全便捷，深受广大用户的喜爱。

截至2020年论文查重系统有很多，不同软件检测出来的结果肯定是不一样的，这里小编推荐毕业在线网，站内结合各种检测软件简单说下重复率检测的主要规则，帮助大家了解论文查重到底是查哪些?

论文检测后怎么算是被认定为抄袭呢，已应用最多知网为例，其检测方法采用了当前最为先进的模糊算法，他有一个前提，一个条件，通常这两者满足则视为抄袭或疑似抄袭。

1、一个前提：以段落为单位给出一个5%的阈值

2、一个条件：连续13个字符相同

什么意思呢，我们举例说明，假如某一段落引用其他原文13个字，如果该段落共有100个字，由于引用的占到了13%(>5%)，会被检测为抄袭，如果该段落有400字，则引用的占到了(<5%)，则不会被认定为重复或抄袭。

当然，不同系统有具体不同算法和规则，哪个系统更严格一些，目前也是众说纷纭，意见不一，但在这里只想温馨提醒以下两点：

一、论文应以原创为主，可以借鉴研究方法，但不能照搬前人的成果;

二、论文检测时，特别是硕博、本专科毕业生，一定要清楚本校使用哪种检测系统，选用与学校一致的系统和版本进行检测，多花钱事小，影响到毕业和学位就真的得不偿失了。如你需要检测论文，建议去“毕业在线网”

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。