物体检测论文汇总

论文原文：

YOLO（you only look once）是继RCNN、faster-RCNN之后，又一里程碑式的目标检测算法。yolo在保持不错的准确度的情况下，解决了当时基于深度学习的检测中的痛点---速度问题。下图是各目标检测系统的检测性能对比：

如果说faster-RCNN是真正实现了完全基于深度学习的端到端的检测，那么yolo则是更进一步，将目标区域预测与目标类别判断整合到单个神经网络模型中。各检测算法结构见下图：

每个网格要预测B个bounding box，每个bounding box除了要回归自身的位置之外，还要附带预测一个confidence值。这个confidence代表了所预测的box中含有object的置信度和这个box预测的有多准两重信息，其值是这样计算的：

其中如果有object落在一个grid cell里，第一项取1，否则取0。第二项是预测的bounding box和实际的groundtruth之间的IoU值。

每个bounding box要预测(x, y, w, h)和confidence共5个值，每个网格还要预测一个类别信息，记为C类。即SxS个网格，每个网格除了要预测B个bounding box外，还要预测C个categories。输出就是S x S x (5*B+C)的一个tensor。（注意：class信息是针对每个网格的，即一个网格只预测一组类别而不管里面有多少个bounding box，而confidence信息是针对每个bounding box的。）

举例说明: 在PASCAL VOC中，图像输入为448x448，取S=7，B=2，一共有20个类别(C=20)。则输出就是7x7x30的一个tensor。整个网络结构如下图所示：

在test的时候，每个网格预测的class信息和bounding box预测的confidence信息相乘，就得到每个bounding box的class-specific confidence score:

等式左边第一项就是每个网格预测的类别信息，第二三项就是每个bounding box预测的confidence。这个乘积即encode了预测的box属于某一类的概率，也有该box准确度的信息。

得到每个box的class-specific confidence score以后，设置阈值，滤掉得分低的boxes，对保留的boxes进行NMS（非极大值抑制non-maximum suppresssion）处理，就得到最终的检测结果。

1、每个grid因为预测两个bounding box有30维（30=2*5+20），这30维中，8维是回归box的坐标，2维是box的confidence，还有20维是类别。其中坐标的x,y用bounding box相对grid的offset归一化到0-1之间，w,h除以图像的width和height也归一化到0-1之间。

2、对不同大小的box预测中，相比于大box预测偏一点，小box预测偏一点肯定更不能被忍受的。而sum-square error loss中对同样的偏移loss是一样。为了缓和这个问题，作者用了一个比较取巧的办法，就是将box的width和height取平方根代替原本的height和width。这个参考下面的图很容易理解，小box的横轴值较小，发生偏移时，反应到y轴上相比大box要大。其实就是让算法对小box预测的偏移更加敏感。

3、一个网格预测多个box，希望的是每个box predictor专门负责预测某个object。具体做法就是看当前预测的box与ground truth box中哪个IoU大，就负责哪个。这种做法称作box predictor的specialization。

4、损失函数公式见下图：

在实现中，最主要的就是怎么设计损失函数，坐标（x,y,w,h），confidence，classification 让这个三个方面得到很好的平衡。简单的全部采用sum-squared error loss来做这件事会有以下不足：

解决方法：

只有当某个网格中有object的时候才对classification error进行惩罚。只有当某个box predictor对某个ground truth box负责的时候，才会对box的coordinate error进行惩罚，而对哪个ground truth box负责就看其预测值和ground truth box的IoU是不是在那个cell的所有box中最大。

作者采用ImageNet 1000-class 数据集来预训练卷积层。预训练阶段，采用网络中的前20卷积层，外加average-pooling层和全连接层。模型训练了一周，获得了top-5 accuracy为（ImageNet2012 validation set），与GoogleNet模型准确率相当。

然后，将模型转换为检测模型。作者向预训练模型中加入了4个卷积层和两层全连接层，提高了模型输入分辨率（224×224->448×448）。顶层预测类别概率和bounding box协调值。bounding box的宽和高通过输入图像宽和高归一化到0-1区间。顶层采用linear activation，其它层使用 leaky rectified linear。

作者采用sum-squared error为目标函数来优化，增加bounding box loss权重，减少置信度权重，实验中，设定为\lambda _{coord} =5 and\lambda _{noobj}= 。

作者在PASCAL VOC2007和PASCAL VOC2012数据集上进行了训练和测试。训练135轮，batch size为64，动量为，学习速率延迟为。Learning schedule为：第一轮，学习速率从缓慢增加到（因为如果初始为高学习速率，会导致模型发散）；保持速率到75轮；然后在后30轮中，下降到；最后30轮，学习速率为。

作者还采用了dropout和 data augmentation来预防过拟合。dropout值为；data augmentation包括：random scaling，translation，adjust exposure和saturation。

YOLO模型相对于之前的物体检测方法有多个优点：

1、 YOLO检测物体非常快

因为没有复杂的检测流程，只需要将图像输入到神经网络就可以得到检测结果，YOLO可以非常快的完成物体检测任务。标准版本的YOLO在Titan X 的 GPU 上能达到45 FPS。更快的Fast YOLO检测速度可以达到155 FPS。而且，YOLO的mAP是之前其他实时物体检测系统的两倍以上。

2、 YOLO可以很好的避免背景错误，产生false positives

不像其他物体检测系统使用了滑窗或region proposal，分类器只能得到图像的局部信息。YOLO在训练和测试时都能够看到一整张图像的信息，因此YOLO在检测物体时能很好的利用上下文信息，从而不容易在背景上预测出错误的物体信息。和Fast-R-CNN相比，YOLO的背景错误不到Fast-R-CNN的一半。

3、 YOLO可以学到物体的泛化特征

当YOLO在自然图像上做训练，在艺术作品上做测试时，YOLO表现的性能比DPM、R-CNN等之前的物体检测系统要好很多。因为YOLO可以学习到高度泛化的特征，从而迁移到其他领域。

尽管YOLO有这些优点，它也有一些缺点：

1、YOLO的物体检测精度低于其他state-of-the-art的物体检测系统。

2、YOLO容易产生物体的定位错误。

3、YOLO对小物体的检测效果不好（尤其是密集的小物体，因为一个栅格只能预测2个物体）。

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：

cvpr2019检测论文汇总

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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2019年计算机视觉和模式识别大会（CVPR）已经落幕。毫无意外，自动驾驶依旧是此届 CVPR 会议议题及参展亮相的焦点。

除拥有主场之利的自动驾驶企业，例如Waymo、福特 Argo AI、Velodyne外，国内自动驾驶玩家纷纷携最新技术走向国际视野：百度、滴滴等老面孔悉数亮相；小马智行、文远知行、纽劢科技、图森未来、地平线也参展CVPR 2019。

一个很明显的趋势是，“开放”成为 CVPR 2019 自动驾驶的关键词。本届 CVPR 大会上，Waymo 和都站上了开放数据集的潮头。这是继百度、安波福（Aptiv）之后，又两个走向开放的自动驾驶资深玩家。

在CVPR 2019上，Waymo和Argo AI两家公司都走上了“数据开放”的大道。

此次Waymo公布的数据集包含了3000段平均时长为20秒的驾驶记录，整个数据集包含六十万帧数据，约2500万3D边界框、2200万2D边界框，以及多样化的自动驾驶场景。数据公开之后，Waymo自动驾驶车辆的传感器特点也将一览无余。

*Waymo公开自动驾驶数据集

Waymo称其数据集包含了3000个场景，是安波福（Aptiv）开放的数据集 NuScenes 的3倍，摄像头和激光雷达之间的信息同步也更好。Waymo还提供了5个激光雷达传感器的数据，而NuScenes数据集中只有1个。

福特自动驾驶开发合作伙伴Argo AI的Argoverse数据集与Waymo略有不同。虽然它也包含激光雷达和摄像头数据，但它只覆盖了在迈阿密和匹兹堡记录的113个场景，包括Argo AI使用的所有9个摄像头以及2个激光雷达传感器的图像，其中标注的目标超过10000个。

*Argo 的数据集注重传感器与地图数据的结合

Argo AI的Argoverse数据集的特别之处在于，它是第一个包含高清地图数据的数据集。Argo AI目前在其运营区域打造了自己的高清地图。这些数据包含匹兹堡和迈阿密290公里的车道地图，如位置、连接、交通信号、海拔等信息。Argo AI在其地图解决方案中大力宣传的一个功能即其优化处理的能力：能够精确地知道在哪里寻找交通标志和信号，不必扫描整个场景来寻找。

封闭还是开放，这是一个始终萦绕在自动驾驶行业里的问题。继今年 3 月份，安波福（Aptiv）先行一步公开传感器数据集后，Waymo和Argo AI的动作都预示着“开放”成为自动驾驶未来发展趋势。

CVPR中国团

百度在此次CVPR 上备受瞩目，因其公开了L4级自动驾驶纯视觉城市道路闭环解决方案--百度Apollo Lite。

Apollo技术委员会主席王亮针对L4级全自动驾驶（Fully Autonomous Driving）环境感知技术方案进行了讲解，并公开了环视视觉解决方案百度Apollo Lite技术细节。雷锋网新智驾了解到，Apollo Lite能够支持对10路摄像头、200帧/秒数据量的并行处理，单视觉链路最高丢帧率能够控制在5‰以下，可以实现全方位360°实时环境感知，前向障碍物的稳定检测视距达到240米。

王亮表示，在传统激光雷达为主、视觉为辅的传统融合策略中，视觉感知自身的问题和缺陷在雷达感知的掩盖下暴露不够充分。通过Apollo Lite打磨迭代的纯视觉技术正在持续反哺百度坚持的多传感器融合解决方案，提升自动驾驶系统的鲁棒性和安全性。

今年 CVPR 2019 上，滴滴也联合加州大学伯克利分校DeepDrive深度学习自动驾驶产业联盟（BDD）举办CVPR 2019自动驾驶研讨会，详细介绍了滴滴在自动驾驶领域的探索和实践。

研讨会现场，滴滴自动驾驶首席工程师贾兆寅还详细介绍了滴滴近期的自动驾驶测试情况，目前滴滴已拥有超过100人的自动驾驶团队，在中国、美国多地开展测试。在积极开展路测的同时，技术团队也在逐步尝试运用丰富而多样的网约车车载数据训练算法模型。

而谈到自动驾驶的落地，贾兆寅认为滴滴短期比较理的想商业化形式可能是“混合派单”，例如在相对简单的路线派出无人车，在复杂路段派单给司机接驾。混合派单模式即可以推动自动驾驶技术更快成熟落地，也可以保证用户日常的出行体验。

今年上半年，滴滴还相继牵手BDD、图灵奖得主Yoshua Bengio领衔的蒙特利尔学习算法研究所（Mila）等顶级研究机构不断探索自动驾驶技术边界。

这一次 CVPR，国内自动驾驶初创团队纽劢科技、文远知行、小马智行、图森未来、地平线等来自国内明星自动驾驶公司都有自己的展台。

小马智行联合创始人兼CEO彭军亲临展位现场，携同感知团队在CVPR上展示小马智行自动驾驶技术的最新进展和落地成果。一辆搭载小马智行第三代自动驾驶软硬件解决方案PonyAlpha的车辆也亮相CVPR现场。

全栈式自动驾驶方案供应商文远知行、纽劢科技、专注于自动驾驶物流场景的图森未来、专注于边缘AI芯片及解决方案的人工智能企业地平线携自动驾驶产品参展，并将商业化、量产作为2019年的关键词。

雷锋网新智驾了解到，今年3月，图森未来对外发布最新的无人驾驶摄像头感知系统。该感知系统利用索尼的汽车 CMOS图像传感器，能让无人车在夜间和低能见度下行驶，与之前的1000米感知技术结合后，可将无人驾驶卡车使用率提高到80%。该感知系统会在2019年第二季度量产，并于第三季度应用在图森未来的无人驾驶卡车上、提供商业化运输服务。

据雷锋网新智驾了解，配备有索尼最先进的汽车 CMOS图像传感器，图森未来自主研发的摄像头感知系统充分支持夜间以及低能见度下的无人驾驶行驶，是图森未来进行大规模商业化的关键一步。纽劢科技也在本月发布了面向前装L3量产自动驾驶方案“MAX”。

这届 CVPR 上，自动驾驶企业依旧是重头戏。而作为顶级学术会议，CVPR也在源源不断向这些企业输送顶尖人才。不少自动驾驶公司也借此进行招聘。虽然自动驾驶寒冬并为一锤定音，但泡沫破碎之后，自动驾驶仍然会是未来。

行人检测论文汇总

可见光行人的检测：采用的视觉传感器为普通的光学摄像头，非常符合人的正常视觉习惯，而且硬件成本十分低廉。但是受到光照条件的限制，该方法只能应用在白天，在光照条件很差的阴雨天或夜间则无法使用红外行人的检测：采用红外热成像摄像头，利用物体发出的热红外线进行成像，不依赖于光照，具有很好的夜视功能，在白天和晚上都适用，尤其是在夜间以及光线较差的阴雨天具有无可替代的优势

用的是知网，抄袭之后最后修改一下，比如改下表达方式，知网系统计算标准详细说明：1．看了一下这个系统的介绍，有个疑问，这套系统对于文字复制鉴别还是不错的，但对于其他方面的内容呢，比如数据，图表，能检出来吗？检不出来的话不还是没什么用吗？学术不端的各种行为中，文字复制是最为普遍和严重的，目前本检测系统对文字复制的检测已经达到相当高的水平，对于图表、公式、数据的抄袭和篡改等行为的检测，目前正在研发当中，且取得了比较大的进展，欢迎各位继续关注本检测系统的进展并多提批评性及建设性意见和建议。 2．按照这个系统39%以下的都是显示黄色,那么是否意味着在可容忍的限度内呢?最近看到对上海大学某教师的国家社科基金课题被撤消的消息,原因是其发表的两篇论文有抄袭行为,分别占到25%和30%. 请明示超过多少算是警戒线？百分比只是描述检测文献中重合文字所占的比例大小程度，并不是指该文献的抄袭严重程度。只能这么说，百分比越大，重合字数越多，存在抄袭的可能性越大。是否属于抄袭及抄袭的严重程度需由专家审查后决定。 3．如何防止学位论文学术不端行为检测系统成为个人报复的平台？这也是我们在认真考虑的事情，目前这套检测系统还只是在机构一级用户使用。我们制定了一套严格的管理流程。同时，在技术上，我们也采取了多种手段来最大可能的防止恶意行为，包括一系列严格的身份认证，日志记录等。 4．最小检测单位是句子，那么在每句话里改动一两个字就检测不出来了么？我们对句子也有相应的处理，有一个句子相似性的算法。并不是句子完全一样才判断为相同。句子有句子级的相似算法，段落有段落级的相似算法，计算一篇文献，一段话是否与其他文献文字相似，是在此基础上综合得出的。 5．如果是从相关书籍上摘下来的原话，但是此话已经被数据库中的相关文献也抄了进去，也就是说前面的文章也从相关书籍上摘了相同的话，但是我的论文中标注的这段话来自相关的书籍，这个算不算学术抄袭？检测系统不下结论，是不是抄袭最后还有人工审查这一关，所以，如果是您描述的这种情况，专家会有相应判断。我们的系统只是提供各种线索和依据，让人能够快速掌握检测文献的信息。6．知网检测系统的权威性？学术不端文献检测系统并不下结论，即检测系统并不对检测文献定性，只是将检测文献中与其他已发表文献中的雷同部分陈列出来，列出客观事实，而这篇检测文献是否属于学术不端，需专家做最后的审查确认。一篇论文的抄袭怎么才会被检测出来？知网论文检测的条件是连续13个字相似或抄袭都会被红字标注，但是必须满足3里面的前提条件：即你所引用或抄袭的A文献文字总和在你的各个检测段落中要达到5%。

提到论文查重检测很多人都知道现在论文查重检测的要求是很严格的，学生在撰写论文的时候除了要保障质量外，在撰写的时候也是要查阅很多资料的，只有根据资料进行撰写，才可以让整篇论文的观点更加明确，但是在完成论文撰写后还要知道论文查重检测是有哪些具体的内容和要求，知道查重检测的内容才可以顺利完成，也是可以找到论文撰写的方式技巧。论文查重检测内容包括下文几方面：第一，论文正文部分内容。作为整篇论文中最重要的部分，在实际的查重检测过程中确实可以说明是否论文重复率比较高，现在很多人在撰写前也是会了解清楚论文查重检测哪些内容的，正文是论文的核心部分，所以在论文查重检测的时候是要看看如何操作才会更好的，而我们也是要针对实际情况做好市场分析的。第二，论文摘要部分内容。摘要部分的字数虽然没有很多，但在进行查重检测的时候也是要及时了解清楚的，对于摘要英文部分是不需要进行查重检测的，而中文部分是要做好详细检测的，出现的重复内容也是要及时进行修改调整的，只要降低了论文重复率，都是可以顺利通过论文审核的，对于很多学生来说可以顺利拿到毕业证书。论文重复率检测不可以高于百分之三十从本科毕业论文查重检测的要求看，论文重复率是不可以超过百分之三十，只要把握在这个范围内，都是可以顺利提交的，而在选择的时候也是可以看看论文实际撰写手法，通过这些方面都是可以详细介绍的，让大家可以知道论文查重检测哪些内容，只要达到实际的要求标准，论文质量都是会得以提升的，也是可以放心进行选择的。

所谓的查重其实很简单就是专业的系统将输入的论文通过与数据库中已有的论文进行比对，将其相同的或是意思相近的论点、结构、表述等一一的标注出来，最后生成一个查重率，一旦这个查重率超过学交的要求就被视为抄袭，要求重写或是修改，毕业将会受阻。

2019目标检测论文汇总

AnchorFree有两种不同的输出方式，一种是它可以作为一个路由器来连接多台设备，另一种是它可以直接插入一台设备，并将网络信号传输给此设备。

Anchorfree的输出可以有多个。它是一种网络安全解决方案，它可以帮助您保护您的网络流量，并且可以防止您的网络流量被窃取或拦截。它可以让您在网络上自由浏览，而不必担心被攻击者攻击或拦截。Anchorfree的输出可以通过它的安全服务器来实现，它可以帮助您访问被墙的网站，并且可以提供更安全的网络连接。此外，Anchorfree还提供了一些其他的安全功能，例如VPN，可以帮助您更好地保护您的网络安全。

anchorfree只有一个输出吗首先说fpn,anchor free的做法相当于feature map的每个位置只能输出一个框,可以想象,如果没有fpn这种多层级的表示,如果最终的feature map down sample的倍数是8或者16,那么可能会有很多物体的中心点落在同一格子中。

2021行人检测论文汇总

这期推送简单谈一下我本人对经济学实证论文写作排除干扰性因素、机制检验和异质性分析的一些不甚成熟的理解。

论文的实证部分一般要回答两个问题，一是核心解释变量 x 是否影响被解释变量 y ，二是具体的影响机制，即 x 如何影响 y 。

为了回答第一个问题，论文在基准回归之后一般会设计一系列的识别条件检验和稳健性检验，包括对模型的特定假设进行检验（如 DID 的平行趋势检验），对模型可能存在的因果推断问题（内生性）进行讨论、检验和缓解，排除可能影响研究结论的其他干扰性因素，对 x 影响 y 的预期效应和滞后效应进行讨论等一系列的稳健性检验。某些情况下，对基准回归结果的识别条件检验和稳健性检验甚至需要占据实证部分篇幅的一半以上。

如此大费周章的原因或者说目的在于，一方面，回答好 x 是否影响 y 这个问题是进一步分析影响机制的基础，因此确保 x 对 y 的影响稳健可信是实证设计的基本要求；另一方面，我们要赶在读者或审稿人提出“灵魂拷问”之前把论文中可能存在的或大或小的问题都给考虑到，想读者之想，思审稿人之思，虽然不管我们怎么绞尽脑汁去发现和填补这些漏洞，审稿人总是能够提出一些“奇奇怪怪”的问题，但前期做足工作可以把这些问题被问到的可能性降到最低。

对第二个问题进行回答可以增加论文的科学性、故事性和丰满度。 x 对 y 存在一定的影响，并且这种影响是稳健的，在此基础上我们还想知道 x 对 y 的影响究竟是通过什么渠道实现的，即探讨“存在性”背后的“过程性”。对客观影响机制的探讨本质上就是对现实经济运行规律的一种总结与提炼，体现了社会科学研究的“科学”之所在。

如果怀疑变量 m 是 x 对 y 作用背后的机制，那么论文的理论分析部分就要对这一机制的基本逻辑进行较为清晰的分析说明，然后在实证部分对这一机制进行检验。机制检验没有一个固定的范式，一般需要结合论文的研究内容、理论、模型，甚至是所使用的数据进行设计，但是经济学研究的机制检验应尽量避免使用中介效应模型，原因在于（引自我在知乎的回答）：

相比于管理学、心理学等学科领域，经济学更强调变量之间因果关系的推断，而恰恰由于中介效应模型没有考虑到中介变量可能存在的内生性，因此该模型可能符合管理学的研究范式，但不符合经济学研究范式。

中介效应模型可能存在的内生性在于：

参考连玉君老师的回答，中介效应模型存在的一个比较现实的问题是：我们大多数都是在和一个内生变量作斗争，而中介效应要求我们不仅要克服的内生性问题还要克服的内生性问题，着实有些苛刻。

排除干扰性因素是实证论文稳健性检验部分的基本步骤之一。

如，陈登科（2020）在研究中国加入WTO后贸易壁垒下降是否带来环境污染的改善时，怀疑加入WTO同时期中国实施的其他政策，特别是国有企业改制政策与鼓励外资进入政策，以及环境规制政策（如两控区、“十一五”污染控制政策）可能对结果造成潜在干扰。为排除这些干扰性因素，作者在回归方程中进一步加入国有经济比重与外贸经济比重来控制前两项政策的影响；对于环境规制政策，作者认为中国的环境规制政策大多是以行政区划为单位来实施的，因此在回归模型中进一步加入地区-年份固定效应来控制环境规制政策对结果的潜在影响。

如，江静琳等（2018）在研究农村成长经历对家庭股票市场参与的影响时，认为影响人类行为的因素十分复杂，因此怀疑农村成长经历对股票市场参与的作用可能受到社会互动、信任水平、金融知识、家庭社会经济地位和风险态度等因素的干扰。为了排除掉这些因素，作者做了一系列的稳健性检验，包括（以社会互动为例）：

再如，陆菁等（2021）在研究绿色信贷政策的微观效应时，怀疑2008年国际金融危机以及同时期的环境规制政策（如清洁生产标准、“十一五”污染控制政策、区域限批政策等）可能对研究结论构成潜在干扰。对于前者，作者在基准模型的基础上额外控制了代表企业投融资需求的两个代理变量；对于后者，作者引入了若干虚拟变量并剔除了相关样本（具体请看原文）。

借鉴以上三篇文献，下面简单梳理一下排除干扰性因素的逻辑与实证思路。

由于被解释变量 y 的影响因素众多，基准模型中的控制变量也仅仅是根据一般常识与理论（即已有文献的做法）引入的，如果怀疑某个不同寻常的意外因素 z 对 y 存在一定程度的影响，即直觉上认为 z 是 y 的不可忽视的重要影响因素，并且在考虑 z 的情况下 x 对 y 的作用可能改变，那么为了检验结论的稳健性，可以把 z 当作控制变量引入基准模型中，如果核心解释变量 x 的系数与基准回归结果大体保持一致，就说明排除了 z 对研究结论的干扰。

此外，还可以使用反证法，即假设 z 对研究结论确实构成不可忽视的干扰，那么就存在如下推论：随着 z 的取值变化， x 对 y 的影响存在异质性，而我们的检验逻辑就是证明该推论不成立。为了证明这个推论不成立，有以下两种实证思路：一是按照 z 的取值大小对样本进行分组，进行分组检验，如果在不同分组下 x 的系数基本不变且与基准回归结果大体保持一致，就说明该推论不成立；二是使用调节效应模型，调节项为 x 与 z 的交互项，且两个单独项不可忽视，如果调节效应模型中的交互项不显著（单独项 x 是否与基准回归结果保持一致，甚至 x 显著与否都不重要，因为在调节模型中 x 的系数含义不同），就说明该推论不成立。

机制检验没有统一范式，一般根据研究内容而定，以佐证论文所讲的故事，比较常用的实证设计包括（引自我在知乎的回答）：

戴鹏毅等（2021）在研究“沪股通”对企业全要素生产率的作用机制时，认为提高股价信息含量和信息传递效率、矫正股票错误定价和改善信息披露质量是沪股通提升企业TFP的主要机制。在机制检验部分，首先实证检验了“沪股通”开通对这几个机制变量的影响，然后利用已有的权威文献在理论上讨论机制变量对企业全要素生产率的作用。

陈登科（2020）的机制检验思路与之类似，但在逻辑上与其自身的研究内容紧密联系。贸易自由化显著降低了企业的排放强度，而的排放强度等于排放量除以工业总产值，为了讨论企业的排放强度的降低究竟源于排放量的减少还是工业总产值的提高，作者分别用贸易自由化分别对企业排放量和工业总产值做回归，结果显示贸易自由化主要通过降低企业排放量而非提升产出的方式来降低排放强度。在这之后，一个新的疑问是：企业排放量的下降是由生产过程中的产生量下降引起，还是末端处理过程中的处理量增加引起？为了回答该问题，作者用贸易自由化分别对产生量和去除量做回归，结果显示贸易自由化通过降低产生量，而非增加去除量来降低排放。

这样的机制检验思路在逻辑上环环相扣，因此论文的故事性极强。除此之外，论文还对煤炭使用及技术进步这两个具体渠道分别进行了检验。

异质性分析一般可以分为两种：

这两种方法的主要区别在于：

事实上，异质性分析可以作为机制检验的一种辅助性手段，用以进一步增强论文的故事性。

如，万攀兵等（2021）在研究清洁生产行业标准对企业绿色转型时，在验证技术改造这一具体机制之后，认为技术改造受制于企业的技术改造需求和融资能力，基本逻辑如下：

依据以上逻辑，作者在基准模型中分别加入技术改造需求和融资能力与双重差分的交乘项（即构建三重差分模型 DDD ）来捕捉可能的异质性效果。

大学本科论文毕业后可能会被抽查。

教育部公布《本科毕业论文（设计）抽检办法（试行）》，表示从2021年1月1日起，本科毕业论文每年抽检一次，抽检对象为上一学年度授予学士学位的论文，抽检比例原则上应不低于2%。

教育部将建立全国本科毕业论文抽检信息平台（以下简称抽检信息平台），面向省级教育行政部门提供学术不端行为检测、毕业论文提取和专家评审等定制功能，对各省级教育行政部门开展本科毕业论文抽检工作实行全过程监督。

抽查方式

省级教育行政部门采取随机匹配方式组织同行专家对抽检论文进行评议，提出评议意见。每篇论文送3位同行专家，3位专家中有2位以上（含2位）专家评议意见为“不合格”的毕业论文，将认定为“存在问题毕业论文”。

3位专家中有1位专家评议意见为“不合格”，将再送2位同行专家进行复评。2位复评专家中有1位以上（含1位）专家评议意见为“不合格”，将认定为“存在问题毕业论文”。

以上内容参考：

教育部—《本科毕业论文（设计）抽检办法（试行）》的通知

时光在流逝，从不停歇，一段时间的工作已经结束了，这段时间里，相信大家面临着许多挑战，也收获了许多成长，让我们对过去的工作做个梳理，再写一份工作总结。我在这给大家带来2021年个人年度考核工作总结范文 5篇，欢迎大家借鉴参考!

个人年度考核工作总结【篇一】

时光荏苒，转眼间职高时光已经过去了一半。在这段时间里，我在各方面都严格要求自己，始终保持积极向上的心态。以下是我对高二的学习生活进行的总结。

在思想政治方面，我积极向上，热爱社会主义祖国，拥护中国共产党的领导。遵纪守法，遵守中学生守则和学校规章制度，重视思想道德修养，关心集体，尊敬师长，团结同学。培养了正确的人生观、价值观和世界观，提高自己的思想政治觉悟。

在学习上，我刻苦努力，积极进取。鉴于本人高二一年学习成绩优异，表现出色，通过自己的努力在老师同学们的指导和帮助下，我取得了比较理想的成绩：在这学习期间取得了：NIT电子表格、应用基础、文字处理、演示文稿四个个证书，、20___-20___年荣获学校“三好生”、20___-20___年荣获技能大赛一等奖、20___-20___年荣获学校技能大赛优秀奖、和国家奖学金。看到自己成绩的进步，我感到自己的付出得到了回报，但是在学习过程中还是存在一些问题的。在已取得的成绩面前，我没有骄傲，并充分认识到自己的不足，始终努力着不断进步。我合理地安排了课余时间，自学相关课程，脚踏实地，刻苦钻研，不懂就问，在同学和老师的帮助下，终于功夫不负有心人，我在期末考试中取得了不错的成绩。

在生活中，我朴素节俭﹑性格开朗，平时很善于和同学沟通，也乐于帮助同学。高二，在09电2这个大家庭，我担任为团支部书记，积极参加班里组织的一些活动，立了很好的人际关系，获得了大家的尊重和支持。

在勤奋学习的同时，我加入了校团委。工作中我认真勤恳的做好自己的本职工作，虚心向别人学习，以全心全意为同学服务为自己的宗旨和热心诚恳、乐观向上的工作态度认真做好每一件工作。学校举办的志愿服务。我积极带领团员参加。那段时间大家都很辛苦，但是我们的努力也换来了老师的肯定。并获得了优秀班集体，个人并获得“优秀团员”称号。在工作中我学到了很多东西，将工作和学习相协调，并没有因为工作影响到学习，是我的收获。

工作学习之余我也没忘德、智、体全面发展。我十分重视体育课，并认真上好每一节体育课，课后并积极参加学校组织的各项体育活动和比赛，与同学一同开展户外运动，增强自身身体素质。曾经参加校运会并获得跑步和跳绳等体育奖项。且我坚持每天利用课余休息时间做自愿劳动，以此不断地提高自己的身体健康水平，锻炼了自己的坚强意志，懂得了劳动能创造一切的道理，进一步培养和提高自己的审美能力和劳动能力。

在过去的学习中，我在各个方面都获得了巨大的进步，综合素质得到了很大的提高。我要特别感谢学校领导的大力培养，老师在专业方面的深入指导以及同学们在工作和生活中给我的支持和帮助。在今后的生活中，我要更加严格的要求自己，把握今天，在今后的学习，工作和生活中，不断完善自我，提高自己，充分发挥自己的优点，正视和克服自己的缺点，以百倍的信心和万分的努力去迎接更大的挑战，争取在激烈的社会竞争中不断取得进步和成功。

个人年度考核工作总结【篇二】

总结过去，展望未来，乃是为师的根本。现对20__至20__学年上学期个人工作做一个小结，以期今后的工作有一个新的发展。

一、工作内容

本人服从学校领导分工安排，担任振太乡中心小学语文教研员，承担振太乡中心完小六三班语文及民族团结两门学科教学工作，任振太乡“乡村少年宫”经典诵读与小记者组辅导员;在主持《利用教育技术提高农村小学生记叙文习写能力研究》这一省级课题研究中，除按照课题申报计划落实了课堂研究过程外，还参与了由课题组成员兰有荣老师组织的三年级习作义务辅导。

二、工作开展情况及措施

1、在六三班语文、民族团结教学工作上，以新课程标准理念引领教学，在教参精神、文本内容及学生实际的基础上，撰写切合实际的教案，课堂中注重培养学生学习兴趣，启发学生心智，关注学生全面而健康的发展。及时认真批阅作业，且以典型处为基点，温故而知新。做到科学合理的实施素质教育，把三维目标落到实处。

2、在每周一下午一个小时的“乡村少年宫”经典诵读及小记者组活动中，以辅导员的职责开展工作。

3、教研工作中，以振太乡中心小学行政的统一部署为核心，以教育教学新理念为引领，以扎实而深入的具体活动为契机，以我乡语文教学为基点，有计划、明确目标、有总结的开展。利用参加《普洱市“以学生为主体，顺学而导”语文课堂竞赛》观摩、参与指导参加县级竞赛选手指导、“勐大·振太·按板联合教研”的机会，抓住全乡六年级教研活动和参加到山街、秀山、黄力小学督察及平时的教研活动，提升素养，不忘以讲座形式交流传递其间心得精华。注重落实所正在进行着的省级课题研究。组织中心完小六年级语文集体备课。

三、工作成绩

1、为我乡网校投稿32篇，被乡《教育信息》采用4篇;组织省级课题研究成员投稿省级论文竞赛5篇，其中2篇获贰等奖，3篇活叁等奖。本学期共听课30节，且多为主评;上公开课一节;乡级专题交流3次，校级专题交流2次。

2、课余义务辅导三年级学生习作30节、初中生4节，所授学生习作能力有所提高，部分学生习作获得县级习作竞赛奖或发布于镇沅县信息网;指导兰燕写的《美丽镇沅，青春成长》获县级二等奖。本人所写的《四年级品德与社会质量分析》发表于《镇沅县教研通讯》;《传奇中的空白》发表于《茶树王》;《如何利用白板技术提高小学生习作能力》获省级贰等奖，且已经被云南教育期刊纳入发表计划;参与编辑的10余万字的《侨乡魂脉》即将与读者见面。

3、所教民族团结平均92分;语文平均71分，及格率74%，优秀率14%。两科成绩在原有基础上均有所提高。

4、作为振太乡“乡村少年宫”经典诵读与小记者组辅导员，该组经学校领导小组实地考核，获小组第二名。

5、撰写了《20__至20__学年上学期振太乡中心小学教研总结》、《20__至20__学年下学期振太乡中心小学教研计划》及多篇与教育教学相关的文章。

四、存在的问题

1、因能力、时间、精力、经验等条件有限，很难把握好教学与教研的充分投入，故而，两者的效果不够理想。

2、六三班42名学生基础参差不齐，呈现“头小尾巴大”的态势，难于普遍提高教育教学质量。

3、省级课题研究中，由于时间、经费、学生实际等原因，存在一些需要改进的地方。

五、今后工作思路

1、努力学习教育教学新理念，紧扣新课程标准，在行政领导下，切合实际地开展教研、教学、课题研究。

2、积极主动配合班主任和科任教师，抓好六三班民族团结和语文学科的教学，以学生成绩体现教师价值。

3、整合教研与教学、写作与教育、课题与问题等的生成，搭建切实为家乡教育教学服务的平台。

诸多亲历之事几乎无法用语言表述出来，也有很多遗憾注入心头。但遗憾不如奋斗，相信在今后的工作中，我会挺起不屈的脊梁，以饱满的热情和充沛的精力投入教育教学工作。

个人年度考核工作总结【篇三】

时间过得真快，转眼间一学期又过去了。在这个学期，我个人认为我比上个学期有了进步，要求自己相比上个学期严格了，有了一些进步。但是我身上也还是存在着一些问题的。在下个学年我会更加努力的改正，严格要求自己，给同学们树立一个好的榜样。

总结这个学期的学习，我想，主要有以下几个方面：

学习方面，作为班长，给班里的同学起到了一定的带头作用。态度比较端正。能够做到上课认真听讲，不随便说话，不经常玩手机，发短信。自觉遵守课堂纪律，能够按时的完成老师布置的作业。做到了认真复习，并取得了理想的成绩。

要求自己方面，我觉得在这个学期我有了进步，但是也还是存在着不足。相比上个学期，现在的我对自己的要求严格了很多，能够做到自己管理自己。在大多数时间我能够在班中做到很好，但是也有松懈的时候。经过老师的教育与提醒，我总能及时改正。但是总是不能很好的坚持下来。在下个学期我会更加严格的要求我自己，做到自己管理自己。并且给同学们起到模范带头作用。

作为一名班干部，作为一名团员，我应该有明确的是非观念，有原则性。在这一点上我认为我自己做的还不够，总是因为一些情面上的事情而破坏了原则性。这样是不称职的。我应该向班中优秀的干部学习，严格要求自己的同时再去帮助同学。在下一学期这一点我会努力。

下一学期是就要升入高三，也就是说我们即将面临着很重要的专业课软件方面的学习。所以下一学期是非常关键的。在下一学期我会更加努力的学好专业课，努力提高自己的自主学习能力，在工作前打好结实的基础。希望明年的这个时候，在做总结的时候我能说“我做的很好”，也希望在下学期的班级工作中能够与大家有着良好的配合。

个人年度考核工作总结【篇四】

时间过的真快，转眼间到了期末，本学期，我结合自己教学工作的要求，从各方面严格要求自己，虚心学习，结合本校的实际条件和学生的实际情况，勤勤恳恳，兢兢业业，使教学工作有计划，有组织，有步骤地开展。现结合一个学期的教育教学情况，现将工作总结如下：

一、坚持课前认真备课，做到因材施教。

刚接手这两个班，我首先通过分析摸底，访问相关老师，大致掌握一些情况。针对学生的实际情况，在教学中认真钻研教材，把握好教材的重点和难点，根据教材内容以及学生的实际水平和特点，选择适当的教学方法，寓教于乐，尽可能使学生学得轻松、愉快。做到了以下几点：

①降低起点，设置小台阶、拉着学生慢慢往上爬。我把每节课的内容分成几个层次，由浅入深，步步深入，一道题拆成几个小题，最后组合，使学生日有所学，学有所得，真正体会到成功的喜悦。

②查漏补缺，铺路搭桥。新知识孕育在旧知识中，在学生基础差的情况下，每节课安排一些复习旧知识的时间，这样既有利于督促学生复习巩固，又有利于基础差的学生接受新知识，跟上新的学习进度。

二、坚持上好每一堂课，提高教学质量。

上好课是保证教学质量的关键，只有认真上好每一节课，才能不断提高学生的学习兴趣和学习能力。在教学过程中，我不仅注意学生知识的掌握情况，而且还十分注意学生学习能力的培养，除了要求他们“学会”，更重要的是要让他们自己“会学”。课堂上，对于那些脑子灵反应快，好胜心强，爱动、贪玩、粗心，懂一点就听不进去，注意力很难集中的学生，上课时就对他们多提问，多盯着他们，把他们的注意力集中到“学习”这个焦点上来，让每一个学生都能积极主动地参与教学活动，而不只是简单的老师教，学生听。总的来看，学生学习的兴趣和积极性大大提高了，课堂气氛变活跃了，学生的学习方法也得到了改善，分析问题的思路比较清晰，考虑问题也比以前全面、周到了。

三、认真批改学生的作业，从作业中发现问题，及时补漏。

作业是对学生学习情况的检验，从作业中可以发现学生对知识的掌握情况和存在的问题。所以，对学生所做的每一次作业，我总会认真批改，仔细分析，及时发现学生学习中的薄弱环节，进行补漏。每次作业我都坚持做到“学生做——老师改——老师讲评——学生订正——老师再改”。确保每一个知识环节，学生都能学好，学透。

四、利用课余时间，对困难生进行个别辅导。

所教的班级中有个别同学存在学习障碍，我经常对他们进行跟踪辅导。通过课堂教学、检测、作业反馈等，发现问题，充分利用空余时间为他们开“小灶”，作业错了，坚持面批面改，促进他们自我奋进、同时，安排优秀学生当小老师，与基础差的学生结对子，互帮互学，得到提高。一学期下来他们成绩进步不仅很明显，而且在学习态度、学习习惯方面有了明显好转。

五、积极参与学校和教研组组织的各项活动。

在认真搞好教学工作的同时，我还十分注意自身素质和业务水平的提高，虚心向有经验的老师请教，认真对待学校组织的活动和教研组活动，努力让自己在活动中得到锻炼、提高。

本学期工作做得也有不足之处，如对优生的拔尖工作做得不够，另外与学生家长的联络不够，缺乏教学合力。在今后的教学中我会不断反思，不断创新，使不同的学生得到不同的发展，一份耕耘，一份收获，教学工作苦乐相伴，我将扬长避短，一如既往，再接再厉，把工作搞得更好。

个人年度考核工作总结【篇五】

一学期来，我从班级的凝聚到干部的培养，从黑板报的出刊到广播稿的挑选，从教室布置到班级竞赛，不知要化多少心血、牺牲多少个休息日，但我没有怨言过，总是一如既住地去完成一件件事情，做好一项项工作。

总之，在这一学年中，我不仅在业务能力上，还是在教育教学上都有了一定的提高。但我平时工作中出现需改进的地方也较多，如理论知识不够，论文精品意识不强;电脑知识长进不快。在今后的工作中，我将扬长补短，不断努力。

理学家马斯洛认为：一个学生如果失去爱和尊重，那么他将很难健康地发展。因此教师必须在理解、尊重、爱护学生的情感基础上，为他们创设一个信任、接纳、理解、尊重的情感氛围，这样才能有利于学生的身心发展，有利于德育工作的实施。为什么要加强师德建设，恐怕每个人都有自己的认识。我认为：

一、师德是教育工作者的灵魂

国家的兴衰，取决于教育;教育的兴衰，取决于教师。教师是立校之本，而师德则是教育之魂。从古至今，在人们心目中，似乎很难找出比教师更受敬重的职业。只要用真诚的心去感化学生，用真诚的爱去引导学生，只有真的爱学生才能当之无愧地说爱教育事业。教育家斯霞曾经说过：“要使学生的品德高尚，教师自己首先应该是一个品德高尚的人。”教师是学生的一面镜子，言谈举止，为人处世，衣着穿戴……都是学生私下议论的话题。为人师表不能说一套做一套，应严以律己，言行一致，表里如一，成为学生的表率。孔子说得好：“其身正，不令而行，其身不正，虽令不从。”

任何教育的结果，都是伴随着一定的师生关系产生的，其结果的好坏有时受师生关系好坏的影响，不同的师生关系往往导致不同的教育结果。今天的学生需要有一个安静、和谐、健康的学习环境。这也是江在《关于教育问题的谈话》中不断强调的。在教育过程中，教师与学生之间要进行多方面的互动，会产生种.种矛盾。倘若教师没有尊重，关心和热爱学生，即没有与学生沟通关系的法宝“博爱之心”。热爱学生是建立民主、平等、和谐的师生关系的基础。在创建和谐社会的时代背景下，教师在课堂教学中也应该努力营造“民主、和谐”的课堂教学氛围，生动活泼与严肃守纪的辨证统一，因材施教与面向全体相结合。从某种意义上来说，这种师生关系是教师正确的学生观和良好素质的反映。

二、教书育人是师德的关键

在知识的海洋里，宇宙间的任何事物都只有其中的一朵浪花，一粒泥沙，而教师如同一叶扁舟，常年累月航行于其中，将一批又一批渴望成才的求知者送达理想的彼岸，风雨无阻，无怨无悔。浪头上行舟，难免惊心动魄，但也有欣慰与欢畅，谁说不是呢?选择了教师职业就选择了艰辛和挑战。胸无点墨，混迹社会，腰缠万贯者大有人在，但我们无法想象，更不能容忍一个滥竽充数的教师堂而皇之立于那些求知若渴者目光聚焦的神圣讲坛。教书育人是教师的天职。教师在任何时候都不能忘记，自己不单单是为教书而教书的“教书匠”，而应是通过教学活动在学生心灵上精心施工的工程师。

三、热爱学生是师德教育的核心。

教师的职业道德品质是否高尚，主要从以下方面看：看他否忠诚于人民的教育事业，能否坚定不移地全面贯彻执行党的教育方针;看他是否热爱学生，能不能做到既教书又育人。随着社会的发展，党和国家对教育的深切关注，真诚地热爱学生已被视为当代教师的师德之魂。

老师对学生的爱，会被学生内化为对教师的爱，进而把这种爱迁移到教师所教的学科上，正所谓“亲其师，信其道”而“乐其道”，因此爱的教育是我们教学上的巨大推动力。在教育中，我们对学生的爱应该是正直、公正、坦荡、无私的，不是偏狭、庸俗的。因权势而爱，因门第而爱，因金钱而爱，这种爱只会败坏社会风气，污染学生纯洁的心灵。如果我们希望学生成为有热爱美好事物而仇恨丑恶等行为的真正公民，我们就应当真诚地对待他。

在我的课堂教学上，我带给我的学生是一种愉快轻松的学习，我的感受是：明朗而高效的节奏感，严肃而活泼的氛围，重积累与联系，重学法指导，重语言运用，重合作意识的培养，重情感交流。在新课标下，我觉得教师的教学要放在激发学生学习语文的内趋力，引导学生主动探求语言知识;指导学生学习语文的方法，使学生由“学会”到“会学”，变“被动学习”为“自主学习”。我坚信，兴趣是学习任何知识的老师。正因为如此，学生们在适应了我的授课模式以后，渐渐地从对我的课堂发生兴趣转向对语文学习感兴趣。我是发自内心地感动于这种良性的循环。同时，在语文课堂教学中我能够适时适当地利用多媒体教学设备充分调动学生的非智力因素，消除学习紧张感和焦虑感，激发学生探索未知的本能和强烈的好奇心、求知欲，这样既充实丰富了课堂，又提高了学生学习语文的兴趣。

爱是教师美丽的语言，我们教师应有那颗与学生沟通的法宝——博爱之心，用爱去对待学生，影响学生，关心他们的成长。我们应该用先进的理念、恰当的方法带给学生鲜活的知识与技能，努力培养出具有世界胸怀、中国灵魂、适应现代社会的有用之才。教学，是一曲爱的奉献，我们的生命会因奉献而精彩，因开拓而闪亮，因耕耘而芬芳，因奋斗而更美丽。

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论文抽检，此前主要在博士硕士学位论文中进行。自2021年本科论文也开始抽查了，博士硕士学位论文抽检重点考察研究生创新性和科研能力，本科毕业论文抽检重点考察本科生基本学术规范和基本学术素养。本科毕业论文抽检每年进行一次，抽检对象为上一学年度授予学士学位的论文，抽检比例原则上应不低于2%。省级教育行政部门采取随机抽取的方式确定抽检名单，抽检论文要覆盖本地区所有本科层次普通高校及其全部本科专业。初评阶段，每篇论文送3位同行专家，3位专家中有2位以上（含2位）专家评议意见为“不合格”的毕业论文，将认定为“存在问题毕业论文”。3位专家中有1位专家评议意见为“不合格”，将再送2位同行专家进行复评。复评阶段，2位复评专家中有1位以上（含1位）专家评议意见为“不合格”，将认定为“存在问题毕业论文”。对涉嫌存在抄袭、剽窃、伪造、篡改、买卖、代写等学术不端行为的毕业论文，高校要按照相关程序进行调查核实，对查实的应依法撤销已授予学位，并注销学位证书。