弱监督目标检测论文讲解
地址 ： 主要思路 ：这篇论文虽然是17年投的，19年TPAMI发表，但是论文的解决角度还是值得学习和借鉴的。从题目可以看出，这篇paper主要利用混合的监督信息，即强监督信息（包含目标边界框注释信息）和弱监督信息（只有图像标签信息）。作者把从源（强监督）域中学习到的目标知识迁移到目标（弱监督）域中。
强监督目标检测虽然在一些数据集上取得了显著的效果，比如PASCAL VOC和COCO，可是，现实世界中的目标类别成千上万，用强监督的方法就需要获取这些类别的边界框注释信息，这样的工作量太大且耗费人力。这样弱监督目标检测就应运而生，训练这样的目标检测器，我们只需要图像的标签信息（只告诉图像中存在的目标类别信息），并且这种数据很容易通过网络获取。
由于弱监督只有图像标签可以利用，所以弱监督目标检测常常被当作多事例学习（multiple instance learning（MIL））问题。但是这样就存在一个很大的问题，我们只有图像标签可是我们干的是目标检测的事，所以检测器无法得到目标区域的清晰定义，进而导致了这种方法训练出来的检测器可能包含如下图中所示的目标背景，或者只包含目标的一部分。
利用混合监督学习来解决弱监督中存在的问题。那森么是混合监督呢？就是你有一部分类别的数据是强监督的（称为源域 ），另外一部分类别数据是弱监督的（称为目标域 ）。并且这两份数据之间的类别没有交叠。而存在一种情况：一张图片中包含多个类别目标，这些目标分别属于这两个数据集，那么这张图片同时被两个数据集所有，可是对应的类别的目标的标注信息不同。
从图中可以发现论文方法主要分为两个部分： 1 :两个数据集一起训练，学习域不变（domain-invariant）的目标知识，即可以学习到恰好框住完整目标的能力； 2 :利用学习到的域不变目标知识辅助弱监督学习，从而使学习到的检测器能定位到完整目标。
论文中提到第一部分学习到的域不变目标知识拥有两个重要的特性： (1) 类别独立，能够很好的推广到未知的类别； (2) 目标敏感，能过可靠的剔除干扰边界框（包含背景或者只包含目标的一部分）。
通过方法结果图，我们可以看到这个训练模型包含两个分支：(1)目标预测 (2)域分类。从分支名字上，你们应该已经猜到作用了。(1)分支用于辨别目标框，(2)分支用于辨别图像属于哪个域。网络主要是靠损失函数指导学习，前面特征提取层我们就不多描述了，可能不了解的会问，这些框框是如何来的呢？其实结构图中的ROI模块其实就是Fast-RCNN中的Roi-Pooling，这些框是预先用选择搜索（select-search，SS）算法提前准备好的（我们称为proposals，可以翻译为候选框）。接下来我们主要分析这两个分支。
输入是 中的proposals经过特征提取网络得到的特征向量，输出是维度为2的向量，用于判断是不是目标。 首先给出损失函数： 公式中符号解析： 表示边界框的标签，通过与ground-truth（就是目标的真实边界框，人为的标注信息）计算intersection-over-union (IoU)得到，即两个框的相交面积/并集面积。如果IoU大于, ，即正样本。如果在[)之间， ，即负样本。在一张图片中有很多冗余的框，肯定正样本框远远大于负样本框，为了平衡正负样本比例，限定选取正负样本比例为1：3总数64的边界框计算损失。 （sigmoid函数）, 表示这个分支， 表示第 个边界框的特征向量，其实这个公式可以理解为： 就是第 个边界框的一个打分 ，则公式可以等效于 。
论文中的domain-invariance就是通过这个分支实现的。 不同于目标预测分支，这个分支的不仅考虑了 中的边界框，也考虑了 的边界框，输出也是一个维度为2的向量，就是图像属于 或 的打分。 给出损失函数： 损失函数与上一个分支功能一样， 表示来自于 的proposals是正样本; 表示来自于 的proposals是负样本。
下面要说才是我认为最有意思的地方，可以看到方法结构图中这个分支有一个梯度取反。一般我们优化网络都会让损失收敛到0，即最小值优化，而作者在梯度方向传播到特征f前取反，这是为了最大值优化。最小值优化是为了让网络可以区分数据是来自哪一个域，作者取反操作就是为了让网络无法区分，从而实现domain-invariance。 其实我感觉直接损失函数的负号去掉是一样的（欢迎指正）。
然后从 和 中都随机选取64个proposals计算损失。
下面我们讲方法的第二部分：利用学习到辨别目标的知识来训练一个弱监督检测器。 这部分可以分为两个部分讲解：(1)如何利用目标知识(2)如何用 的数据训练检测器
作者是采用中的目标预测分支，对 中每一张图片的proposals进行打分，得到他们属于目标的分数，然后排序，取前15%当作目标框（一起当作一个"object bag"），剩余的75%作为干扰框（一起当作一个"distractor bag"）。注意这里只是区分是不是目标，并没有给出目标是哪一类。所以"object bag"中会有很多类型的目标。
作者使用的是Fast-RCNN的结构训练检测器（只包含分类分支），输出维度是K+1，K是类别数目。
为了更好的理解这里的训练过程，我们先举个栗子：输入图片1张，包含2000个SS生成的proposals，输入网络后得到1x2000x(K+1)矩阵。
如果我们要计算损失，是不是应该知道2000个框的类别标签，可是 数据是没有边界框注释信息的，我们无法得到这2000个框的标签，我们肿么办？
肯定有人想到用上面得到的"object bag"和"distractor bag"制作标签呀，的确，作者就是这么干的。
首先这个2000个框已经被我们分成了目标和干扰两个包。首先给"distractor bag"一个标签 ，然后我们根据这个图像包含的目标类别对"object bag"给出对应的类别标签 。
可是网络输出是每个框属于每一类的打分，你这给的都是包的标签，不对应呀？ 然后你肯定会想使用包中框的最高分作为包的打分不就行了。但是这样做就只是考虑了最大分框，作者给出了一个更好的计算方法： 这样可以考虑包中所有的框。 是包， 是包中每个框的打分。
然后使用交叉商损失指导网络训练：
我个人感觉这篇论文最大的创新点就是把 和 的数据一起训练的方式。一般我们都会想的是用 训练一个检测器 ，然后通过一种方式，用 来得到 中的pseudo-gt，然后训练检测器 。可是这篇论文就不一样，感觉很有意思。想继续深入了解的小伙伴，可以阅读原文。
其实看官看到这里就可以结束。 可是，本着从一而终的原则，我决定把实验也分析一遍。
其实这篇论文实验之前才5页，后面实验作者足足写了7页。。。看来实验才是重点，前面全是小菜。
实验主要可以分为三个部分：(1)数据集内部检测(2)数据集间检测(3)消融实验
实验的评价的标准主要：mAP和CorLoc。 这里说一下，mAP肯定一般都知道，CorLoc一般都是弱监督的时候才会用。它是评价模型在训练集上的定位精度。就是检测到每一类中检测到的图片占的比例，怎么叫检测到呢？就是对于一样图片中的某一类，取检测的打分最高边界框，如果与ground-truth（标注的边界框）的IoU>就是检测正确。
实验开始之前，作者给出了三个基本的检测方法。由于论文的方法是由目标知识学习和弱监督检测训练两个子模块组成了混合监督整体方法，所以作者提出了分别对应两个子模块和整体方法的基本方法。
B-WSD ：基本的若监督检测方法------->对应的子模块 B-MSD ：基础的混合监督检测方法------->对应整体的方法 OOM-MSD ：用于混合监督检测的原始的目标学习模型------->对应的子模块
下面简要说一说后两个方法： B-MSD ：作者是先用Fast-RCNN基于 训练一个强监督的检测器，然后用训练得到的模型参数初始化弱监督的检测器，然后用MIL的方式基于 训练检测器。 OOM-MSD ：这部分作者就是把模型的子模块的域分类的分支去掉了，就是直接基于 训练网络学习区分目标和干扰的知识。
就是把一个数据集按类别分为 ， 。
作者使用PASCAL VOC 2007 和 ILSVRC2013来评价他的方法。
这里就只是以PASCAL VOC 2007为例吧，作者把trainval的数据按类别分为两部分，一共20类，前10类为 ，后10类为 （根据字母排序选择的）。
当然啦，这些模型怎么训练的呢，这我要说的估计得照论文翻译了，还是感兴趣的孩童去看论文吧，哈哈哈。
还是贴图看一下模型的性能吧
这应该不用描述解释了吧。认真看图吧。（我是不会告诉你，我是认真读了一边作者分析再贴的图， :） 滑稽脸）
这里作者把PASCAL VOC 2007 的trainval作为 ，ILSVRC2013作为 。 由于ILSVRC2013有200类包含PASCAL VOC 2007的20类，所以 是180类，剔除了 中的类别。
直接贴图，直接贴图
不得不佩服，作者做实验验证的能力。学习一波。
采用数据集间检测方式，都使用AlexNet
其实作者验证这个就是是否用那75%的proposals，作者把它丢掉，WSD的网络类别就是K了，训练了一个MSD-no-distractor的模型。
就是选取其他的值来训练，看哪个高。
作者选取了ILSVRC2013中人们创造的类别作为 ，PASCAL VOC 2007中自然界中的类别作为 ，进行训练。
所实话，作者真的很会来事，但是不得不佩服。
如果你更着我读到了这里，我不得不给你点个赞，其实笔者都快被你感动了，坚持一下马上就结束了。
其实我又看了下后面，好像还不能很快结束。。。你还得在坚持很久。 -_-# ，我继续码。
这里作者和其他的目标学习方法或者获得proposals的方法进行了比较。
目标学习模型其实就是给proposals打分，然后分包，只要有类是功能的方法应该就可以比较。
作者使用召回率来比较的。
实际是如何操作的呢？ 可以看上图中的横轴是百分比，这是怎么来的呢？是由SS生存的proposals按打分排序（ss算法本身对proposals会有个打分），然后取前5%，与ground-truth计算一遍IoU，大于就算是目标框，这些框的个数/选取的proposals，这个值就是recall值。
然后用这些方法训练WSD。
作者发现一个很有意思的现象：EdgeBox，Original Obj，Domain-invarint obj 三个的Recall在15%的时候都差不多，为什么上图的性能差距这么多，为森么？
然后自问自答 ：)
然后作者定义： 正样本 ：IoU>= 局部目标 ：0 作者 ：快看，蓝色柱子，不要盯着绿色的看，我这是局部目标的比例，看我的方法多稳定。知道你们不懂，我给你举个例子 :） 我们来看0%~10% x轴 ，假设每个图片是2000个proposals 那么前15%就是300个proposals（那么其中就包含0~30个局部目标）。 让我们来看 y轴 ，蓝bar是，那么5011个训练图片中有大约500的图片的局部目标是在范围0%~10%。可以看图中，随着局部目标比例的增加，其他方法的对应的图片比例都在增加，而论文方法反而在减少，说明论文方法可以很好的剔除局部目标。 作者还进一步解释了为什么15%中包含局部目标的比例少，因为在训练图片中还包含了很多不属于数据集类别的完整目标，可是完整目标是被我们当作背景的，但是在使用学习到的目标辨别知识是与目标类别无关的，所以15%会包含很多背景中存在的完整目标，进一步相对减少了局部目标的比例。 在这里我不得不佩服作者脑回路清奇，我感觉我发现了这篇论文的另一个宝藏 。如果你读到了这里，我该恭喜你。 作者也给出了效果图，来分析几个效果较差的类别。 自行感受有多差吧。 终于结束了，我写的都累了，默默心疼在看的你。希望你有所收获。 第一次写blog，希望不是最后一次，以后应该陆续推出论文解读。 如果发现有问题，欢迎指正 _ 。 出自《Cross-Domain Weakly-Supervised Object Detection through Progressive Domain Adaptation》 文章提出怎样在无标签的数据集中（卡通图像数据集）进行目标检测。 文章提出了一种利用已知标签数据集（如VOC）去迁移到训练无标签数据集（例如卡通数据集）的目标检测方法。策略1： 作者将真实图像转化为卡通图像风格的图像，并保留图像中语义结构信息。采用的方法是Cycle-GAN。文章试验证明了 Cycle-GAN在真实图像与卡通图像之间的转换非常成功。然后就有了instant-level的标签，并用于训练检测器。即将真实图像转化为目标域的风格来训练检测器。 策略2： 将策略1中训练好的检测器给真实图像打上伪标签，进一步以真实卡通图像去微调网络，最终得到一个在卡通图像上表现优异的检测器。1. GAN很好很强大，其中Cycle-GAN能很好的将两个风格的图像进行迁移，从而有效的帮助目标检测在两种图像中的迁移。 2.目标检测的性能还是对数据集很依赖。数据集多，质量好，并且有标注。好，直接训练就完了。 Since we combine region proposals with CNNs, we call our method R-CNN: Regions with CNN features. 下面先介绍R-CNN和Fast R-CNN中所用到的边框回归方法。 为什么要做Bounding-box regression？ 如上图所示，绿色的框为飞机的Ground Truth，红色的框是提取的Region Proposal。那么即便红色的框被分类器识别为飞机，但是由于红色的框定位不准(IoU<)，那么这张图相当于没有正确的检测出飞机。如果我们能对红色的框进行微调，使得经过微调后的窗口跟Ground Truth更接近，这样岂不是定位会更准确。确实，Bounding-box regression 就是用来微调这个窗口的。 那么经过何种变换才能从图11中的窗口P变为窗口呢？比较简单的思路就是： 注意：只有当Proposal和Ground Truth比较接近时（线性问题），我们才能将其作为训练样本训练我们的线性回归模型，否则会导致训练的回归模型不work（当Proposal跟GT离得较远，就是复杂的非线性问题了，此时用线性回归建模显然不合理）。这个也是G-CNN: an Iterative Grid Based Object Detector多次迭代实现目标准确定位的关键。 PASCAL VOC为图像识别和分类提供了一整套标准化的优秀的数据集，从2005年到2012年每年都会举行一场图像识别challenge。模型详解 RCNN全程就是Regions with CNN features，从名字也可以看出，RCNN的检测算法是基于传统方法来找出一些可能是物体的区域，再把该区域的尺寸归一化成卷积网络输入的尺寸，最后判断该区域到底是不是物体，是哪个物体，以及对是物体的区域进行进一步回归的微微调整（与深度学习里的finetune去分开，我想表达的就只是对框的位置进行微微调整）学习，使得框的更加准确。 正如上面所说的，RCNN的核心思想就是把图片区域内容送给深度网络，然后提取出深度网络某层的特征，并用这个特征来判断是什么物体（文章把背景也当成一种类别，故如果是判断是不是20个物体时，实际上在实现是判断21个类。），最后再对是物体的区域进行微微调整。实际上文章内容也说过用我之前所说的方法（先学习分类器，然后sliding windows），不过论文用了更直观的方式来说明这样的消耗非常大。它说一个深度网络（alexNet）在conv5上的感受野是195×195，按照我的理解，就是195×195的区域经过五层卷积后，才变成一个点，所以想在conv5上有一个区域性的大小（7×7）则需要原图为227×227，这样的滑窗每次都要对这么大尺度的内容进行计算，消耗可想而知，故论文得下结论，不能用sliding windows的方式去做检测（消耗一次用的不恰当，望各位看官能说个更加准确的词）。不过论文也没有提为什么作者会使用先找可能区域，再进行判断这种方式，只是说他们根据09年的另一篇论文[1]，而做的。这也算是大神们与常人不同的积累量吧。中间的深度网络通过ILSVRC分类问题来进行训练，即利用训练图片和训练的分类监督信号，来学习出这个网络，再根据这个网络提取的特征，来训练21个分类器和其相应的回归器，不过分类器和回归器可以放在网络中学习，R-CNN 模型如果要拟人化比喻，那 R-CNN 肯定是 Faster R-CNN 的祖父了。换句话说，R-CNN 是一切的开端。 R-CNN，或称 Region-based Convolutional Neural Network，其工作包含了三个步骤： 1.借助一个可以生成约 2000 个 region proposal 的「选择性搜索」（Selective Search）算法，R-CNN 可以对输入图像进行扫描，来获取可能出现的目标。 2.在每个 region proposal 上都运行一个卷积神经网络（CNN）。 3.将每个 CNN 的输出都输入进：a）一个支持向量机（SVM），以对上述区域进行分类。b）一个线性回归器，以收缩目标周围的边界框，前提是这样的目标存在。 下图具体描绘了上述 3 个步骤：Abstract ： R-CNN的两个贡献：卷积层的能力很强，可以遍历候选区域达到精确的定位。2.当有标签的数据很少的时候，我们可以事前进行有标签（别的数据集上？）的预训练作为辅助任务，然后对特定的区域进行微调。Introduction: 这篇文章最开始是在PASCAL VOC上在图像分类和目标检测方面取得了很好的效果。 为了达到很好的效果，文章主要关注了两个问题：1.用深层网络进行目标的定位。2.如何用少量的带标签的检测数据来训练模型 对于 对一个问题目标定位 ，通常有两个思路可以走： 1.把定位看成回归问题。效果不是很好。 2.建立划窗检测器。 CNN一直采用建立划窗这个方式，但是也只是局限于人脸和行人的检测问题上。 本文使用了五个卷积层（感受野食195*195），在输入时移动步长是32*32。 除此之外，对于定位问题，我们采用区域识别的策略。 在测试阶段，本文的方法产生了大约2000个类别独立的候选区域作为cnn的输入。然 后得到一个修正后的特征向量。然后对于特定的类别用线性SVM分类器分类。我们用简 单的方法（放射图像变形）来将候选区域变成固定大小。 对于第二个缺少标签数据的问题 目前有一个思路就是无监督的预训练，然后再加入有监督的微调。 作为本文最大的贡献之二：在ILSVRC数据集上，我们先进行有监督的预训练。然 后我们在PASCAL这个小数据集上我们进行特定区域的微调。在我们的实验中，微调 可以提升8%的mAP。 本文的贡献;效率高 仅仅是特别类别的计算是合乎情理的矩阵运算，和非极大值抑制算法。他们共享权 值，并且都是低维特征向量。相比于直接将区域向量作为输入，维数更低。 本文方法处理能实现目标检测，还以为实现语义分割。 2.用R-CNN进行目标检测： 有3个Model： （1）产生独立的候选区域。 （2）CNN产生固定长度的特征向量。 （3）针对特别类别的一群svm分类器。 模块的设计 候选区域： 之前有大量的文章都提过如果产生候选区域。本文采用SS（selective search ）方法。参考文献【34】+【36】 特征抽取： 对于每个候选区域，我们采用cnn之后得到4096维向量。 测试阶段的检测 在测试阶段，我们用选择性搜素的方式在测试图片上选取了2000个候选区域，如上图所示的步骤进行。 运行时间分析: 总之当时相比很快。 训练模型 有监督的预训练： 我们使用了大量的ILSVRC的数据集来进行预训练CNN，但是这个标签是图片层的。换句话说没有带边界这样的标签。 特定区域的微调： 我们调整VOC数据集的候选区域的大小，并且我们把ImageNet上午1000类，变成了21类（20个类别+1个背景）。我们把候选区域（和真实区域重叠的）大于的标记为正数，其他的标记为负数。然后用32个正窗口和96个负窗口组成128的mini-batch。 目标类别分类器： 对于区域紧紧的包括着目标的时候，这肯定就是正样本。对于区域里面全部都是背景的，这也十分好区分就是负样本。但是某个区域里面既有目标也有背景的时候，我们不知道如歌标记。本文为了解决这个，提出了一个阈值：IoU覆盖阈值，小于这个阈值，我们标记为负样本。大于这个阈值的我们标记为正样本。我们设置为。这个是一个超参数优化问题。我们使用验证集的方法来优化这个参数。然而这个参数对于我们的最后的性能有很大的帮助。 一旦，我们得到特征向量。因为训练数据太大了。我们采用standard hard negative mining method（标准难分样本的挖掘）。这个策略也是的收敛更快。 Results on PASCAL VOC 201012 . Visualization, ablation, and modes of error . Visualizing learned features 提出了一个非参数的方法，直接展现出我们的网络学习到了什么。这个想法是将一个特定的单元(特性)放在其中使用它，就好像它自己是一个对象检测器正确的。具体方法就是：我们在大量候选区域中，计算每个单元的激励函数。按从最高到最低排序激活输出，执行非最大值抑制，然后显示得分最高的区域。我们的方法让选定的单元“为自己说话”通过显示它所触发的输入。我们避免平均为了看到不同的视觉模式和获得洞察力为单位计算的不变性。我们可以看到来着第五个maxpooling返回的区域。第五层输出的每一个单元的接受野对应输出227*227的其中的195*195的像素区域。所以中心那个点单元有全局的视觉。. Ablation studies 实际上ablation study就是为了研究模型中所提出的一些结构是否有效而设计的实验。比如你提出了某某结构，但是要想确定这个结构是否有利于最终的效果，那就要将去掉该结构的网络与加上该结构的网络所得到的结果进行对比，这就是ablation study。 Performance layer-by-layer, without fine-tuning. 我们只观察了最后三层Performance layer-by-layer, with fine-tuning. 微调之后，fc6和fc7的性能要比pool5大得多。从ImageNet中学习的pool5特性是一般的，而且大部分的提升都是从在它们之上的特定领域的非线性分类器学习中获得的。Comparison to recent feature learning methods. 见上图 . Detection error analysis CNN的特征比HOG更加有区分。. Bounding box regression 有了对错误的分析，我们加入了一种方法来减少我们的定位错误。我们训练了一个线性的回归模型HOG和SIFT很慢。但是我们可以由此得到启发，利用有顺序等级和多阶段的处理方式，来实现特征的计算。生物启发的等级和移不变性，本文采用。但是缺少有监督学习的算法。使得卷积训练变得有效率。第一层的卷积层可以可视化。 【23】本文采用这个模型，来得到特征向量 ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition用了非线性的激励函数，以及dropout的方法。【34】直接将区域向量作为输入，维数较高。IoU覆盖阈值=，而本文设置为，能提高5个百分点。产生候选区域的方式：selective search 也是本文所采取的方式是结合【34】+【36】。【5】产生候选区域的方式为：限制参数最小割bounding box regression HOG-based DPM文章中的对比试验。缩略图概率。[18][26][28]文章中的对比试验。 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。 纪检监察对于工程建设领域建设项目的监督检查，主要是监督检查工作程序，落实制度情况。专业方面的问题主要由住建部门负责。纪委一般不介入，主要由监察部门开展监督检查工作，一般来说主要采取以下措施：规范工程建设项目招标程序，对招标项目立项由发改部门牵头，监察局审查其立项依据是否符合规定。对招标文件进行审查，是否符合招投标管理办法规定；监督招标评标过程，检查是否存在围标、串标、不按规定招标等问题；审查投标公司是否具备相应资质等；工程建设过程中，加强监督检查，是否存在施工管理方面的问题、质量问题、安全生产方面问题、是否履行合同要约等等。 监督学的小论文如下： 内监督严格地说来是一种自觉的、主动的过程，是在党内组织内部范围内，依靠党自身的力量实行的自我约束和完善，强调的是通过党自身的力量解决自身的问题。党内监督就其政治含义而言，它是一种预防的机制，是保持党的先进性和纯洁性、增强党的凝聚力和战斗力的重要手段。 加强党内监督是反腐倡廉的关键环节。我们党是执政党，执政党的党内监督，关系到执政权力的正确行使，人民的根本和人心向背，党的阶段基础和群众基础的不断巩固。 提高党的执政能力，很重要的是要通过加强党内监督，保持党的先进性和纯洁性，增强党的凝集力和战斗力，提高党的领导水平和执政能力。同时，我们也应该看到，近几年虽然党内监督的力度不断加大，也取得了实实在在的效果。但在党内监督上，还存在着一些问题。 一是一些领导缺乏党内平等的民主意识，自持位高权重，凌驾于党组织之上，只许自己监督别人，不许别人监督自己。而腐败现象又恰恰发生在这些领导干部的身上。 二是监督不了。一些领导干部往往是决策权、执行权和监督权集一身，“党的领导”变成“个人领导”，最后的结果必然是“绝对的权力导致绝对的腐败”。 三是无力监督。现行的纪检监察机关是实行双重领导体制，作为上级监督下级容易，而下级监督上级就很难。就出现人们常说的上级监督下级太远，下级监督上级太难，同级监督太软，法纪监督太晚，舆论监督太泛的现象。极易造成失监、失察、失真的现象，甚至出现所谓的监督“真空区域”。 四是监督渠道不畅。如在一些部门办事公开透明度不高，权力运作、重大事项决策、干部选拔等工作公开性不强，公开范围不广泛，干部群众获取信息还存在不对称问题，致使在行使知情权、参与权、选择权方面受到限制。 写小论文的注意事项： 确定题目：论文题目可以从专业知识中来，也可以从时政热点中来，平常多看书、多积累、多思考，便会发现很多问题，这些问题或大或小，都可以成为论文选题的一个方向。同时，根据自身兴趣加以甄别、优选，然后确定一个合适的论文题目。要精炼论文题目，使得一看题目就很具吸引力。 细列提纲：确定题目后，要全面收集资料，最好是通过中国知网下载一些与所写论文相关的核心期刊文章；要花点时间精读文献，即便是在确定论文题目时，心中已有提纲，也必须再去阅读一些相关文献，这是列好提纲的基础，也是后面撰写论文的必要积累和热身。 参考资料：全力推进交通基础设施事业在新形势下又好又快发展 今年是建国60周年，也是实施“十一五”交通基础设施发展规划的关键之年。做好今年的各项工作，意义重大，影响深远。面对宏观经济形势的新变化、科学发展的新要求、交通基础设施发展的新阶段、人民群众的新期待，我们必须把“千方百计谋发展、攻坚克难抓落实”作为当前和今后一个时期的鲜明工作导向，做到“争、逼、防、干”，即立足争，争项目、争资金、争进度；着眼逼，逼出新思路、新办法、新招数；加强防，防安全风险、防质量风险、防廉政风险；坚持干，求真务实，真抓实干。只要我们顽强拼博，奋力冲刺，就能续写宿迁交通基础设施发展的新篇章。 一、立足“争”，全力促发展，进一步保持交通基础设施发展的强劲态势今年，随着金融危机快速蔓延和国内外经济运行明显减速，交通基础设施事业的发展也受到了很大的影响。我们要注重从变化的形势中捕捉和把握难得的发展机遇，抓住危中之机，用好危中之机，采取一切措施，争项目、争资金、争进度，咬定目标、高点定位、抢抓机遇、攻坚克难，全力推动交通基础设施的新一轮大发展。 （一）立足“争”，必须客观总结去年发展成效。2008年，在市委、市政府的坚强领导下，全市交通基础设施系统广大干部职工始终坚持“好字当头、后发快进、干字为本”的指导思想，锐意进取、攻坚克难，我市交通基础设施事业保持了稳中有进的发展势头。招商引资工作进展顺利。我们紧紧围绕加速工业化这个核心，主攻大项目、服务大项目，全力推进招商引资工作。我局通过认定亿元以上新开工项目为伟盛塑业，计划总投资亿元；已验收的竣工项目分别是龙马动力、中联物流、创裕制衣、着得禄内衣等一批项目，以及伟盛塑业、丰泰养殖、德明针纺、集装箱保税库、江苏通泰物流等一批开工形象进度明显的项目，总计完成固定资产投资3亿多元，超额完成年初市政府下达给我局的目标任务。交通基础设施基础设施建设稳步推进。我们积极加强资金筹措、狠抓前期工作、加快工程推进、严格质量监管，圆满完成了年初下达的交通基础设施基础设施建设任务，全市交通基础设施基础设施结构得到显著改善，共完成交通基础设施基础设施建设投资亿元，占省厅下达年度计划的113%。交通基础设施行业管理水平不断提升。深入推进法治交通基础设施建设，交通基础设施市场秩序不断规范，公共服务能力不断提高。水上交通基础设施安全监管措施扎实有效，路政航政管理不断完善，运输市场经营行为不断规范，工程质量监管进一步加强。交通基础设施安全生产形势稳定，我们严格按照“安全第一、预防为主、综合治理”的工作方针，加大隐患排查力度，加强应急体系建设，完善安全生产应急体系，深入隐患排查整改，加强安全专项整治，全市交通基础设施安全生产形势总体保持稳定。交通基础设施行风建设成效显著。我们始终坚持“一手抓发展、一手抓队伍”的工作思路，在以往“一岗双责”的基础上，建立健全“一岗三责”制度，即所有决策层和管理层要对自身的分管工作、分管工作内的党风廉政建设及安全管理工作负责，所有执行层对自身的业务工作、廉洁自律及职责范围内的安全管理工作负责。 （二）立足“争”，必须敏锐捕捉难得的发展机遇。机遇是最宝贵的资源，不可多得，稍纵即逝。在当前纷繁多变的经济环境中，我们必须善于抓住交通基础设施事业发展的新机遇。一是加大基础设施投入的机遇。为促进全国经济平稳较快增长，国务院决定于2010年前投入4万亿元用于扩大内需，其中“加快铁路、公路等重大基础设施建设，加大农村公路建设力度”等多项内容涉及交通基础设施行业。党的十七届三中全会对农村改革发展作出了全面部署，坚持把加快发展农村社会事业、提高农村公共服务水平作为公共财政支出的重要内容，推进城乡基本公共服务均等化，并强调要加快农村公路建设向农村集中居住点延伸，积极推动城乡客运一体化。这就对我市促进农村交通基础设施发展，推进城乡交通基础设施一体化等提出了新的要求，明确了新的任务。省、市政府也相继出台了保增长、促稳定相关措施，我们要牢牢抓住这一机遇，加快推进交通基础设施发展。我们要瞄准国家和省资金投向，加强项目编制和申报工作，加大跑项目的力度，积极争取一批基础设施项目进盘子、上本子、入笼子。二是宏观政策宽松的机遇。国家实施积极的财政政策和适度宽松的货币政策，打出了一系列扩大内需的“组合拳”，涉及项目审批、土地审批等方面的政策趋向松动，取消对商业银行的信贷规模限制，加大对重点工程信贷支持。这为我们提供了多年企盼、急切需要、短期见效、长期受益的政策机遇和宽松环境。三是低成本生产建设的机遇。当前，钢材等原材料价格大幅回落、劳动力成本持续走低、重大机械装备价格下降，为交通基础设施建设节本增效、扩大投资提供了机遇。四是体制整合的机遇。国家“大部制”改革将逐步深入，省厅已经形成公铁水空齐抓共管的大交通基础设施管理体制，在这样的背景下，各市县的交通基础设施管理体制改革也在积极整合，这为统筹各种运输方式、实现交通基础设施又好又快发展赢得了主动，为我市交通基础设施发展方式转变、供给结构优化、服务质量提升等带来了重大机遇。 （三）立足“争”，面对挑战和难题，必须高点定位全年奋斗目标。面对宏观环境复杂多变、区域竞争日益加剧的态势，不进则退，慢进也是退，稍有懈怠，就会贻误机遇，耽误事业。我们要牢固树立“坚持好快干，跨越不动摇”，高点定位，争创一流，全面谋划今年的目标任务。工程投入要更大，加快推进综合交通基础设施运输体系建设，尽快开工建设宿宿淮铁路，进一步构建较为完善的干线公路网、农村公路网和以京杭运河为主体的高等级航道体系，加快推进宿迁中心港物流枢纽项目前期工作，今年要确保完成交通基础设施基础设施建设投资亿元。运输结构要更优，大力调整和优化运输产业结构，积极推进运输市场集约化水平，快速推进客运班车公司化经营改造工作，加快运输产业升级，提升服务质量，促进交通基础设施服务业更好更快发展。积极鼓励货运经营业户发展厢式货车、集装箱挂车、特种专用或重型货车，促进货运企业向规模化、集约化方向发展。行业管理要更严，全面覆盖、突出重点，加大交通基础设施重点工程监管力度，确保将我市交通基础设施重点工程全部建成精品工程；严把行政审批关口，注重行业动态监管，将违章经营行为消灭在萌芽状态；加大交通基础设施行业监管力度，努力维护安全、高效、和谐的交通基础设施运输秩序。队伍形象要更好，内强素质、外树形象，干部职工自身建设进一步加强，反腐倡廉、机关作风建设、文明创建等取得新的明显成效，全面实现交通基础设施发展与干部队伍建设、行业形象提升协调并进；全面推行全员“一岗三责”制度，着力打造廉洁、高效的干部职工队伍。 二、着眼“逼”，极力促落实，进一步提升交通基础设施发展的工作成效 交通基础设施发展的总体要求、目标任务都已确定，关键在于抓落实。要从体制机制上把干部职工“逼”向一线，使全体人员满负荷、快节奏、高效率的工作，做到拼字当头，只争朝夕，以高效率赢得高速度，以快节奏推动快发展。 （一）加大奖惩力度，将干部职工逼向招商一线。大项目是加快发展的“牛鼻子”、区域经济的“脊梁骨”。各单位、各部门要继续将招大引强工作作为考量干部工作水平、服务全市经济社会发展大局的重中之重来抓，全面提升招大引强能力和帮办服务能力，确保2009年招商引资工作实现“三个一”，引进一个亿元项目、竣工一个亿元项目、投产一个亿元项目。一要着眼招大引强。各单位、各部门要针对国家和省扩大内需的投资导向，围绕食品饮料、机械电子、新材料、新能源以及服务外包、文化创意等区域主导产业发展，紧盯重点企业，多方合力攻坚，努力引进一批科技含量高、投资强度大、抗风险能力强、能源消耗少、污染排放低的大项目，努力在“国际500强、国内500强、行业50强”企业引进上实现新的突破。二要强化帮办服务。各单位、各部门要牢固树立“项目落户只是招商成功的一半、精心服务才是招商过程的始终”的理念，重点服务好项目从落户到投产达效过程中涉及土地、建设、供电等手续办理和交涉工作，最大限度节约客商的时间和精力。要深入企业一线，采取“一企一策”、“个案解决”的办法，帮助企业理思路、找对策、谋发展。三要完善体制机制。要继续坚持招商引资“一票否决制”和“重奖重罚制”，始终“以发展论英雄、凭实绩用干部”，注重从招商一线发现、锻炼、培养和选拔干部，经局党委会研究，凡是能引进在全市有一定影响的单体大项目，不仅按规定给予物质奖励，是科员或副科级干部的，可以破格晋升为正科级，是正科级干部的，建议市委予以提拔；要继续坚持“任务分解机制”、“任务倒逼机制”、“一线工作法”和“现场会办制”，对招商引资和帮办服务进行任务分解，对工作进展情况进行定期督查考核，对存在的困难和问题进行现场会办，确保招商引资工作的落实。 （二）强化责任分解，把干部职工逼向工程建设一线。今年的交通基础设施工程建设任务异常繁重，是历史上最重的一年。宿宿淮铁路上半年将开工建设，宿新高速公路年内完成投资2亿元，同时，要加快国道205宿迁段、省道245沭阳至泗洪段、省道249宿迁至靳桥段、省道330宿迁段、运河一号桥、黄河三号桥等交通基础设施重点项目建设步伐，完成农村公路建设379公里，可谓任务艰巨，任重道远。“在其位，谋其事”。始终怀有工作责任心和发展使命感，是一名合格的交通基础设施系统领导干部必须具备的基本素质。各级交通基础设施干部职工特别是主要负责同志要头脑清醒、沉着应对，切实承担起第一责任人的职责，更加主动地承担责任，带头抓好工作落实。要按照工作分工，认真落实领导重大项目建设责任制，要借鉴市领导重大项目建设风险抵押金的办法，把各级干部推向工程建设第一线，使手中的权力和担当的责任相一致。按照“纵向到底、横向到边”的要求，将每一项具体的责任都分解和落实到基层、到人头，把目标分解的过程变成落实责任的过程，让交通基础设施干部职工人人肩上有任务、个个头上担责任。 （三）推行干部下访，把干部逼向矛盾集中一线。信访工作是化解交通基础设施矛盾、维护行业稳定的重要渠道。尤其是近期，成品油价税费改革已经实施，做好当前的行业稳定工作，更是责任重大、意义重大。各单位、各部门要结合本单位、本部门当前信访工作的实际，广泛实施领导干部下访制度，深入基层、深入一线解决交通基础设施工作中遇到的困难和问题。一要细化工作方案。根据领导干部的分管范围和主要职责，明确干部下访联系点，按照“事先预告、上下联动、分类处理、跟踪督办”等方式，重点解决所属运输企业、施工企业、服务对象、基层一线遇到的新情况、新问题，并建立健全交通基础设施系统领导干部“零距离”下访工作责任制、包案责任制、归口办理制、限期办结制和责任追究制等相关配套机制和规章制度，确保信访问题解决到位。二要强化督促检查。各单位、各部门要按照各自的工作职责要求，一级抓一级，层层抓落实，务求工作实效。下访的各级领导干部对接待但未能当场结案的信访案件，要切实加强跟踪，及时对案件的处理情况进行督查、督办和通报，抓好调处落实工作，做到取信于民。三要注重解决问题。各单位、各部门要牢固树立群众利益无小事的观念，带着对人民群众的深厚感情做工作，切实增强宗旨意识和服务意识。在信访工作中，严格按照信访问题不查清不放过、问题不解决不放过、信访人不停诉息访不放过的原则，力求给信访人一个明确的答复。 三、加强“防”，努力打基础，进一步营造交通基础设施发展的良好氛围交通基础设施快发展，基础是关键。各单位、各部门要紧紧围绕部门工作，进一步增强风险防范意识，努力营造交通基础设施发展的良好氛围。 （一）防安全事故发生。随着全市经济社会事业的不断发展，人民群众对交通基础设施安全性的要求越来越高，迫切要求我们在加强行业管理时，牢牢将安全管理贯穿于行业管理的全过程，确保交通基础设施行业安全形势稳定。一要加强应急体系建设。各单位、各部门要紧紧绷紧安全这根弦，全面贯彻《突发事件应对法》，健全各种险情预测预警体系，进一步健全水上搜救力量储备制度，完善全市内河水上搜救工作规程，有计划地开展应急演练工作，并加大与相关部门的沟通协调，确保安全事故处理到位。二要继续加大交通基础设施安全监管力度。近期，全市交通基础设施系统接连发生了多起交通基础设施事故，去年12月22日，沭阳县二运公司发生了2辆公交车相撞，造成2人当场死亡、10多人受伤的较大事故；1月4日上午，市交运集团苏N03069在从上海返宿途中发生侧翻，造成4人死亡、15人受伤的重大事故；1月6日上午，宿豫区三运公司81路公交车发生车辆碰撞事故，造成13人受伤。这些血淋淋的事故，各县（区）交通基础设施局、各有关行业监管部门一定要引以为戒，做到警钟长鸣，深挖事故发生的深层次原因，从源头上努力加大客运市场安全监管力度。要深入开展客运市场秩序整顿和出租运输市场整顿，营造良好的运输市场环境；继续加强公路通行秩序管理，加大对超限车船、非标及建筑控制区构筑物、非法搭接道口的打击力度，维护路产路权；继续抓好我市境内“两湖一河”重点水域和“两客一危”重点船舶的安全管理，并逐步完善水上交通基础设施安全突发事件、自然灾害快速反应应急预案。进一步加强我市12395水上搜救指挥中心建设，确保水上搜救的快速反应，重点提高我市境内京杭运河、骆马湖、洪泽湖水域突发事件救助保障能力。加大渡口渡船软硬件设施建设力度，推进撤渡建桥工程，保持全市水上交通基础设施安全形势进一步稳定。加强港口安全生产监管，深入开展危险货物码头专家会诊行动。切实加大公路陡坡、急转弯、险段、危桥改造力度，不断推进公路安保工程建设。 （二）防不廉洁行为发生。我们要以更加坚定的信心、更加积极的态度、更加有力的措施，扎实推进交通基础设施系统惩治和预防腐败体系建设，抓住不廉洁现象易发多发的重点领域和关键环节及人民群众反映强烈的突出问题，以重点工作的突破带动整体工作向前推进，为交通基础设施事业又好又快发展提供坚强有力的政治保证。一要突出对领导干部的反腐倡廉教育。要加强理想教育，引导各级领导干部坚定共产主义远大理想，牢固树立马克思主义世界观、人生观、价值观和正确的权力观、地位观、利益观，把反腐倡廉教育纳入日常的政治学习中，切实规范对领导干部教育的内容、形式和要求，着力解决领导干部在思想作风、学风、工作作风、领导作风和生活作风方面存在的突出问题。二要突出交通基础设施基础设施建设领域廉政建设。要围绕工程招投标、转包分包、物资采购、资金拨付和设计变更等关键环节，完善规章制度，加强监督检查，打造“阳光工程”。要继续推行和完善廉政合同制、重点工程纪检监察派驻制和农村公路纪检监察巡查制先进经验做法，规范和完善工程项目招标投标制度及举报投诉处理机制。三要突出制度创新和体制改革。要建立完善的权力制约和监督相关制度，形成用制度管人、管权、管事的长效机制。要以改革统揽防腐倡廉各项工作，深入推进干部人事、行政审批、行政执法体制、财务管理和投融资体制方面的改革。要把反腐倡廉的措施融入各项改革和制度建设之中，堵住以权谋私、权钱交易的漏洞。 （三）防工程质量事故发生。工程质量问题，来不得半点麻痹大意，如果质量不合格，路修得越长，浪费就越大，国家财产和人民的生命就难以得到保障。因此，在交通基础设施工程建设过程中，要切实加大监管力度，推进管理创新，努力把交通基础设施工程建设成为精品工程。一是继续加强工程质量监管。要不断创新质量理念，提升质量管理方法，提高质量工作水平。继续建立健全工程质量责任制，层层落实质量目标和责任；要加大对国省干线公路及农村公路、航道船闸、港口码头等建设项目的监管力度，通过定期检查、不定期检查相结合的方式，及时发现存在问题，限期整改，强化质量通报，实施舆论监督，把事故消灭在萌芽状态，把隐患暴露在阳光之下；建立健全质量保证体系，切实加大工程质量检测频率，做到严防死守，层层把关，面面俱到，环环入扣。二是努力推进工程质量管理理念创新。要切实更新设计观念，努力推动我市交通基础设施重点工程在精细、环保、节约等方面再上新台阶。要积极推广预控法，尽早解决工程中的重点、难点问题，对可能影响目标任务完成的分项工程提早安排开工，对人力、设备不能满足完成目标任务要求的，要立即加大投入。要积极采用新工艺、新流程，节约工程成本，提升工程质量水平。三是深入开展纪检派驻工作。积极开展廉政文化进工地活动，加强工程廉政建设，加大对工程建设、管理人员的教育、督查力度。要在市局纪委的统一领导下，对每一个重点工程项目派出纪检监察组，对工程招投标、征地拆迁、材料供应、设备采购、工程质量、资金使用和管理等重点环节监督，做到及时掌握情况、及时发现问题、及时解决问题，为工程建设顺利推进提供良好的制度保障。 四、坚持“干”，奋力求突破，进一步强化交通基础设施发展的组织保障当前，改革发展稳定的任务十分繁重，完成全年目标任务、保持交通基础设施持续快速增长面临巨大压力。各单位、各部门务必始终保持奋发有为的精神状态，求真务实，真抓实干，一刻不松懈、丝毫不松劲，扎实开展工作。 （一）真抓实干，关键要领导带头。最宝贵的措施是实干的措施，最关键的落实是领导带头。当前，市委、市政府、市局交办的工作，有时还存在抓不具体、抓不到位、抓不到底现象，根子就在于有关单位、有关部门负责同志没有真正负起责任，对交办工作一签了事。推进工作，作为负责同志不仅要运筹帷幄、掌控全局，当好指挥员，更要冲锋在前、率先垂范，争当战斗员。每承担一项具体工作，必须有舍我其谁的主人翁意识，主要领导干部要当好班长，切实担负起第一责任人的责任，特别是对重点工作、重大问题要敢于拍板，敢于负责，真正做到在其位、谋其政、履其职、尽其责。要带头维护大局，正确处理全局与局部、整体与部门的利益关系，防止个人专断和各自为政，反对有令不行、有禁不止，确保政令畅通。 （二）真抓实干，重点要转变作风。交通基础设施系统全体干部职工要树立实事求是、真抓实干的工作作风，坚持时时、处处、事事抓落实、抓到位。要强化服务意识，特别是领导干部必须要沉下心来、扑下身子，亲自组织工作落实，经常对工作检查过问，确保工作落实到位。要深入开展调查研究，围绕大项目推进、加快转变交通基础设施发展方式、推进城乡交通基础设施一体化、强化交通基础设施公共服务能力、政务公开等重大课题，组织力量进行调查研究，指导和推动重点工作取得新突破，确保交通基础设施行业的各项决策能最大程度的贴民心、顺民意；要密切联系群众，经常深入到群众中去，面对面听民声，把工作的着力点放在集中民智、落实民意上，努力在自身岗位上为群众多办实事、好事、急事、难事；要加强督查问责，以督查改善工作、促进整改、推动落实。今后，对市委、市政府交办的工作，市局作出的重大决策、重要工作部署，要进行全过程督查督办，各单位要明确专门科室扎口管理，专门人员负责办理。对已经完成的要查成效，看是不是言行一致，达到预期目标，将来能否经得起时间的检验和群众的评判；正在落实的要查进度，形成强力推进之势；没有落实的要查原因，找准影响落实的症结，打通影响落实环节，处理影响落实的人员。 （三）真抓实干，核心要攻坚克难。干工作、谋发展不可能一帆风顺，必然会遇到一些矛盾和问题。面对招商引资、项目推进这一当前最紧要、最艰巨的任务，各级干部特别是招商引资负责同志要主动奔赴第一线，招引项目、服务项目。面对交通基础设施基础设施建设推进过程中前期工作难、筹资难等问题，有关负责同志、有关单位和部门要主动研究政策，加大向上协调力度，努力在条规和变通之间找准结合点，快速推进项目前期工作，全面拓展资金筹措渠道。面对当前燃油税改革中人员转岗分流、工作职能转变和重心适度转移的难题，有关单位要高度重视、密切配合，加强宣传、正面引导，深入排查隐患，主动研究措施，依法遵规化解矛盾。总之，要把突破难点问题、推进重点工作作为做好全局工作的总抓手，以难点突破之利谋求全局成功之道，以重点突破之功取得整体推进之效。同志们，做好今年的各项工作，保持交通基础设施事业又好又快发展，任务艰巨，责任重大。全市交通基础设施系统干部职工一定要在科学发展观指引下，继续秉承昂扬向上的精神状态、攻坚克难的顽强毅力、务求必胜的雄心壮志，团结一致、众志成城，全面夺取2009年交通基础设施工作的新胜利，为全市经济社会发展作出新的更大的贡献！ ［摘要］ 我国经济的不断发展，不仅提高了建筑工程的经济效益同时也大大增加了同行业的竞争力度。因此，提高建筑工程的质量才是提高竞争力的关键，那么建筑工程的检测质量控制也就成为整个工程的重中之重。本位主要分析了建筑工程质量控制的关键要点以及提出了建筑工程质量控制的优化措施。提高工程建筑质量，扩大建筑工程的收益提出一些借鉴思考。 ［关键词］ 建筑工程；质量控制；关键要点；强化措施 建筑工程行业竞争的激烈促进了建筑工程质量的提高，这是竞争的核心。随着生活的不断发展，建筑工程慢慢的与人民的生活，与社会的发展紧密相关。所以不断提高工程建筑质量确定各项质量指标都满足国家的标准，以保证人们的生命安全，促进国家经济的不断发展。 1建筑工程质量控制的关键要点 建筑安全是建筑过程中最重要的问题，也是施工过程中最需要注意和考虑的问题，严格的建筑工程管理是对建筑质量与安全的考核与负责。 从技术管理入手，不断提高施工技术水平 建筑工程是非常繁琐的工程建筑项目，所需要的工序不仅种类多而且复杂。这就需要有多种施工班组，对建筑施工的现场管理是很艰难的，要确保施工过程中各个环节的管理到位，最重要的就是加强技术管理。建筑是施工过程中技术到位了，就会减少许多不必要的麻烦。首先，加强技术工人技术培训，提供工人技术水平，让施工人员切实按照施工的图纸进行施工，严格按照标准去落实。其次，合理安排建筑工程过程中工程计划，保证各个环节有序稳定的进行；最后就是要做好技术交底与施工工序之间的交接工作，加强技术人员技术技能培训，及时掌握新的技术，以确保每一道工序都能符合标准。在最后交底的时候，一定要注意技术问题，对于工序进行交接时要做好质量检查，确保建筑施工安全提高产品质量。 从材料管理入手，提高材料选择的质量 对于建筑材料的选择，应该对供应原材料的'厂家进行严格的筛选，不仅仅只考虑经济方面，还需要考虑原材料的质量，要把握施工过程中对原材料与资金的使用。对材料的选择应该进行“三检”，要对材料进行层层把关，同时还要避免原材料的浪费，节约材料成本。 切实做好人员管理 在建筑建设过程中，项目工程的管理者是建筑工程施工的核心，建筑工人是工程项目的主力与中坚力量，在建筑施工过程中每个人每个环节对建筑施工都是至关重要，所以各司其职，建立合理科学的奖惩制度是非常必要的，对于出现错误的要进行惩罚，同时还要将工人的工资与建筑工程的质量、效率等因素连接起来，确保建筑工程的质量。 2建筑工程质量控制优化措施 施工的前期准备工作要完善 要保证建筑工程的质量，要从整个工程的前期，中期以及后期进行质量的控制。要从多个方面进行项目前期准备工作，例如在设计、决策环节应保证购入质量到位的建筑用材、设计出可靠、科学的图纸，并制定专门方案加强施工质量监管，要严格把控建筑材料的选择与使用，在提高建筑质量的同时，要在建筑施工前严格进行建筑地实地勘测，对每一个可能对建筑施工产生影响的因素进行考虑，防患未然，避免引起建筑质量问题。建筑施工单位还应该还应该选择科学的施工设施，并且选择优秀的管理者来进行设备维护，选择专业施工队伍来进行建设。 提高对建筑施工的管理与监督 在建筑施工的过程中，严格按照管理要求对施工项目进行监督检查，为建筑施工做好各个环节的安全控制，不管是在建筑材料或者其他方面都要严格按照要求进行，尤其是建筑材料更要严格把关，防止建筑材料出现问题。其次是要加强对建筑施工的监督，要提高建筑施工人员责任感以及专业技能，以保证建筑工程的质量。最后就是要加强对施工技术的管理，要对建筑施工的全局进行把控，确保能够使用正确的施工技术，保证建筑工程质量。 提高施工者的技术能力 要确保建筑施工工程的质量，还需要有专业的技术人员。提高建筑工程施工者的技术能力也是提高建筑工程质量的重要手段。首先，对于整个建筑工程需要一个统筹全局的管理人员，这个管理者必须要具有较强的管理能力，具有较高的技术水平以及丰富的实践经验等等。其次，对于一些施工人员，要加强对施工技术的业务培训，不断提高建筑施工人员的专业技能以及综合素质，确保建筑工程的质量。 完善质量目标责任制 建筑工程施工单位还应该完善自身的质量目标责任机制，就是要对建筑施工的管理负责人、技术负责人以及项目经理等各类负责人的职责进行明确的规定，确保每一个施工环节的质量都有监督控制，责任到人，能够提高施工人员的责任感，促使他们以严谨的态度对待工作，并对所有施工相关人员的质量控制责任加以明确，保证一切质量工作均由专门责任人负责并有相应的标准。例如要保证所有人员都要认真遵循权、责、利原则，要保证每一个施工人员都有相应的科学合理的工作任务，促使他们能够在各自岗位上恪尽职守。同时，还要制定统一的目标，实现各个部门之间的相互监督与配合，从而提高建筑工程的质量。 3结束语 总的来说，对于建筑工程质量控制的关键，要从完善前期施工的准备工作，加强人员的培训与管理，材料的选择，加强对建筑工程的管理与监督以及完善质量目标责任制，从而保证建筑工程的每一个环节都能够得到有效的质量控制，从而保证整个建筑工程的质量，促进建筑行业的可持续发展。 参考文献 [1]范玉柱，刘岩.建筑工程桩基工程施工技术控制要点[J].中外企业家，2015（30）. [2]陈超，王霞.浅谈建筑工程桩基工程质量控制[J].河南建材，2014（01）. [3]陈子龙.如何做好建筑工程的质量控制[J].长春理工大学学报（高教版），2009（03）. [4]王国高.建筑工程施工质量控制问题及对策研究[J].黑龙江科技信息，2013（04）. [5]胡春玲.浅谈建筑工程管理基础上的建筑工程质量控制措施[J].科技与企业，2016（05）. 分析建筑工程测量中存在的问题及应对措施论文 1 概述 保证建筑工程项目的施工质量，需要做好工程测量工作，保证测量结果的准确性。需要注意的是，工程测量工作实际进行过程中容易出现较多的问题，需要针对这些问题进行全面控制、积极解决，采用有效的应对措施，才能够保证发挥工程测量的作用和价值。 2 建筑工程测量工作的重要意义 建筑工程测量在前期规划设计阶段中的意义 建筑工程项目的前期规划设计阶段是开展工程施工的重要前提和基础，将会直接影响到后续的施工效果。在这个阶段中，积极开展建筑工程测量工作，具有十分重要的现实意义。在前期规划设计阶段，进行建筑工程测量工作，主要是为后续施工工作奠定坚实基础，在该阶段之中能有效得到地理环境、地貌地势的具体情况，并使用数据的方式进行表示，促进后续施工工作的顺利进行。 建筑工程测量在施工过程中的应用意义 在建筑项目的具体施工工作进行当中，积极开展建筑工程测量工作，主要是按照具体的设计要求出发，划分相应的施工边界，将具体的施工位置进行全面标识，该项工作的顺利开展是保证建筑工程施工工作准确进行的必要条件，能够有效指导施工工作。 建筑工程测量在经营阶段中的意义 建筑工程测量在经营阶段中具有重要的意义，该工作在这一阶段之中主要是全面检测建筑物的实际使用状态，保证建筑物的良好运营。通过建筑工程测量能有效监控建筑物的各项使用状况，保证业主们放心使用。 3 建筑工程测量过程之中出现的问题 建筑工程测量实际开展的过程中将会出现一定的问题，影响到具体的施工效果，不利于充分保障工程施工质量，需要对这些问题进行全面细致的分析： 对建筑工程测量质量不够重视 建筑工程测量工作进行当中，产生的测量结果需要有测绘监理部门的指导和监督，同时还需要质监部门进行全面的监督，保证测量结果的准确性效果。现阶段国内建筑工程测量工作还不够完善，相关管理部门对该项工作的重视程度还不够高，直接导致仅仅是在建筑工程施工的竣工阶段进行相应的检测，还主要是针对施工质量进行大体上的检查，看其是否符合相应的要求，对一些细节问题有所忽略。 建筑工程测量工作使用的仪器设备不是十分充足 仪器设备是开展建筑工程测量工作的重要前提，如果缺乏了相应的仪器设备，将导致建筑工程测量工作不能正常顺利的进行。现阶段很多建筑企业中为了节约开支和成本，使用的测量仪器设备较为落后，精确度不够高，并且数量还不多，严重影响到了建筑工程测量工作的.实际完成效果，主要是表现在测量结果不够准确，测量工作进行不够顺利，测量数据中有所缺漏，不利于保证后续施工的工程质量。 建筑工程测量人员的不科学操作情况 有些建筑企业为了保证测量结果的准确性和真实性，花费较大成本购进了先进的仪器设备，但是由于很多建筑工程测量人员的操作不当，造成了较大的损失。建筑工程测量人员的专业能力和知识掌握情况不够良好，很难有效使用先进的建筑工程测量仪器设备，并且具体的操作工作不够科学，影响到了数据测量结果的精确性，无法达到施工工程的实际标准。 4 提升建筑工程测量质量和效果的有效方式和措施 现阶段建筑行业取得了良好的发展成果，建筑工程测量是工程项目施工过程中的一个方面，但是起着至关重要的作用，其在实际运行的过程中存在着一定问题，需要积极采用合理有效的方式和措施加以应对和解决，有效保证和提升建筑工程测量的实际效果。 不断提升建筑工程测量人员的专业技术水平 测量人员是建筑工程测量工作中的重要参与人员，能保证该项工作的顺利正常进行。建筑工程测量人员本身的专业技术水平，能在很大程度上直接影响到后续测量工作的实际质量和完成效果。第一，建筑企业需要积极组织建筑工程测量人员参与到定期培训和学习工作之中，促使建筑工程测量人员认识到学习测量专业知识的重要性。建筑企业需要给建筑工程测量人员提供更多的学习和进修机会，开展一些专项讲座和学习活动，让一些经验丰富的老员工进行详细说明和讲解，同时还要积极邀请一些专家到企业，给测量人员普及相应的测量知识。组织相应的考核工作，只有通过考核的人员才能够真正走上工作岗位，从事该项工作;第二，建筑工程测量人员需要加强自我学习，针对工程测量的专业知识和仪器设备等方面进行全面学习，提升自我的业务素质和经验。 加强工程建设的监理控制效果，提升施工测量工作的整体水平 在开展建筑工程测量工作的过程中，需要积极开展相应的质量监控工作，针对建筑工程测量的工作成果进行全面检查和验收。针对工程测量工作进行全面监控的时候，需要从以下三个方面进行：第一，针对主要工程建设内容的工程测量，需要进行复测工作，复测的时候使用不同方法进行校核，能起到良好的效果;第二，在开展测量工作的过程中，只有保证测量成果合格的时候，才能够进入到下一个环节之中。需要注意的是，针对建筑工程测量结果进行检测之后，需要由双方测量人员进行签字确认，为后续工程竣工验收工作、工程质量等级鉴定工作提供重要的技术资料支持工作;第三，在开展建筑工程测量监控工作的过程中，需要保证监控工作的全面性，减少缺漏事项的出现。 全面分析客观环境的实际影响 在开展建筑工程测量工作的过程中，需要针对实际客观环境进行全面观察和分析，主要是因为客观环境将会影响到建筑工程的实际施工建设效果，影响到工程测量的总体质量，对此需要全面分析客观环境：第一，在开展建筑工程测量工作的过程中，工作人员需要针对这些外部客观环境进行全面分析和总结，将地理环境、气候条件以及水文状况等多方面造成的数据误差控制在最小限度内，保证最终的测量效果;第二，建筑工程测量人员需要拥有较高的分析环境影响的能力。在建筑工程测量工作完成之后，需要将环境影响因素进行全面有效的排除和控制，保证测量结果的准确化，将客观环境影响到测量结果的情况进行有效降低，保证测量的良好效果。 加大建筑工程测量质量监督工作的管理力度 针对建筑工程测量过程进行全面细致的监督和管理，及时发现其中可能存在着的一些问题，并将积极采用有效的方式和手段加以解决，这时候就需要充分发挥测量质量监督管理部门的作用和优势：第一，内部监督管理部门需要保持一定的独立性，能够独立自主地开展相应的监督和管理工作，建筑企业需要将内部监督管理部门进行有效分离，减少其受到其他部门和人员影响的情况，从根本上保证监督管理工作的良好效果;第二，外部监督管理机构需要以严谨认真的态度积极开展相应的建筑工程测量监督工作，杜绝受到不利影响的诱惑，保证工作的实际效果，提升测量工程的准确性和真实性，为促进建筑工程的顺利施工奠定重要基础。 加大仪器设备的投入力度，积极开展正确的维护和保养工作 在开展建筑工程测量工作的过程中，需要有先进完备的仪器设备作为保障和支撑，对此建筑企业需要加大相应仪器设备的投入力度，将其纳入到整体的成本预算工作之中。建筑企业在采购相应建筑工程测量仪器设备的时候，需要针对测量工作所需要的各项设备和仪器进行全面分析和研究，选择合适的仪器设备，投入到日常的建筑工程测量工作之中。还需要针对测量的器材设备进行正确的保养和维护，主要是采用以下三个方面的措施：第一，做好仪器设备的存放工作，根据不同仪器设备的实际情况，选择正确的存放方式，减少因为存放方式错误而出现的不良情况;第二，在开展维修养护工作的过程中，需要有建筑工程测量人员的重要参与。建筑工程测量人员需要熟悉每个仪器设备的实际运行情况，采用合适的方式进行保养和维护，并做好定期的校准工作，使得每一个仪器设备都能够随时投入到工作之中;第三，在开展正式的建筑工程测量工作之前，需要针对这些仪器设备进行二次校准工作，将其中存在着的一些问题进行及时有效的纠正和解决，保证测量工作的整体质量和水平。 5 结语 建筑工程测量工作的重要意义体现在建筑项目的前期规划设计阶段、具体施工过程和经营阶段之中，能有效促进施工工作的顺利进行，保证和提升施工质量。同时还需要注意到的是，建筑工程测量过程中还存在着一定的问题，集中在相关部门对建筑工程测量质量不够重视，建筑工程测量工作使用的仪器设备还不够充足以及建筑工程测量人员的不科学操作情况方面。对此，需要积极采用切实有效的方式和手段加以应对，才能够起到良好的效果。不断提升建筑工程测量人员的专业技术水平，加强工程建设的监理控制效果，提升施工测量工作的整体水平，全面分析客观环境的实际影响，加大建筑工程测量质量监督工作的管理力度，加大仪器设备的投入力度，积极开展正确的维护和保养工作，能够起到积极的作用。 客观来讲皮纹检测结合东方智慧和西方科学（包括遗传学、胚胎学、心理学、人类行为学、脑神经语言学、教育学、多元智能理论等）超过16年的大数据，可以针对不同年龄,帮助了解一个人的大脑皮质区不同的先天智能、优点及缺点、学习风格、工作属性及领导风格等各项能力。我在脑杰特做过，感觉还是挺不错的 皮纹测试就是他那个过对人的指纹和掌纹的采集，判读和分析，来发现个人的天赋特征，具体的有精神功能、思维功能，体觉功能、听觉功能、视觉功能，从而帮助人们发挥自己的天赋找到最适合自己的工作，开心快乐幸福的生活。 皮纹测试”是指通过对双手掌纹及十指指纹的采样分析后，检测出手主人先天遗传的各种差异和特质，并由此来反映被检测者大脑发育、皮质层状态和灰层的分布情况，进而判断得出被检测者的“最优发展方向”，经由许多科学家、医学家的长期观察、记录、比对、归纳后，发现人类天生的脑细胞数（学习潜能量）可由手皮纹测量出来，大脑皮质结构功能亦可经由皮纹分析出来；而脑细胞分布与大脑各皮质区域的比重，会直接影响孩子学习的优越顺序及能力高低，所以，人的先天智能及个别差异，是可以经由科学化的皮纹检测与评量，来加以分析、了解的。由于皮纹检测能够快速发现孩子、成人等个人的优势智能、优势沟通模式、优势行为特质等，故又得名优势测评。此项原理除了经国内外多位学者专家证实，并于多本“医学遗传学”相关著作中揭明。另根据中国“遗传学”权威，曾获国家教委、卫生部、黑龙江省政府科技进步奖等多项的哈尔滨医科大学遗传研究室刘汉章教授所著之“遗传咨询”一书中，曾有如下说明记载：“人的皮肤纹理在胚胎的第十三周便开始发育，至胚胎的第十九周形成。皮肤纹理一旦形成则终身不变，只有在形成期受到遗传因数和环境因素影响才会引起一些改变。”原理技术原理应用1. 法医、人类学等方面的应用2. 在疾病诊断方面的应用（染色体异常的疾病、精神分裂症患者的手纹特征、心脏病患者的手纹特征）。3. 在运动员选材方面的应用4. 血型分析的应用5. 智能分析上的应用技术使用皮纹学是研究以手掌和脚底为主的皮纹纹理结构、发育、遗传和群体分布及其应用的科学。皮纹形成决定于胚胎发育早期，出生后不再发生改变，具有相对的稳定性和客观性。胚胎内液体平衡变化影响神经系统的发，因而决定了人类智慧的高低，手指端神经末梢丰富，皮纹嵴线形成良好。测评优点1.全面 性：通过测评不仅可以直观的了解一个人八大智能、学习管道的强弱分布，也可以知道每一项智能通过什么样的学习方法最为有效。2.客观 性：完全消除了文化背景，测量结果不受环境、身体好坏、情绪的影响。3.稳定 性：提供可靠的遗传信息，皮纹一生不变，一辈子只测一次即可。4.广泛 性：6月~ 100岁均可5.简捷 性：简单、方便，无创伤、不用回答任何问题，用皮纹采样系统进行准确的采样。6.准 确 性：不管哪一项智能对于每个人来说是都很重要的，测评对每项智能测评准确度几乎没有差异。7.测评量化：测评已经可以做到量化，并不是大概的范围。家长能够获得：●帮助家长了解孩子的大脑功能的强弱分布情况，从而有针对性地让孩子在优势智能领域发展。●帮助家长了解孩子的先天个性与沟通模式从而给予孩子最适宜的学习环境。●帮助家长了解孩子的学习风格，从而让孩子从小形成一种良好的学习习惯。●帮助家长了解孩子的多元智能发展现况和潜能挖掘状况，从而让孩子在学习过程中增强补弱，有效提升学习能力。 皮纹测评成为一种预测儿童早期智力的良好方法。 皮纹学是研究以手掌和脚底为主的皮纹纹理结构、发育、遗传和群体分布及其应用的科学。胚胎内液体平衡变化影响神经系统的发育，因而决定了人类智慧的高低，手指端神经末梢丰富，皮纹嵴线形成良好，是人类智力最集中表现的部分之一。 扩展资料 皮纹测试的优点： 1、全面性：通过测评不仅可以直观的了解一个人八大智能、学习管道的强弱分布，也可以知道每一项智能通过什么样的学习方法最为有效。 2、客观性：完全消除了文化背景，测量结果不受环境、身体好坏、情绪的影响。 3、稳定性：提供可靠的遗传信息，皮纹一生不变，一辈子只测一次即可。 4、广泛性：6月~ 100岁均可 5、简捷性：简单、方便，无创伤、不用回答任何问题，用皮纹采样系统进行准确的采样。 6、准确性：不管哪一项智能对于每个人来说是都很重要的，测评对每项智能测评准确度几乎没有差异。 7、测评量化：测评已经以做到量化，并不是大概的范围。 参考资料来源：百度百科-皮纹测试目标检测rcnn论文详解
纪检监察对工程项目监督论文
建筑工程检测与监督的论文
皮纹检测论文讲解视频