首先是毕业论文的主题。别人首先看到的是毕业论文的主题。如果毕业论文是模仿的，就不需要看论文都能得知，所以毕业论文的主题也需要检测。然后是毕业论文摘要部分，这是毕业论文的总结，也是毕业论文的终结点。由此可见，毕业论文摘要的重要性，所以这一部分也需要检测。而毕业论文摘要也是毕业论文不可缺少的一部分，因此必须对其进行查重。然后是论文的主体部分，这是论文最重要的部分。没有重复是不可能的，一般是毕业论文重复内容比例最大的部分，也是查重率最高的部分，因此学校都会特别关注这部分的查重率。然后就到了阐述毕业论文的结论。这一部分是论文研究的最后结论，也需要进一步的研究，但总的来说，这一部分基本没有重复问题。如果我的毕业论文的结论不是所研究课题的结论，就会不对应。最后是毕业论文的致谢和参考文献部分，致谢部分需要查重，也有很多同学是自己摘抄的，很容易出现重复率过高的情况，也是我们需要注意的，参考文献部分一般也会一起提交查重，但只要自己的格式正确，这部分的查重率就不会计入最终的查重率。
写完一篇论文后，我们都需要检测论文，但有些人可能不知道在检测论文时会检测哪些部分，所以让paperfree小编谈谈论文检测需要检测哪些内容？ 1、论文正文:正文部分是论文中最重要的部分，也是查重要求最高的部分，还是论文查重率和查重比重最高的部分，这部分查重率几乎是论文的查重率，这部分必须检测。 2、摘要:摘要是论文画龙点睛的部分，也是比较重要的部分，一般只有200-500字左右，但这部分的调查要求也比较严格 3、论文主题:一般主题也需要查重，但查重的要求不严格，只要不抄写别人的主题即可 4、引言:引言部分也要查重，引言部分一般是吸引读者的部分，查重的要求也不特别严格。 5.结论:结论是对一篇论文的总结，也是对自己研究对象的期望和展望。这部分也需要在查重时进行。 6.参考文献:这部分也应该与论文一起参与论文的重复检测，但只要参考文献的格式是正确的，这部分就不会有太大的问题。 关于其它部分是否需要查重，如目录、感谢、附录等部分，要看自己的学校是如何规定的，只要按照自己学校的规定查重论文，就不会有其他问题。
每个学校对于论文查重的内容要求都不同，有的是要求提交全文进行查重，有的只要求提交正常进行查重。实际上，毕业论文中占比最大的就是正文部分，所以一定要保证这部分的重复率比较低，但这也不是说其他内容，例如摘要、致谢等就可以抄袭，如果直接复制他人的，那么一样会拉高全文重复率。
论文呢主要是检测这个时间，地点，人物，事件，还有一个故事的产生，到这个故事的结束，所发生的故事都要举一说明。
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）。
Github链接：
家人们，你们有没有这种苦恼？
搬一次家就换一次家具，那些又贵又重的家具既不好搬运，又不好全部带走。
下一次又重新购置一遍家具，浪费钱不说，关键是来来回回都做一样的事情！家具还没用过几次，利用率不高呀！
这种搬家的苦恼，就好比AI领域，做几个任务就需要开发几个高度定制的模型，不仅所需的数据采集量非常大，每次还都得从头标注。既提不起数据的学习效率，又耗费巨大的数据获取成本。
光是AI前端研究就耗费如此巨大的精力，更别提应用场景中数以万计的长尾任务。
那怎么办？
做一款通用的深度学习模型，才是关键。
1 通用，才是技术根本
目前，通用语言模型（GLM）已经取得了令人瞩目的进展，比如BERT、T5和GPT-3，它们在应对广泛的语言下游任务时已经游刃有余。
相形之下，通用视觉模型（GVM）的研究迟迟未交出一份令人满意的答卷。
以往的大多数 GVM 研究主要利用一种监督信号来源，如 ViT-G/14 采用有标签监督，SEER 采用样本的不同增强之间的对比学习，CLIP采用图片文本对进行监督。如果是在单个监督信号下进行的预训练，这几种范式确实能够生成在固定场景下表现良好的模型。但如果用在场景多元、任务多样的下游场景，这些模型就难以胜任了。
比如现在最火的自动驾驶， 汽车 处于移动状态，既要看到路况，又要看到红绿灯，还要注意行人，甚至在智能座舱兴起后，还要和语言技术、LBS场景服务协同，这么多的感知数据与协同任务，这么多随机的新任务，无论在体量还是维度方面，都对视觉模型的要求极大提高。
这时，打造一款通用视觉模型，降低研发门槛，尤其是学术界的时间成本、资金成本，才能畅享下游的极致场景体验。
去年11月，上海人工智能实验室联合商汤 科技 、香港中文大学、上海交通大学发布通用视觉技术体系“书生”（INTERN），一套持续学习框架，用于系统化解决当下人工智能视觉领域中存在的任务通用、场景泛化和数据效率等一系列瓶颈问题。
前不久，上海人工智能实验室联合商汤 科技 发布通用视觉开源平台OpenGVLab，面向学术界和产业界开放其超高效预训练模型、超大规模公开数据集，以及业内首个针对通用视觉模型的评测基准。
这些开源技术，究竟有何魔力？
2 大力出奇迹，打造通用视觉模型
“书生” （INTERN），就是练就通用视觉能力的底层技术。
从技术实现上讲，“书生”技术体系由由七大模块组成，包括三个基础设施模块和四个训练阶段构成。
书生（INTERN）结构图
首先，通用视觉数据系统。
这是一个超大规模的精标数据集，拥有100亿个样本和各种监督信号，并依照四大视觉任务分别设置了四个数据子集：多模态数据GV-D- 10B分类标注的GV-Dc-36M、检测标注的GV-Dd-3M、分割标注的GV-Ds-143K。
另外，这一数据集还包含万的标签系统，不仅涵盖了自然界的众多领域和目前计算机视觉研究中的几乎所有标签，还扩充了大量细粒度标签，涵盖各类图像中的属性、状态等。
而这，就是书生“大力出奇迹”的一大注脚。
其次，通用视觉模型结构。
它是由一个具有CNN和Transformer的统一搜索空间构建而成。
为何要建立这样的混合结构？要知道，多年来，卷积神经网络（CNN）一直主导着视觉表征学习，并在图像分类、目标检测和语义分割等下游任务中表现出稳定的可迁移性。但最近几年，Vision Transformer (ViT)仅使用普通的Transformer结构就能作为图像编码模型在ImageNet-1k上取得媲美 CNN 的性能，在大规模数据集上 ViT 更是展示出比 CNN 更大的潜力。
尽管ViT在性能上有优点，但纯Transformer网络相比卷积神经网络缺乏某些归纳偏置（inductive biases），因此需要更多的数据和计算资源。此外，自注意的计算成本相对于输入的数量是平方的，限制了对高输入分辨率的应用。因此，将CNN和Transformer和MLP结合起来，平衡效率和有效性两个方面，才是模型通用的关键。
这种兼具更好的泛化能力和更高的模型容量的模型结构名为MetaNet。在MetaNet网络结构族里面进行网络结构搜索，从而得到最优的一个模型训练结构。
统一搜索的MetaNet架构：Conv和Trans分别表示卷积和Transformer。C和S为每一阶输出通道数和步幅。
具体来看，MetaNet不仅基于强化学习 的PPO算法提出了统一搜索架构，并且，为了避免传统的下采样模块会成为模型性能的瓶颈，“书生“结合了包含 local-global-DSM (LG_DSM) 和 global-DSM (G-DSM)的context-aware down-sampling modules (DSM)，用来代替原本的下采样模块。
因此，在浅层，模型依然使用卷积来提取特征，但在深层，模型却能将Transformer模块和LG-DSM结合使用，以便于更好地提取全局信息。
同时，书生还基于最大的MetaNet-B15蒸馏出了多达13种不同的模型结构，共24种不同的模型权重，现已全部开源。
这些模型结构基本涵盖了现有市面上大部分的主流backbone，不仅能够很轻易地迁移到所需要的算法框架作为新网络预训练的初始化，而且只需要更短的训练时间就可以达到比原来更好的训练效果。
MetaNet 模型与其他模型结构比较，结果如下：
基于卷积、Transformer和两者混合的结构，分别用C，T和H表示，可以看出，在图像分类性能上，MetaNet系列的MN-B1，MN-B4和MN-B7，和其他的SOTA模型相比，不仅有更高的精度，还有更低的FLOPS和参数量。
除了分类任务，把MetaNet做为检测和分割的backbone，在COCO数据集上使用Mask R-CNN结构训练，结果发现：在模型参数量更小的前提下，MN-B4比Swin-T精度高出2到4个点。另外还在ADE20K数据集上进行了语义分割任务，MN-B4的mIoU指标比Swin-T高出5个点之多。
上述两个实验结果表明，MetaNet系列模型结构，在模型精度与计算量之间，都达到了新的SOTA！
最后，通用视觉评测基准。
视觉评测基准GV-B ，就像是一个「擂台」。
如下表所示，测评基准收集了 26 个下游任务数据集，囊括了 4 种视觉任务类型：分类，检测，分割和深度估计。
在设置上，该基准引入了百分比样本（percentage-shot），只需要选取整个数据集的一部分，例如 10%、20% ，对比缩小下游任务的训练数据量后的模型性能。
与传统的少样本设置相比，这种百分比样本设置可以很好地保留原始数据集的长尾分布等属性，并减轻对样本选择的敏感性。因为有一些数据集样本类别分布不平衡，比如下表中的VOC07+12，百分比数据的划分方式却会继承这种分布情况。
右侧三列avg，min和max，分别表示在10%的数据中，不同类别样本数量的平均值，最小值和最大值。
结合上述数据集和任务类型，论文选取了一些具有代表性的模型来做评测对比。为了比较公平性，该对比使用了这些模型的官方预训练权重。这些模型包括：
有了超大精标数据集、模型结构，以及评测基准后，已经是万事俱备，只欠训练。
书生作为中国古代读书人的经典形象，代表着一个通过不断学习、不断成长进而拥有各方面才能的人格化角色：从基础的知识技能学习开始，到对多种专业知识触类旁通，进而成长为拥有通用知识的通才。借此意象，“书生”（INTERN）系统可通过持续学习，举一反三，逐步实现通用视觉领域的融会贯通，最终实现灵活高效的模型部署。
下面就来看看，这套系统是如何通过训练，一步步从生手变成专家再到多面手，最终在各种任务中大显身手。
第一阶段，训练的是基础能力，被称为“基础模型”（Amateur）。
然而CLIP需要400M的图像-文本对进行前训练，囿于极大的数据量，CLIP很难进一步发展。但“书生”提出了一种新的训练范式，DeCLIP（Data efficient CLIP ），能够同时使用来自图像-文本、图像-图像和文本-文本对的监督信号进行模型预训练，从而更有效地实现通用性。
此外，为了充分利用大规模多模态数据获取基础模型的优势，这一阶段提出了Upstream-Amateur (Up-A)视觉语言预训练框架，同时挖掘模态内和跨模态知识。
这一训练框架分为两个预训练阶段：Upstream-Amateur for Global Representation (Up-A-G)和Upstream-Amateur for Local Representation (Up-A-L)。
其中，Up-A-G(左)使用群体监督功能，从更丰富的监督中学习。Up-A-L(右)采用局部自我监督学习方法，对训练好的视觉-语言模型进行调整，从而提高自身在密集预测CV任务中的表现。
Upstream-Amateur的框架
得益于这些内在的监督，DeCLIP-ResNet50可以在ImageNet上实现的zero-shot 精度第一。这比CLIP-ResNet50高出，数据使用量少了81%。当迁移到下游任务时，DeCLIP-ResNet50在11个视觉数据集中有8个优于CLIP。
更关键的是，训练完成的Upstream-Amateur为后续的训练阶段提供了一个很高的起点。
第二阶段，训练的是专业能力，被称为“专家模型”（Expert）。
Up-A阶段得到的基础模型，在一般的视觉识别问题上显示出优异的性能。但要完全掌握检测、分割等更具体的任务，还需要在每个任务中进行更专业的预训练，这就促成了第二个阶段的到来，专家模型。
对于每个专家，“书生”采用了一种简单的多头设计，每个头是一个特定数据集的子网络，从一个公共的、共享的“主干”分支出来。比如Up-E (C)、Up-E (D)和Up-E (S)，分别用于图像分类、对象检测和语义分割。
第三阶段，训练的是组合能力，被称为“通才模型”（Generalist）。
上述的多任务是指不同数据集(如ImageNet和CIFAR)的一个视觉问题(如分类)，或一个数据集的多个视觉问题(如分类和检测)。但关键是，如何将专家整合到一个统一的模型中，获得一个更加通用的视觉模型。因此，在预训练“专家”阶段之后，又将“通才”作为第三个预训练阶段，以进一步统一特征表示。
“书生”提出了一个新的范式，名为“混合参数共享”，从而开发一个名为“多面手”的通才模型。
具体来说，由于专家捕获的知识是相互关联的，当专家的特征融合为一个共享的表示形式时，再利用基于软共享的跨任务知识转移和基于硬共享的通用表示学习的方法，在不引入任务冲突的情况下在专家之间传递信息（特征转移），从而进一步提高了多任务训练的模型(专家)性能，即“通才”能力。
在结构上，通才模型是所有专家的一个相互关联的版本，因此可以把每个“专家主干”称为“通才分支”。此外，我们还可以根据训练相应专家的任务将通才中的每个分支分为图像、补丁和像素。但无论是软共享还是硬共享，都意味着从专家模型到通才模型的一次跃升。
在经历了前三个训练阶段模块后，终于来到最后的任务迁移阶段 （Adaptation）。
这个阶段属于技术链条的下游，用来解决各式各样不同类型的任务，而这也是最考验“书生”举一反三能力的时刻。它需要在这个阶段把之前学到的通用知识，融会贯通地应用到不同特定任务中。
在此之前，很多迁移学习方法确实取得了很多进步，但问题是，这些方法既没有利用上游预训练中的隐含信息，也没有考虑到下游数据在少镜头场景中的不足。
因此，“书生”提出了一种Multi-stage Fine-tuning (MF)方法，缓解在数据较少的情况下传输的困难，再通过将上游数据编码成生成模型，即VQ-GAN，可以将预训练的模型转移到多个任务和领域，而无需每次都使用上游数据，而这也使得“书生”更具通用性和可扩展性。
多级微调(MF)概述：VQ-GAN模型首先在第一阶段使用上游数据进行训练，然后在第二阶段由它重构下游数据。在此之后，第三阶段只对新增任务的特定参数进行重新表示的图像训练，第四阶段则通过下游数据对整个模型进行微调。
至此，一个具有持续学习能力的通用视觉模型终于出世。
而具体有哪些提升，不如看一下更直观的实验数据对比！
3 一网打尽视觉领域四大任务
视觉领域，任务繁多，主流任务包含分类、目标检测、语义分割、深度估计四大类型。
在这四大任务中，最强大的视觉模型还是去年OpenAI发布的CLIP模型。但相比较而言，“书生”则在准确率和数据使用效率上都有所提升。
1、精度表现
通过对“书生”训练出的模型在GV-B上的评测对比，发现经过多阶段预训练的MetaNet精度表现优异。
在ImageNet等26个最具代表性的下游场景中， “书生”在分类、目标检测、语义分割及深度估计等四大任务上，平均错误率分别降低了、、和。
书生（INTERN）与CLIP-R50x16在不同样本量上的性能对比，正确率展示
2、数据使用效率
“书生”在数据效率方面的提升尤为瞩目：只需要1/10的下游数据，就能超过CLIP基于完整下游数据训练的准确度。
以CLIP-R50x16和Up-G MN-B15在GV-B的评测对比为例，分别在分类、目标检测、语义分割、深度估计四大类型的26个下游任务数据集上进行了评测，仅使用了10%数据进行训练的Up-G MN-B15模型，在绝大部分数据集上都能比使用了全部训练数据的CLIP-R50有更好的精度表现。这表明，经过多阶段预训练的MetaNet具有极强的泛化能力，能够在仅有少量的训练样本情况下，达到SOTA的精度表现。
在下游视觉场景中，小样本训练带来的是极高的训练速度，以及极低的训练成本。
例如在花卉种类识别任务上，“书生“只需要每一类型的花卉提供两个训练样本，就能实现的准确率。
这个花卉数据集由102种英国常见的花组成，每个类别有40至258张图片。其中包含有很大的比例、姿势和光线变化。
102个类别的花卉数据集：
4 通用视觉平台，已正式开源
如此强大的通用视觉训练模型已经正式开源！
更关键的是，连同上述讲到的标签数据集、网络结构以及评测基准，均在OpenGVLab被统一打包开源。
其中的网络结构除了MetaNet，还包含大家普遍使用的ResNet， MobileNet， ViT， EfficientNet等，以满足不同场景的应用，赋能计算机视觉。
然而，「书生」的布局不止于此。
OpenGVLab将与上海人工智能实验室此前发布的OpenMMLab、OpenDILab一道，共同构筑开源体系OpenXLab，持续推进通用人工智能的技术突破和生态构建。
一位已经使用过此次开源平台的自动驾驶算法研究员表示：“书生系列模型充分覆盖了从移动可部署的小模型，到超大规模自研结构，为行业带来了希望，尤其是它的收敛速度，大幅节省了训练开销，是技术落地的一大助推器。“
不仅是自动驾驶领域，智慧城市、智慧医疗、智慧交通，以及千千万万其他的智能化领域，都将获得通用视觉模型带来的技术红利。
一位腾讯研究员大赞OpenGVLab：“能把这么大的工作开源出来真的是业界良心。简单用了一下，确实比CLIP要更fine-grained（细粒度更高）。”
而来自学界的师生也对此感慨有加：“OpenGVLab集成了大量各种量级的state-of-the-art（先进）模型，使用起来更得心应手，省去了对不同codebase、不同模型繁琐调研的烦恼。”
换句话说，当那些代码和公式脱去了枯燥乏味的外衣，人们才发现了真正的创造力。而这，也是技术创新与平台开源的魅力所在。
往近了说，用这款通用视觉模型打比赛，怕不是奖金多到飞起！在技术生产力的道路上，又诞生了一个致富小妙招！
目前，“书生”技术报告《INTERN: A New Learning Paradigm Towards General Vision》已在arXiv平台发布。
论文地址：
参考资料： YOLO之外的另一选择，手机端97FPS的Anchor-Free目标检测模型NanoDet现已开源~ 1、什么是 Nanodet Nanodet 是一个速度超快和轻量级的移动端 Anchor-free 目标检测模型，是基于 FCOS 模型进行轻量化改进而来的2、Nanodet 跟其他模型的性能对比华为 P30 上用 NCNN 移植跑 benchmark，一张图片仅需 毫秒，比 YoloV4-Tiny 快 3 倍，参数量小 6 倍，COCO mAP(05:) 能够达到 。而且模型权重文件仅有 由此可见，Nanodet 能够在有较低参数量和较小的模型权重文件情况下，能够拥有跟 YoloV4-Tiny 一样的 mAP3、Nanodet 的网络结构图backbone 是 ShuffNetV2 ，去掉最后一层的卷积层，并且抽取 8/16/32倍下采样率的特征输入到 PAN 中做多尺度的特征融合4、Nanodet 相对于 FCOS 的改进① 检测头 FCOS：共享检测头权重 Nanodet：不共享检测头，因为在移动端是使用 CPU 来进行计算的，共享检测头权重并不会对推理过程加速；共享检测头会使得其检测能力进一步下降 ② 归一化方式 FCOS：使用 Group Normalization Nanodet：使用 Batch Normalization 来取代 Group Normalization，因为后者虽然比前者有很多优点，但却有一个缺点：Batch Normalization 可以在推理时将其参数融入到卷积核中，节省这一步计算可以节省时间 ③ 检测头大小 FCOS：检测头大小为 4 个 256 通道数的卷积核组为一个分支，因此边框回归和分类两个分支，则总共需要 8 个 256 通道数的卷积 Nanodet：将 4 个卷积核组减少为 2 个卷积核组。在通道数上将 256 维降低为 96 维。将边框回归和分类共享检测头，然后再切割成两份，分别去预测边框回归和分类。 ④ FPN 层 FCOS：没有该模块 Nanodet：基于 FPN 改进为 PAN，原版的 FPN 在对高层特征图使用线性插值后，再使用 3*3 卷积。但是 Nanodet 去掉了 FPN 中线性插值后再使用的 3*3 卷积，只保留从骨干网络特征提取后的 1*1 卷积来进行特征通道维度的对齐。同时 FPN 只是在多层特征融合端使用了自上而下的特征融合，而 PAN 则不仅使用了自上而下的特征融合，而且还使用了自底向上的特征融合，使用的方法也是线性插值。5、Nanodet 的算法步骤6、Nanodet 的损失函数7、Nanodet 的优点 ① 速度快 ② 模型参数权重文件小8、Nanodet 的缺点 ① mAP 不高
本科论文查重查的是论文的摘要、正文和结尾等文字部分。很多网站都可以做论文查重，但是学校一般只认可权威的知网查重。知网查重的算法一般会检测论文的目录，可以分章检测。一篇论文它的组成是由封面、目录、前言、正文、参考文献、附录、页眉页脚等几个部分。知网本科论文主要查重包括摘要、正文内容、参考文献，并且摘要和参考文献可以不查，总结来说知网查重主要是查重正文的部分其他的部分可以不查重。
一到大学毕业季，本科的同学们都需要经历论文写作与论文查重的阶段。而除了论文写作之外，论文查重也使得很多本科的同学感到为难。因为很多同学是第一次进行论文写作与论文查重，对于论文查重不仅缺乏了解，而且对选择哪一个论文查重系统感到困惑。今天论文大师来为大家分享一下本科论文查重会检测哪些内容。在此之前，我们需要先对论文查重率做一个基本的了解。对于本科毕业论文而言，论文查重率是怎么统计出来的呢？鉴于当前大部分高校会选择知网也就是学术不端系统来进行论文查重工作，因此我们以知网论文查重系统为例说明。在知网论文查重系统中，对于论文中的句子出现连续13个字符的重复现象，就会判定该句子为重复。然后，把毕业论文中所有的重复部分字数除以论文总字数，也就得出了论文的重复率了。对于大部分高校的规定和标准来讲，本科毕业论文的重复率一般是要求在30%以下，有些学校则严格一些，会要求重复率低于20%等。对于学校规定的重复率的标准，同学们可以通过咨询师兄师姐或者老师来确定。现在转到正题，大学本科毕业论文在进行论文查重时通常是检测哪些内容呢？实际上，对本科毕业论文来讲，论文查重的内容基本上是包含论文的摘要、正文与结尾等文字部分。对于论文的目录、参考文献以及图片等这些部分是不会进行论文查重，也并不计入重复率中。不过需要注意的是，在进行论文查重时需要按照规范的标准对引用符合等格式做好标注，否则有可能会造成论文查重系统无法识别导致重复率过高的问题。PS：论文大师小编可以跟大家说一个小技巧，在借鉴或引用别人的的文献资料时，我们可以多多参考课本或书籍等。毕竟网络上可以寻找到的文献资料等一般都是在论文查重的数据库中，这样直接使用必定是会造成重复率过高的问题。以上。
知网本科论文检测检测部分如下：
1、只提交摘要、关键词、正文和参考文献。
2、毕业论文检测时标题、目录、作者信息这些内容是不用提交检测的。
知网是一个以汉语和英语的词语所代表的概念为描述对象，以揭示概念与概念之间以及概念所具有的属性之间的关系为基本内容的常识知识库。
1、非文字内容不在查重范围。现在部分论文查重系统对论文内容不是文字部分的内容是无法识别检测的。那么也就是说论文查重主要针对与文字部分的检测。文章里面引用其他人的图片与公式等，似乎是一种不错的方法，可以有效的避开论文查重系统，但是有一点要注意的是，对于引用的内容，文章后面一定要注明来源。
2、查重内容：摘要，正文，结论。如今绝大部分学生都是使用知网论文查重系统对论文进行检测，其目的就是对我们的论文进行查重，那到底哪些内容是会被检测呢？从目录开始，到章节，再到摘要和正文部分去检测，这样就可以得出查重率。我们在写论文时最好是提前对论文的论点构思好整个框架，然后再去找相应的文章对自己的观点进行认证。写论文重复率高，很大一个原因是引用他人原话的篇幅很大。为了确保降低重复率，内容方要用自己的文字语言表达出来，不要抄袭他人的论文段落，章节的话，就会降低重复率。
3、网络资源对比。部分学生觉得论文查重查的内容未必能对接互联网资源。其实现在大部分的论文查重系统，按照实际情况也会把互联网上大部分文献资料收入其数据库，所以我们把论文放到系统里查重的时候，就会和网络上的资源做一个对比。
论文查重的内容主要包括了论文的正文原创说明，摘要，图标以及公式说明，参考文献附录实验研究成果以及各种表格等
包括论文正文、原创说明、摘要、图标及公式说明、参考文献、附录、实验研究成果，以及各种表格。并且只要这些部分出现在论文的正文中，这些部分都会被查重，在论文查重时，查重系统会自动识别段落的格式，例如引用的参考文献格式，只要参考文献格式设置正确，查重系统就会自动识别参考文献格式，从而不计算到论文重复率之中。
论文的检测范围一般由学校规定，大部分学校是不检测目录、引用、参考文献部分的。但是前提是这些部分的格式正确。因为很多查重系统是上传整篇文档，如果格式不正确，那么这部分会被当成正文参与检测。计入重复率。这些方面要注意。
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目录是不参与查重的，一般查重系统会识别，pdf版本的论文，提交到查重系统会解析识别不是很准确，导致不该参与查重的内容参与查重了。不参与查重内容包括：封面，授权声明，原创声明，目录，脚注，参考文献；参与查重的内容包括：绪论，综述，引言，前言，中英文摘要，正文，致谢，附录。这些参与查重或不参与查重的内容，前提是排版格式正确，如果排版格式不正确，会导致查重系统自动识别不准确，不改参与查重的会参与查重，这样导致查重结果不客观。你这种情况从两方面检查一下，提交文章版本是不是PDF文本，再检查一下排版格式是否规范。作者：PaperBye免费查重软件链接：来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
论文的检测范围一般由学校规定，大部分学校是不检测目录、引用、参考文献部分的。但是前提是这些部分的格式正确。因为很多查重系统是上传整篇文档，如果格式不正确，那么这部分会被当成正文参与检测。计入重复率。这些方面要注意。
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包括论文正文、原创说明、摘要、图标及公式说明、参考文献、附录、实验研究成果，以及各种表格。并且只要这些部分出现在论文的正文中，这些部分都会被查重，在论文查重时，查重系统会自动识别段落的格式，例如引用的参考文献格式，只要参考文献格式设置正确，查重系统就会自动识别参考文献格式，从而不计算到论文重复率之中。
毕业论文主要包括以下内容:1、论文标题不查重：好的标题能很好地吸引读者，字数不宜过多，能呼应论文主题，简洁干练即可；2、论文目录不查重：目录相当于论文的整体框架，一般由论文中各段落、章节的标题组成，页码会详细标注，便于查找；3、摘要查重：摘要是对论文全部内容的简单概括，一般分为中文摘要和英文摘要。字数一般在300以内。4、前言查重：也称引言，一般在论文主体的前面，起引导作用。5、正文查重：正文是整篇论文的主体，也是最重要的部分，其中囊括了论文中所表达的所有观点和论点，是一篇论文的重中之重；最重要的是检查这部分的论文，这是必须的。6、参考文献和附录不查重：参考文献是严格按照标准格式编排的论文中引用的内容。这个内容一般不重复，而附录是那些不方便放入正文的重要数据和表格。
论文查重查哪些内容 论文查重主要检查内容有论文的摘要、正文，包括引用部分。不过论文查重系统不会查重论文里面的公式、图片、表格信息等非文字内容，因为没法比对。 论文写完毕是一个方面，论文进行查重修改是另一个方面。因为比对时连续六个字相同就按雷同来处理，所以即使自己原话写的，被检测出来同样需要进一步修改。这一点要注意。好好写论文好好修改，有问题可以继续追问或者956~~092~~515询问。纯手打，望采纳~~ 补充：参考文献也是需要进行提交检测的哦在论文检测系统中的检测重复率（相似比=引用率+抄袭率）所以参考文献也是在内进行检测的哦。 paperpass/f/km0e9d可以直接检测，避免论文被泄露。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。 论文查重都查哪些内容 所有的文字 论文是怎么查重的？ 在国内就是知网/维普/万方这三大系统，这里面的资源是不断更新的，每一年毕业生的论文除有保密要求外的基本上都是收这三大系统收录作为比对资源库，所以你就可不能大意啊国内就是三大系统，知网/维普/万方知网不对个人开放，维普及万方对个人开放万方不检测互联网及英文，知网及维普都检测互联网及英文。现在，所有学校对于硕士、博士毕业论文,必须通过论文检测查重才能算合格过关。本科毕业生，大部分211工程重点大学，采取抽检的方式对本科毕业论文进行检测查重。抄袭或引用率过高，一经检测查重查出超过百分之三十,后果相当严重。相似百分之五十以下，延期毕业，超过百分之五十者，取消学位。辛辛苦苦读个大学，花了好几万，加上几年时间，又面临找工作，学位拿不到多伤心。但是，所有检测系统都是机器，都有内在的检测原理，我们只要了解了其中内在的检测原理、系统算法、规律，通过检测报告反复修改，还是能成功通过检测，轻松毕业的。 特别需要注意的问题： 面总结几个常见问题： 一、有些书籍的年份久远，知网等检测系统没有收录这些材料，大段大段的copy是不是很安全？也有同学认为，数据库大多是往届学生论文和期刊的文章，书本和 *** 工作报告等暂未入库，直接抄书一般也不会“中招”。 答：这些做是存在风险的。第一，虽然中国知网没有收录书籍，但是可能存在a同学或者老师，他同样也抄了同样的内容，并且已经将其抄书的论文发表了，中国知网能数据库全文收录a的文章，那么你再抄同样的内容，在进行论文检测的时候，很可能指向a的文章，将会被认定为抄袭。 “但如果所抄书本，前几年有人抄过，还是会被测到，因此大家会选择最近两年出版的新书来抄。”但是，新书也可能存在抄别人或者被别人抄的现象。另外，在论文评审的时候，评审专家的经验和理论水平比较丰富，你大段的引用可能被这些老专家们发现，到时候结果就很悲催了！ 二、现在有些网页上也有很多相关材料，撰写论文能不能复制上面的内容？比如百度文库、豆丁？”。 答：也是很危险的。网页很大程度上来源于期刊网，不少文章是摘抄期刊网上的文章，通过n篇论文粘贴复制而成。另外有些数据库已经将互联网网页作为数据库的组成部分之一。 连续13个字相同，就能检测出来你可以把原文的内容，用新的文字表达出来，意思相似就可以了，最好用联想法，就是看一遍用自己的语叙述出来，但要做到专业性，就是同义词尽量用专业术语代替，要做到字不同意思相同。例如主动句改成被动句，句式换了，用同意词或是用专业术语代替等等。还要注意论文框架。 降低抄袭率率的方法： 1划分多的小段落来降低抄袭率。 2.很多书籍是没有包含在检测数据库中的 ，比如论著。可摘抄 3.章节变换不可能降低复制率 4.论文中参考文献的引用符号，但是在抄袭检测软件中，例如一篇文章有5000字,文章的1%就是50字，如果抄袭了多于50，即使加了参考文献，也会被判定为抄袭。 只要多于20单位的字数匹配一致，就被认定为抄袭 修改方法： 首先是词语变化。文章中的专业词汇可以保留，尽量变换同义词；其次，改变文中的描述方式，例如倒装句、被动句、主动句；打乱段落的顺序，抄袭原文时分割段落，并重组。 知网查重是以句子为单位的。即将文章以句子为单位进行分割，然后与知网数据库中的论文逐句对比，若其中有主要内容相同（即实词，如名词、动词、专业词汇等），则标红。若一个段落中出现大量标红的句子，则计算在论文重复率中。按照我自己的经验，避免查重最好的办法，就是把别人论文中的相关段落改成......>> 论文的查重会查到知乎的内容吗 这个看知乎的内容是否摘抄与论文库的，你可以修改下，那样应该是可以降低重复率的 论文查重包括哪些 一般情况下只是查正文，但是也有的查摘要的，这个每个学校不太一样，查重率要求也不一样，你可以先问问院办你们学校的标准，然后在进行查重，有的查重软件也不一样的，多数以知网为准，但是查重率标准不一样的，希望采纳 写论文中有一大段是介绍概念的话，不好修改，怎么能避免查重啊！！！急 5分 修改重复率或抄袭率论文的经验： CNKI是连续的字数相同不能超过13个字，万方是连续的字数相同不能超过15个字。否则就会标注出来，算进重复率。我们学校规定是CNKI检测重复率不能超过30%.两种数据库检测重复率会有结果上的误差，一般CNKI会更严格一点，先在用万方检测一下，然后对照重复段落，句子反复修改一下，最后用CNKI检测一下，就放心了。 在国内就是知网/维普/万方这三大系统，这里面的资源是不断更新的，每一年毕业生的论文除有保密要求外的基本上都是收这三大系统收录作为比对资源库，所以你就可不能大意啊！！国内就是三大系统，知网/维普/万方知网不对个人开放，维普及万方对个人开放万方不检测互联网及英文，知网及维普都检测互联网及英文。现在，所有学校对于硕士、博士毕业论文,必须通过论文检测查重才能算合格过关。本科毕业生，大部分211工程重点大学，采取抽检的方式对本科毕业论文进行检测查重。抄袭或引用率过高，一经检测查重查出超过百分之三十,后果相当严重。相似百分之五十以下，延期毕业，超过百分之五十者，取消学位。辛辛苦苦读个大学，花了好几万，加上几年时间，又面临找工作，学位拿不到多伤心。但是，所有检测系统都是机器，都有内在的检测原理，我们只要了解了其中内在的检测原理、系统算法、规律，通过检测报告反复修改，还是能成功通过检测，轻松毕业的。 3、有部分同学反映说自己在段落中明明引用或者抄袭了其他文献的段落或句子，为什么没有检测出来，这是正常的。中国知网对该套检测系统的灵敏度设置了一个阀值，该阀值为5%，以段落计，低于5%的抄袭或引用是检测不出来的，这种情况常见于大段落中的小句或者小概念。举个例子：假如检测段落1有10000字，那么引用单篇文献500字以下，是不会被检测出来的。实际上这里也告诉同学们一个修改的方法，就是对段落抄袭千万不要选一篇文章来引用，尽可能多的选择多篇文献，一篇截取几句，这样是不会被检测出来的。 4、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%。 1）知网查重时，黄色的文字是“引用”，红色的文章是“涉嫌剽窃”。 （2）知网查重时，只查文字部分，“图”、“mathtype编辑的公式”、“word域代码”是不查的（要想知道知网到底查那些部分，可以“全选”——“复制”——“选择性粘贴”——“只保留文字”）。建议公式用mathtype编辑，不要用word自带的公式编辑器。 （3）word、excel编辑的“表”是可以查出来的。在某些被逼无奈的情况下，可以选择把表截图放到论文里边去！作者亲眼见过有同学自己编的系数，查出来居然跟人家重了，数据决定了系数还不能变，欲哭无泪…… （4）参考文献的引用也是要算重复率的（包括在学校要求的X%以内）！所以引用人家文献的时候最好用自己的话改写一下。 （5）知网的查重是以“章”为基本单元的。比如“封面”、“摘要”、“绪论”都会作为单独的一章，每一章出一个检测结果，标明重复率。每一章有单独的重复率，全文还有一个总的重复率。有些学校在规定论文是否通过查重时，不仅要求全文重复率不能超过多少，还对每章重复率也有要求。 （6）知网查重的确是以“连续13个字与别的文章重复”做为判断依据的，跟之前网上一些作者说的情况一致。如果你能够把论文改到任何......>> 毕业论文查重一般是从哪些方面查？ 查重，就是一个文字识别对比的过程。将你的论文分成若干个小的部分，然后与对比库中已经有的文章进行对比。 建议学校用什么检测系统，你就用什么系统查。 各大检测系统，我们 文天下论文检测系统都有的。 毕业论文查重都在哪儿查的 一般是从知网去查重的 知网查重检测的费用较高 一般在200以上的可检测费用吧 有钱的话你就用知网去检测查重可以 、不然就用paperrater论文查重检测吧啊 是1元1000字符 跟知网检测查重结果差不多 你可以用作你前期的论文检测查重就是 不放心在后期定稿你在用知网去检测