自行检测论文
写论文一般都要自己先查重，这样可以避免不必要的麻烦，并且引用别人的观点或内容，一定要注明出处。
要用软件来查重哦，看自己的重复率是否符合标准，我一般用的就是知网和早检测。
论文可以自己提前查重吗？
论文一般是可以自己提前查重的，我们提前查重论文的话，能更快更直观地了解到论文查重率，就能更加及时地对论文进行修改和降重，从而在学校或者期刊查重的时候更加顺利的通过。可能有部分机构会规定不能提前进行论文查重，这些机构一般是担心大家提前查重论文的时候操作不当或者选中不正规的查重网站导致论文被泄露，因此为了保护大家的论文而规定不得提前查重论文。大部分机构都是鼓励赞同提前查重论文的，毕竟提前查重论文进行修改之后的论文通常重复率会降低，其质量也能有效提高。
提前查重论文用什么查重系统好？
我们提前查重论文的话最好是使用性价比较高的一些论文查重系统，因为很多人写作的论文初稿重复率是比较高的，就需要反复多次修改查重，使用价格比较便宜并且查重质量比较高的论文查重系统的话就能给我们节省很多的检测费用，检测的速度也会比较快，我们修改论文的效率也能大大提高。不过需要注意的是市面上的很多初稿论文查重系统质量参差不齐，我们要谨慎挑选靠谱的论文查重系统，建议大家使用PaperPP论文查重系统，还有机会能够免费不花钱查重。
参考资料：《自己可以提前查重论文吗?》
论文查重是毕业生准备毕业论文的过程，也是一个检测技术论文最基本的标准。上学前需要查重自己的论文。 论文查重自查该怎么查？ 论文检测指的是检测论文的相似度清空。在决定进行论文相似性的因素中，论文格式和文献研究引用比例会影响企业最终分析结果。首先，我们需要将论文上传到查重系统，查重系统会将论文与自身系统数据库进行对比查重。最后，得出这样一篇研究论文的全文进行复制整篇论文的重复率。 自我检测通常用于修改初稿，测量论文与学校要求之间的差距，以及修改和降重。为了使结果更接近中国学校，更准确，我们可以选择的论文查重系统设计必须是一个比较完整的数据库进行论文查重系统。这里需要强调的是，准确查重的前提是本文查重系统的安全。 论文查重系统用于自我查重，易于修改，可能需要多次修改，所以我们也需要考虑成本。一般学校发展要求的查重系统paperfree、papertime等系统，学生通过自己可以使用进行比较贵。但在市场上，很多论文查重系统价格也很实惠，检查准确率较高，论文查重字数是元/千字。使用的学生比较多。只需在官网注册即可使用。
自己如何进行知网论文检测
知网论文查重的步骤如下：
步骤1：个人用户注册/登录
如果您已有知网个人账号，直接登陆即可；如未注册过知网个人账号，请按提示注册。
步骤2：上传论文
点击右侧的“上传待检测文献”（如下图），提交拟检测的文章即可。
步骤3：提交论文
按系统提示填写各项信息“上传待检测文献”，提交拟检测的文章即可。
中国知网介绍
中国知网是中国学术期刊电子杂志社编辑出版的以《中国学术期刊（光盘版）》全文数据库为核心的数据库。收录资源包括期刊、博硕士论文、会议论文、报纸等学术与专业资料；覆盖理工、社会科学、电子信息技术、农业、医学等广泛学科范围，数据每日更新，支持跨库检索。
知网，是国家知识基础设施的概念，由世界银行于1998年提出。CNKI工程是以实现全社会知识资源传播共享与增值利用为目标的信息化建设项目。由清华大学、清华同方发起，始建于1999年6月。
2019年5月，“科研诚信与学术规范”在线学习平台在中国知网正式上线发布。
想要顺利检测出论文的重复率，大家就需要先选择一个合适的论文查重系统。大多数高校使用的是知网论文查重系统，因为知网论文查重系统有着很多的数据库，其数据库中收录有海量广泛全面的资源，所以将论文进行比对的资源是非常多的，其查重率结果就便十分准确。所以大家自己查重时可以使用知网论文查重系统，或者是选择适合检测论文初稿的查重系统比如说PaperPP。
个人使用知网论文查重系统的话，会比较麻烦，因为知网不对个人开放查重权限，只能通过与知网合作的第三方账号平台比如说学校。与知网有合作关系的学校一般会提供给学生知网查重的账号密码，并且会提供给给学生有限免费查重的次数，毕竟知网论文查重的收费标准比较昂贵，所以学校也不会无限制的提供学生免费查重的次数。
因此大家可以通过学校提供的账号密码进行免费的知网查重，除此之外，使用网络上的查重系统也可以查重论文，但是网上的论文查重系统质量参差不齐，一不小心就有泄露论文的风险。而对于PaperPP，其安全强度比较高，且查重费用也比较便宜，甚至有机会获得免费查重的机会，是很适合大家检测论文初稿的。
参考资料：《论文如何自己查重?》
论文有许多人会接触，而且还有很多人是要写论文的，对于刚毕业的大学生来说，不太了解如何写好一篇论文，收集资料请教导师是否顺利完成一篇论文，最后还要面对论文的查重，而且对论文查重可能也不是很了解，即使是写了好几篇论文的人，对论文的写作也有一定的体会，但对于论文到底应该如何查重，却并不十分了解。好了，下面小编就为大家介绍一下一般论文是如何查重的？先了解一下相关的查重软件，可以选择几种查重软件一起对比，综合各个方面如软件数据库、软件检测速度、软件用户数量、软件的售后服务、软件的收费标准以及软件算法等，然后再根据自己的论文水平，根据自己的实际情况选择最适合自己的查重软件。对比软件数据库主要从数据库收录的资源数量来做，数据库收录的资源数据越多，检测论文的准确度就越高；检测速度可以比较快，检测速度会影响自己的时间，速度快的自然能够提供自己更多的时间，以便更好地利用；使用人数多的话，能够说明该软件得到许多人的认可，自己使用也可以放心一些，但也要看好评多不多；不同的查重软件，自行开发的查重规则算法也会有差异，需要注意的是，软件与查重结果之间是否能进行有效的联系，出现问题时可以寻求帮助；软件费用各不相同，可根据自己的预算，结合软件实际效果来选择好查重软件；不同的查重软件，自行开发规则算法也会有差异，需要咨询了解，以便于能够真正查重自己的论文。熟悉查重软件后，选择自己感兴趣的论文查重软件，然后注册用户名，按照页面提示填写论文题目作者姓名，直接上传论文文档即可，交好规定的费用提交检测即可，检测完论文需要一定的时间，最后耐心等待查重结果。
一、用浏览器访问知网论文查重官网入口，选择一个适合自己的知网系统，本科毕业论文选择知网pmlc检测系统，硕士和博士论文选择硕博检测系统，如果遇到一些自己无法解决的问题，可以咨询知网查重平台的人工客服。
二、点击“立即检测”，进入知网查重提交页，在这里输入自己的毕业论文标题和姓名，然后再上传自己毕业论文的word文档，最后提交检测就可以了。
三、在论文提交查重前需要支付一定的查重费用。一般各大查重网站支持微信和支付宝付款，付款方式简单而且安全。
四、完成付款提交成功后，就可以进入报告的下载页面了，等待大概30~60分钟就可以使用订单号来下载查重报告了。
五、等下载好了知网查重报告后，打开查重报告就可以看到报告上标注的重复内容以及参考来源，非常直观的看到论文查重率，文字的重复情况。根据知网查重报告有针对性地进行修改，可以有效降低论文查重率。
行人检测论文
深度嵌入聚类算法研究 基于机器视觉的行人重识别算法的分析与实现 基于动力学模型的属性网络重叠社团发现 基于Spring-Boot框架的一体化运维监控应用的研究与实现 Android系统中基于手写密码与笔迹信息的综合认证技术研究 公交线路准点预测方法研究 基于深度学习的医学图像分割算法研究 基于CNN的高速公路流量预测 服务器安全防护与管理综合平台实现 JavaScript全栈视频播放系统设计与实现快速行人检测算法的研发 基于数据挖掘的药物分子筛选方法研究 基于消息队列的自定义审批流程管理系统设计与实现 基于CRF的初等数学命名实体识别 基于多尺度 CNN的图片语义分割研究 基于图像分割技术的连通区域提取算法的研究 基于背景因素推理的目标关系识别算法研究与实现 基于智能移动设备的非接触式人机交互系统设计与实现 分布式数据库物理查询计划调度优化算法研究 基于遮挡的人脸特征提取算法研究与实现 表情识别应用系统的设计与实现 基于CloudSim的云计算与大数据系统的可靠性仿真研究 多源数据库数据采集系统设计与实现 基于Android和WiFi的无线自组织网络P2P通信系统设计与实现 矩阵分解中的流形结构学习研究 基于无监督的OSN恶意账号检测 深度学习在基于视频的人体动作识别上的应用 用户评分的隐式成分信息的研究 线性规划求解算法的实现与应用 基于freeRTOS的嵌入式操作系统分析与实验设计 基于深度强化学习的信息检索的研究与实现 CPM语言编译链接系统的实现 基于SSD的Pascal Voc数据集目标检测设计与实现 复杂网络关键节点识别算法比较研究 基于对抗网络和知识表示的可视问答 基于FPGA实现存储器及虚拟存储器管理 匿名可信身份共享区块链的设计与实现 基于图像的场景分类算法的设计与实现 恶意APK静态检测技术研究与实现 车辆再识别技术研究
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。
学校要求自行到知网检测论文
不会可以找我检测淘宝号：goder4851
不少同学都忧虑，自己的论文在不同的网站上查重，然后在知网上查重会不会留下记录，这个记录能不能删除，如果不删除会不会影响自己的论文？我们的论文在网站上查重后，都是会有一个记录的，这些记录不会消失的。如果论文是用同一所大学的账号检测，也是会有检测记录。如果下次更改账户检测，也是会显示已经提前检测的提示，并显示上次检测的时间和重复比例。所以在知网检测是会让你的论文在被检测的同时留下痕迹的。 论文查重报告只会保存7天会后就会被删除。然而有些论文在第二次查重中也会显示出与上次查重报告的差异、查重效果、查重时间等信息，我们不能删除这些信息。只要在知网查重，就会有这些记录，小编对此也比较头疼。 但是学生不用担心，因为这个记录不会影响我们的查重结果，只是两次查重结果的区别，不会影响我们论文的检测结果，学生不用担心。 虽然论文查重报告系统会被删除，但也可以自己删除，无论如何只要选择正规的网站查重，论文就不会提前泄露，所以在提交论文之前，一定要选择正规的网站论文查重。
维普通达检测系统是继中国知网和万方后，又一个拥有海量期刊文献系统支持的论文防抄袭检测系统，他的检测结果较其它网站，更为权威。个人建议使用该系统。
当学生将论文上传到论文查重系统时，他们将获得检测报告。会有各种各样的结果，如重复率结果。首先，论文查重规则是这样的。它将设置一个重复阈值。一般来说，它大约是5％。当然，不同的大学可能会有一些偏差，也就是说，在1万字的论文段落中，允许少于5％的论文与其他论文相同，不会给出重复提醒。因此，学生可以修改论文的查重检测规则，例如，他们可以在不改变原意的情况下修改论文中与其他论文重复的句子语序和修辞方法。
此外，检测系统还将连续13个字符与其他论文字符相同的句子标记为红色，并确定为剽窃段落。因此，这也需要尽可能避免。处理方法与上述方法相似。您可以根据自己的理解不复制整个段落或写出含义相同的句子。一般来说，论文的查重检测规则是基于这些原则对文章进行重复检查的。虽然论文的查重检测规则似乎很苛刻，但只要学生在引用文献不严重的情况下法表达其他内容，检测到的重复率仍然很低，检测结果也很容易修改。
论文检测是与什么进行检测
用户将论文上传至查重系统后进行查重的这个过程称之为论文检测在论文查重时，查重系统会将论文数据和大数据进行比对，并按照连续出现13个字符类似就会判为重复的标准计算论文重复率，最后查重完毕后，用户即可下载论文查重报告单。查重报告单可以帮助用户查看自己的论文是否与其他人有相似，保证学术研究成果的独立性和合法性，也保护论文与他人雷同的情况出现，从而不会出现学术不端的行为。
论文查重，学校一般是用知网，当然价格较贵，也可以用其他查重软件代替，比如paperpass,paperyy等等。
1、首先要做的是选择一个可靠的论文检测系统，比如知网，paperfree，这些都是值得我们信赖的。但需要注意的是，知网不对个人开放，我们使用知网查重一般是学校提供的入口；但paperfree等查重系统可以随时多次进行查重。2、选择论文检测网站后，可以在选择的检测网站注册或者直接登录账号，然后就可以点击查重入口查重了。不过需要注意的是，如果选择的查重系统中有查重版本的区别，那么应该选择自己所需要的查重版本。3、之后输入论文的相关信息，点击上传论文。上传论文时，注意论文文档的格式是否正确。比如论文检测系统要求word文档，就不要上传成PDF格式，因为对查重结果也有很大影响。4、论文检测的时间一般是10到30分钟，查重结束后，我们可以下载论文检测报告。
论文检测的方法有很多种，最主要的就是论文查重，现在很多人都会在网上买一种查重软件，然后对自己的论文进行查重，如果发现有重复的部分，就对那些部分进行改正，这是一个比较方便的软件