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。
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 ：
深度学习目前已经应用到了各个领域，应用场景大体分为三类：物体识别，目标检测，自然语言处理。 目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合 ，不仅仅要识别出物体属于哪个分类，更重要的是得到物体在图片中的具体位置。 2014年R-CNN算法被提出，基本奠定了two-stage方式在目标检测领域的应用。它的算法结构如下图 算法步骤如下： R-CNN较传统的目标检测算法获得了50%的性能提升，在使用VGG-16模型作为物体识别模型情况下，在voc2007数据集上可以取得66%的准确率，已经算还不错的一个成绩了。其最大的问题是速度很慢，内存占用量很大，主要原因有两个 针对R-CNN的部分问题，2015年微软提出了Fast R-CNN算法，它主要优化了两个问题。 R-CNN和fast R-CNN均存在一个问题，那就是 由选择性搜索来生成候选框，这个算法很慢 。而且R-CNN中生成的2000个左右的候选框全部需要经过一次卷积神经网络，也就是需要经过2000次左右的CNN网络，这个是十分耗时的（fast R-CNN已经做了改进，只需要对整图经过一次CNN网络）。这也是导致这两个算法检测速度较慢的最主要原因。 faster R-CNN 针对这个问题， 提出了RPN网络来进行候选框的获取，从而摆脱了选择性搜索算法，也只需要一次卷积层操作，从而大大提高了识别速度 。这个算法十分复杂，我们会详细分析。它的基本结构如下图 主要分为四个步骤： 使用VGG-16卷积模型的网络结构： 卷积层采用的VGG-16模型，先将PxQ的原始图片，缩放裁剪为MxN的图片，然后经过13个conv-relu层，其中会穿插4个max-pooling层。所有的卷积的kernel都是3x3的，padding为1，stride为1。pooling层kernel为2x2, padding为0，stride为2。 MxN的图片，经过卷积层后，变为了(M/16) x (N/16)的feature map了。 faster R-CNN抛弃了R-CNN中的选择性搜索（selective search）方法，使用RPN层来生成候选框，能极大的提升候选框的生成速度。RPN层先经过3x3的卷积运算，然后分为两路。一路用来判断候选框是前景还是背景，它先reshape成一维向量，然后softmax来判断是前景还是背景，然后reshape恢复为二维feature map。另一路用来确定候选框的位置，通过bounding box regression实现，后面再详细讲。两路计算结束后，挑选出前景候选框（因为物体在前景中），并利用计算得到的候选框位置，得到我们感兴趣的特征子图proposal。 卷积层提取原始图像信息，得到了256个feature map，经过RPN层的3x3卷积后，仍然为256个feature map。但是每个点融合了周围3x3的空间信息。对每个feature map上的一个点，生成k个anchor（k默认为9）。anchor分为前景和背景两类（我们先不去管它具体是飞机还是汽车，只用区分它是前景还是背景即可）。anchor有[x,y,w,h]四个坐标偏移量，x,y表示中心点坐标，w和h表示宽度和高度。这样，对于feature map上的每个点，就得到了k个大小形状各不相同的选区region。 对于生成的anchors，我们首先要判断它是前景还是背景。由于感兴趣的物体位于前景中，故经过这一步之后，我们就可以舍弃背景anchors了。大部分的anchors都是属于背景，故这一步可以筛选掉很多无用的anchor，从而减少全连接层的计算量。 对于经过了3x3的卷积后得到的256个feature map，先经过1x1的卷积，变换为18个feature map。然后reshape为一维向量，经过softmax判断是前景还是背景。此处reshape的唯一作用就是让数据可以进行softmax计算。然后输出识别得到的前景anchors。 另一路用来确定候选框的位置，也就是anchors的[x,y,w,h]坐标值。如下图所示，红色代表我们当前的选区，绿色代表真实的选区。虽然我们当前的选取能够大概框选出飞机，但离绿色的真实位置和形状还是有很大差别，故需要对生成的anchors进行调整。这个过程我们称为bounding box regression。 假设红色框的坐标为[x,y,w,h], 绿色框，也就是目标框的坐标为[Gx, Gy,Gw,Gh], 我们要建立一个变换，使得[x,y,w,h]能够变为[Gx, Gy,Gw,Gh]。最简单的思路是，先做平移，使得中心点接近，然后进行缩放，使得w和h接近。如下：我们要学习的就是dx dy dw dh这四个变换。由于是线性变换，我们可以用线性回归来建模。设定loss和优化方法后，就可以利用深度学习进行训练，并得到模型了。对于空间位置loss，我们一般采用均方差算法，而不是交叉熵（交叉熵使用在分类预测中）。优化方法可以采用自适应梯度下降算法Adam。 得到了前景anchors，并确定了他们的位置和形状后，我们就可以输出前景的特征子图proposal了。步骤如下： 1，得到前景anchors和他们的[x y w h]坐标。 2，按照anchors为前景的不同概率，从大到小排序，选取前pre_nms_topN个anchors，比如前6000个 3，剔除非常小的anchors。 4，通过NMS非极大值抑制，从anchors中找出置信度较高的。这个主要是为了解决选取交叠问题。首先计算每一个选区面积，然后根据他们在softmax中的score（也就是是否为前景的概率）进行排序，将score最大的选区放入队列中。接下来，计算其余选区与当前最大score选区的IOU（IOU为两box交集面积除以两box并集面积，它衡量了两个box之间重叠程度）。去除IOU大于设定阈值的选区。这样就解决了选区重叠问题。 5，选取前post_nms_topN个结果作为最终选区proposal进行输出，比如300个。 经过这一步之后，物体定位应该就基本结束了，剩下的就是物体识别了。 和fast R-CNN中类似，这一层主要解决之前得到的proposal大小形状各不相同，导致没法做全连接。全连接计算只能对确定的shape进行运算，故必须使proposal大小形状变为相同。通过裁剪和缩放的手段，可以解决这个问题，但会带来信息丢失和图片形变问题。我们使用ROI pooling可以有效的解决这个问题。 ROI pooling中，如果目标输出为MxN，则在水平和竖直方向上，将输入proposal划分为MxN份，每一份取最大值，从而得到MxN的输出特征图。 ROI Pooling层后的特征图，通过全连接层与softmax，就可以计算属于哪个具体类别，比如人，狗，飞机，并可以得到cls_prob概率向量。同时再次利用bounding box regression精细调整proposal位置，得到bbox_pred，用于回归更加精确的目标检测框。 这样就完成了faster R-CNN的整个过程了。算法还是相当复杂的，对于每个细节需要反复理解。faster R-CNN使用resNet101模型作为卷积层，在voc2012数据集上可以达到的准确率，超过yolo ssd和yoloV2。其最大的问题是速度偏慢，每秒只能处理5帧，达不到实时性要求。 针对于two-stage目标检测算法普遍存在的运算速度慢的缺点， yolo创造性的提出了one-stage。也就是将物体分类和物体定位在一个步骤中完成。 yolo直接在输出层回归bounding box的位置和bounding box所属类别，从而实现one-stage。通过这种方式， yolo可实现45帧每秒的运算速度，完全能满足实时性要求 （达到24帧每秒，人眼就认为是连续的）。它的网络结构如下图： 主要分为三个部分：卷积层，目标检测层，NMS筛选层。 采用Google inceptionV1网络，对应到上图中的第一个阶段，共20层。这一层主要是进行特征提取，从而提高模型泛化能力。但作者对inceptionV1进行了改造，他没有使用inception module结构，而是用一个1x1的卷积，并联一个3x3的卷积来替代。（可以认为只使用了inception module中的一个分支，应该是为了简化网络结构） 先经过4个卷积层和2个全连接层，最后生成7x7x30的输出。先经过4个卷积层的目的是为了提高模型泛化能力。yolo将一副448x448的原图分割成了7x7个网格，每个网格要预测两个bounding box的坐标(x,y,w,h)和box内包含物体的置信度confidence，以及物体属于20类别中每一类的概率（yolo的训练数据为voc2012，它是一个20分类的数据集）。所以一个网格对应的参数为（4x2+2+20) = 30。如下图 其中前一项表示有无人工标记的物体落入了网格内，如果有则为1，否则为0。第二项代表bounding box和真实标记的box之间的重合度。它等于两个box面积交集，除以面积并集。值越大则box越接近真实位置。 分类信息： yolo的目标训练集为voc2012，它是一个20分类的目标检测数据集 。常用目标检测数据集如下表： | Name | # Images (trainval) | # Classes | Last updated | | --------------- | ------------------- | --------- | ------------ | | ImageNet | 450k | 200 | 2015 | | COCO | 120K | 90 | 2014 | | Pascal VOC | 12k | 20 | 2012 | | Oxford-IIIT Pet | 7K | 37 | 2012 | | KITTI Vision | 7K | 3 | | 每个网格还需要预测它属于20分类中每一个类别的概率。分类信息是针对每个网格的，而不是bounding box。故只需要20个，而不是40个。而confidence则是针对bounding box的，它只表示box内是否有物体，而不需要预测物体是20分类中的哪一个，故只需要2个参数。虽然分类信息和confidence都是概率，但表达含义完全不同。 筛选层是为了在多个结果中（多个bounding box）筛选出最合适的几个，这个方法和faster R-CNN 中基本相同。都是先过滤掉score低于阈值的box，对剩下的box进行NMS非极大值抑制，去除掉重叠度比较高的box（NMS具体算法可以回顾上面faster R-CNN小节）。这样就得到了最终的最合适的几个box和他们的类别。 yolo的损失函数包含三部分，位置误差，confidence误差，分类误差。具体公式如下： 误差均采用了均方差算法，其实我认为，位置误差应该采用均方差算法，而分类误差应该采用交叉熵。由于物体位置只有4个参数，而类别有20个参数，他们的累加和不同。如果赋予相同的权重，显然不合理。故yolo中位置误差权重为5，类别误差权重为1。由于我们不是特别关心不包含物体的bounding box，故赋予不包含物体的box的置信度confidence误差的权重为，包含物体的权重则为1。 Faster R-CNN准确率mAP较高，漏检率recall较低，但速度较慢。而yolo则相反，速度快，但准确率和漏检率不尽人意。SSD综合了他们的优缺点，对输入300x300的图像，在voc2007数据集上test，能够达到58 帧每秒( Titan X 的 GPU )，的mAP。 SSD网络结构如下图： 和yolo一样，也分为三部分：卷积层，目标检测层和NMS筛选层 SSD论文采用了VGG16的基础网络，其实这也是几乎所有目标检测神经网络的惯用方法。先用一个CNN网络来提取特征，然后再进行后续的目标定位和目标分类识别。 这一层由5个卷积层和一个平均池化层组成。去掉了最后的全连接层。SSD认为目标检测中的物体，只与周围信息相关，它的感受野不是全局的，故没必要也不应该做全连接。SSD的特点如下。 每一个卷积层，都会输出不同大小感受野的feature map。在这些不同尺度的feature map上，进行目标位置和类别的训练和预测，从而达到 多尺度检测 的目的，可以克服yolo对于宽高比不常见的物体，识别准确率较低的问题。而yolo中，只在最后一个卷积层上做目标位置和类别的训练和预测。这是SSD相对于yolo能提高准确率的一个关键所在。 如上所示，在每个卷积层上都会进行目标检测和分类，最后由NMS进行筛选，输出最终的结果。多尺度feature map上做目标检测，就相当于多了很多宽高比例的bounding box，可以大大提高泛化能力。 和faster R-CNN相似，SSD也提出了anchor的概念。卷积输出的feature map，每个点对应为原图的一个区域的中心点。以这个点为中心，构造出6个宽高比例不同，大小不同的anchor（SSD中称为default box）。每个anchor对应4个位置参数(x,y,w,h)和21个类别概率（voc训练集为20分类问题，在加上anchor是否为背景，共21分类）。如下图所示： 另外，在训练阶段，SSD将正负样本比例定位1：3。训练集给定了输入图像以及每个物体的真实区域（ground true box），将default box和真实box最接近的选为正样本。然后在剩下的default box中选择任意一个与真实box IOU大于的，作为正样本。而其他的则作为负样本。由于绝大部分的box为负样本，会导致正负失衡，故根据每个box类别概率排序，使正负比例保持在1：3。SSD认为这个策略提高了4%的准确率 另外，SSD采用了数据增强。生成与目标物体真实box间IOU为 的patch，随机选取这些patch参与训练，并对他们进行随机水平翻转等操作。SSD认为这个策略提高了的准确率。 和yolo的筛选层基本一致，同样先过滤掉类别概率低于阈值的default box，再采用NMS非极大值抑制，筛掉重叠度较高的。只不过SSD综合了各个不同feature map上的目标检测输出的default box。 SSD基本已经可以满足我们手机端上实时物体检测需求了，TensorFlow在Android上的目标检测官方模型，就是通过SSD算法实现的。它的基础卷积网络采用的是mobileNet，适合在终端上部署和运行。 针对yolo准确率不高，容易漏检，对长宽比不常见物体效果差等问题，结合SSD的特点，提出了yoloV2。它主要还是采用了yolo的网络结构，在其基础上做了一些优化和改进，如下 网络采用DarkNet-19：19层，里面包含了大量3x3卷积，同时借鉴inceptionV1，加入1x1卷积核全局平均池化层。结构如下 yolo和yoloV2只能识别20类物体，为了优化这个问题，提出了yolo9000，可以识别9000类物体。它在yoloV2基础上，进行了imageNet和coco的联合训练。这种方式充分利用imageNet可以识别1000类物体和coco可以进行目标位置检测的优点。当使用imageNet训练时，只更新物体分类相关的参数。而使用coco时，则更新全部所有参数。 YOLOv3可以说出来直接吊打一切图像检测算法。比同期的DSSD(反卷积SSD), FPN（feature pyramid networks）准确率更高或相仿，速度是其1/3.。 YOLOv3的改动主要有如下几点：不过如果要求更精准的预测边框，采用COCO AP做评估标准的话，YOLO3在精确率上的表现就弱了一些。如下图所示。 当前目标检测模型算法也是层出不穷。在two-stage领域， 2017年Facebook提出了mask R-CNN 。CMU也提出了A-Fast-RCNN 算法，将对抗学习引入到目标检测领域。Face++也提出了Light-Head R-CNN，主要探讨了 R-CNN 如何在物体检测中平衡精确度和速度。 one-stage领域也是百花齐放，2017年首尔大学提出 R-SSD 算法，主要解决小尺寸物体检测效果差的问题。清华大学提出了 RON 算法，结合 two stage 名的方法和 one stage 方法的优势，更加关注多尺度对象定位和负空间样本挖掘问题。 目标检测领域的深度学习算法，需要进行目标定位和物体识别，算法相对来说还是很复杂的。当前各种新算法也是层不出穷，但模型之间有很强的延续性，大部分模型算法都是借鉴了前人的思想，站在巨人的肩膀上。我们需要知道经典模型的特点，这些tricks是为了解决什么问题，以及为什么解决了这些问题。这样才能举一反三，万变不离其宗。综合下来，目标检测领域主要的难点如下： 一文读懂目标检测AI算法：R-CNN，faster R-CNN，yolo，SSD，yoloV2 从YOLOv1到v3的进化之路 SSD-Tensorflow超详细解析【一】：加载模型对图片进行测试 YOLO C#项目参考： 项目实践贴个图。
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高会论文3年有效。
大多数情况下职称论文的有效期是3年，其实就是常说的说明要评职称，3年内发表过的论文都是可以用的，职称论文发表时间很重要，超越了规定期限是无效的论文。
大多数情况下的职称评审所规定的期限是申报此次职称前3年内发表的文章都是有效的，临近评审发表的当然有效，但离申报职称太久远便可能失效了。职称论文发表期限长短不一，或者说有效期都明显不同，主要是看两个职称等级当中时间差。
取得中级职称或等同于中级职称证书后发表的论文都是有效的。不过鉴于各个地区的评审政策并不完全相同，您最好先确认一下您所在地区的评审政策。
关于职称评定有效时间，由于高级会计师评审论文的难度相对较大、准备过程比较繁杂，因此御改从准备到撰写再到发表，一般需要持续几个月的洞激时间。
不同种类刊物所需时间会有所不同，例如省级刊物与国家级刊物需要提前1-3个月左右进行创作准备；核心级刊物需要5至10个月左右的准备时间；SCI级刊物需要提前18个月左右的时间准备，考生可以根据自己要发表的刊物去准备论文的时间。
评审论文注意事项：
在高级会计职称答辩中，申报人的论文质量很大程度纳拆袜上决定了评审环节的成功与否，大家在写论文时一定要注重以下两方面：
1、申报的论文要立论客观、论据可靠充分、论证严密有力。一般论文篇幅不长，集中在3000-4000字，论文字数不多，请避免出现没有足够论据支撑论点这种情况的发生。
2、高级会计师评审论文要持有自己的见解，可以在会计理论研究及会计实践等方面去解决前人没有发现的一些问题。以此提出解决问题的新方案或提出具有科学依据的新观点，亦或是能够解决问题的新理论模型。
中级以后发表的永远有效。高级经济师学院郑密路航海路全国办发布的数据：高级经济师资格评审实行考评结合的方式进行，论文查重率10-30%，评审合格率40-60%，各省规定不同，论文一般三篇以上。河南职称论文大学郑密路航海路全国发表中心不要钱。多省文件规定：中级以后在公开发行的省级以上学术刊物发表本专业论文三篇以上。领导说问：中国职称大学郑密路航海路全国办、高级职称论文郑密路航海路全国办、河南职称论文大学郑密路航海路全国发表中心。
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首先每所高校在要毕业的时候，那么都是会给我们留足时间去写毕业论文。通常情况下完成一篇论文最少也要一周的时间，有部分毕业生就会留一年时间准备，主要是要完成优秀的硕士毕业论文。一篇论文写的时间比较长的话，内容就要保存逻辑思维，在写论文的时候，还要去不断的学习新内容然后再将这部分写到文章里面。千万不要觉得自己写的原创内容就不会重复，只有经过论文查重系统才可以做到论文内容查重率，确保自己论文没有抄袭的现象。还有要注意的是论文查重系统数据库都是实时进行更新的，比如一些知名的论文查重系统对最新的文献会进行收录，假如首次对论文进行查重后得出的查重率是百分之二十五，但隔个几个月再次查重，得出的查重率且是百分之四十。中间隔的时间太久就会导致查重结果很大的变化，因此论文查重时不哭按照首次查重结果而是要按照论文定稿后的查重结果为准。根据调查显示本科论文检测次数大概为5-10次，具体还是根据实际情况而定。由于部分论文检测网站收费较高，论文检测次数较多，因此，选择检测费用较低的论文检测网站还是很有必要的，比如papertime首次注册还能送免费字数 ，超出免费字数后的价格还是比较实惠。最后要说的是论文查重次数多的情况下，并不能说明我们不能写完毕业论文，专业的论文查重系统能帮助我们，能根据查重报告对论文有问题的部分进行修改以及询问导师，想必论文也能很快的完成。
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
目前各大高校的毕业生在毕业之前都要求写一篇论文，还有专业的研究人员也需要写学术论文，并且要将论文发表到期刊杂志上。那么对于初次接触写论文的人而言，一般相关单位都会给出论文写作规范的通知，从中我们能够了解到论文是由哪些部分所组成的，并且在写论文的每个部分格式，完成论文后还需要进行论文查重。那么论文的哪些内容需要查重？
其实在进行论文查重的时候，系统不会对整篇论文进行检测，也就是说在进行查重时不会检测论文所有部分。在论文严格按照正确规范格式撰写的前提下，论文查重通常是只检测论文中的摘要、关键词、正文、致谢以及参考文献部分，而对于论文中的目录、公式、表格、图片、脚注和尾注一般是不会进行查重的。
我们在进行论文查重时，系统会根据开发的查重算法将论文中的内容进行编排，按照论文格式自动识别论文每个部分的内容，并将其进行划分，然后对识别出的各部分进行过滤筛选，该查重的部分就会比对数据库中的文献资源，计算其重复率。
虽然论文查重的主要部分就是以上说的内容，但在具体查重时，还是要看学校或者期刊杂志社的要求，大家提交论文的单位机构是如何规定检测论文内容部分，所以还是要以投稿论文单位的要求为准。
论文查重范围是什么？
1.字数检查。对于不同的论文查重系统，实际上有自己的标准，但是如果论文中文字连续超过13个字符与论文查重系统数据库中的论文完全相同，则被认定为抄袭，这部分内容就会计算到全文重复率。
2.格式和段落。进行论文查重时，首先上传自己写的论文，通常是论文全文，不管是提交论文文档，还是直接复制粘贴文档里的论文都不会影响论文查重率，论文查重系统是分段落、分句子检测你的文字内容。同时，要按照学校要求的格式进行论文写作，以免格式不正确而造成重复率较高。
3.书本内容。论文的查重范围，数据包括不仅发表的论文、会议论文，还包括互联网文献图书等，如果没有被收录的书籍文献内容是不会被查重，我们写作论文的时候，可以找一些冷门的书籍引用到论文中。
4、参考文献引用。如果借用了别人的内容观点，要标注来源，不能自己抄袭，否则也会被查重，同时参考文献引用不能太多，每个查重系统都有自己的阈值设置，参考文献引用超过这个值，就会被计算重复率。
三年一、知网硕士论文查重包括近三年吗国内高校普遍使用的是知网查重系统的版本。该版本具有知网独家的“学术论文联合比对库”，包含的内容是：使用知网检测过的往届毕业生论文。也就是说，今年的研究生毕业论文使用知网检测，明年会被收录在“学术论文联合比对库”之中。这个库只用来比对用，是个“黑匣子”，大家是检索不到的。只要是被系统收录的内容，不管你在什么查重都可以检测到。二、知网查重会查到往届的论文吗最好不要大量借鉴（复制）往届毕业论文中的内容。就知网查重系统而言，本科毕业论文是知网查重PMLC版本，含有“大学生论文联合比对库”，包含了使用PMLC检测过的所有往届本科毕业论文；研究生毕业论文是知网查重版本，含有“学术论文联合比对库”，包含了使用检测过的所有往届研究生毕业论文。所以，如果使用往届毕业论文，知网查重系统很容易就查出来了。
CNKI中国优秀硕士学位论文数据库收录的论文年限是从1984年至今的硕士学位论文。 扩展资料 CNKI中国优秀硕士学位论文数据库收录的.论文年限是从1984年至今的硕士学位论文。包括基础科学、工程科技、农业技术、医药卫生科技、哲学与人文科学、社会科学等目录。
被知网收录一年的论文能查询到。根据查询相关公开信息显示，硕士论文一旦被中国知网收录，就会永久性的保存在中国知网的数据库中，随时可以被注册用户检索到。不过在网上检索硕士论文是有一定条件的，必须要购买中国知网的数据库，不然只能初步检索，而不能进行论文全文的阅读和下载。
法学毕业论文
大学生活又即将即将结束，大家都知道毕业前要通过最后的毕业论文，毕业论文是一种有准备、有计划、比较正规的、比较重要的检验大学学习成果的形式，毕业论文应该怎么写才好呢？下面是我精心整理的法学毕业论文，欢迎大家分享。
摘要： 在当代中国，随着社会的向前发展，经济实力逐渐增强的今天，，由于多方面的原因，抢劫罪问题仍然还很突出。其造成的社会危害是人所共知的，因而加强对抢劫罪的犯罪构成和对抢劫罪的定罪问题进行讨论是法学界关注的重要课题。本文运用法理学、法律社会学等多学科理论，综合分析了当代中国抢劫罪的各种状态、特点，及罪与非罪的对策。第一章从抢劫罪的概念入手，阐述了构成抢劫罪几个要件。第二章讨论了社会危害性是判断罪与非罪的根本标准。第三章从暴力下限入手，分析了实施犯罪的手段的暴力问题，第四、五、六、七章从不作为的胁迫与暗示的胁迫劫财、不动产及财产性利益、对象以侵犯甲的人身权为手段，当场获取乙的财物等几个方面是否构成抢劫罪入手，研究了常见的几种难把握的抢劫罪。结论提出了在实践中对抢劫罪定罪量刑应注意的问题。
关键词： 抢劫罪社会危害性罪与非罪对策
目录
中文摘要……………………………………………………………………………(1)
目录…………………………………………………………………………………(2)
前言…………………………………………………………………………………(3)
一、抢劫罪的概念…………………………………………………………………(3)
二、社会危害性是判断罪与非罪的根本标准……………………………………(3)
三、实施犯罪的手段的暴力问题…………………………………………………(4)
四、不作为的胁迫与暗示的胁迫劫财是否构成抢劫罪…………………………(5)
五、不动产及财产性利益能否成为抢劫罪对象…………………………………(7)
六、以侵犯甲的人身权为手段，当场获取乙的财物是否构成抢劫罪…………(9)
结论…………………………………………………………………………………(9)
参考文献……………………………………………………………………………(10)
致谢…………………………………………………………………………………(10)
前言
抢劫罪是一种严重侵犯人身权利、财产权利的犯罪，历来为我国刑法重点打击。现实生活中，我们经常见到这类案件的发生，且案情非常复杂。《刑法》第263条对此作了一个较具体的规定。但由于立法对文字简明性、概括性的要求，使得法条不可能明确而全面地表述所有实际情形。对于抢劫罪的许多方面，历来多有讨论，首先，在罪与非罪方面，因为涉及是否需要立案、采取侦察措施、提请逮捕、起诉等问题，因而是个首要问题。本文试选择几个对定罪有着重要影响且有争议的问题加以讨论，以期对实际工作有所裨益。
一、抢劫罪的概念
抢劫罪是指以非法占有为目的，当场使用暴力、胁迫或者其他方法强行劫取公私财物的行为。本罪侵犯的客体是公私财物的所有权和公民的人身权利。
本罪侵犯的客体是复杂客体，在实施抢劫行为时，不仅造成公私财产的损失，而且可能造成人身伤亡，这既是抢劫罪区别于其他财产犯罪的重要标志，又使抢劫罪成为侵犯财产罪中的最严重犯罪。犯罪对象是公私财物和他人的人身。
本罪客观方面表现为对财物的所有人、持有人或者保管人当场使用暴力、胁迫或者以其他方法，劫取财物的行为。暴力，是指对被害人的身体实行打击或强制，使被害人不能或不敢反抗的行为。如殴打、捆绑、伤害、禁闭等。暴力行为只要足以抑制对方的反抗即可，不要求事实上抑制了对方的反抗，更不要求具有危害人身安全的性质。胁迫，是指以当场立即使用暴力相威胁，对被害人实行精神强制，使其不敢反抗的行为。胁迫既可以是用语言胁迫，也可以通过动作、手势进行。其特点是如不交付财物或者进行反抗，便立即实现胁迫的内容。其他方法，是指除暴力、胁迫之外，使被害人不知反抗或丧失反抗能力的强制方法。如用药物麻醉、用酒灌醉、使人中毒等。
本罪犯罪的主体是一般主体。主观方面是故意，并具有非法占有公私财物的目的[1]。抢劫的故意是指，行为人明知自已的抢劫行为会发生侵犯他人人身与财产的危害结果，并且希望或放任这种结果的发生。其中，行为人对他人造成财产上的损害只能是希望心理，但对他人造成人身上的侵害则可能是放任。由于造成他人人身伤亡不是抢劫成立所必需的要件，所以从整体上来说，抢劫罪的故意是一种直接故意，即以非法占有为目的。
二、社会危害性是判断罪与非罪的根本标准
严重的社会危害性是犯罪的本质特征。一种行为之所以成为犯罪且受到刑罚的惩罚，其根本原因是这一种行为严重侵犯了刑法所保护的社会关系。犯罪构成是社会危害性的外在法律体现。一般地，行为如果符合犯罪构成，那么这一行为的社会危害性就达到犯罪行为的社会危害程度，这一行为就构成犯罪。但实际情形并不总是这样简单。犯罪构成要件只不过是从繁杂的实际犯罪情形中概括、归纳出来的，是决定犯罪行为社会危害性的主要方面，并非全部。许多不为犯罪构成所包括的方面，诸如犯罪的动机、情势的需求(如国家根据社会治安形式的变化在不同时候采取从重或从轻的刑事政策)、实际情形的变化(如投机倒把行为在计划经济年代与市场经济年代罪与非罪的变化)等等方面都会影响行为在特定条件下的社会危害性。有许多行为，从犯罪构成要件上看，是完全具备的，但一旦综合考虑行为的方方面面，其社会危害性就减低而不够刑罚标准。正是考虑到这一情形的实际存在，为了尽可能准确到做到罪刑相适应，保证刑罚预防目的的实现，《刑法》在总则第十三条赋与执法者自由酌量的权力：“但是情节显著轻微危害不大的，不认为是犯罪。”实际工作中，我们往往只顾及行为是否具备抢劫罪的犯罪构成要件而不综合考虑行为社会危害性的大小，因而出现许多不妥的地方。如：
因为抢劫罪是一种严重侵犯人身权、财产权的犯罪，因此《刑法》没有象盗窃罪一样对财物数额作出要求，而且年满14周岁以上的公民都可成为犯罪主体。司法实践中，对一些青少年，甚至是刚满14周岁的在校生，以轻微的暴力行为如打几个耳光，踹几脚，向同学索要几元钱的行为，一律以抢劫罪刑拘、逮捕、起诉。从犯罪构成角度看，这样的行为无疑是符合抢劫罪的构成要件的，但正如上文所述，相对于社会危害性来讲，犯罪构成是一个极抽象的概念。实际上在执法过程中，不但要分析这些特殊情况是否符合抢劫罪的犯罪构成，还应根据一般的社会常识及公众心理，分析这样一些行为的社会危害性程度是否达到或接近抢劫罪的社会危害性。抢劫罪的最低刑期是三年有期徒刑，如果类似本文列举的这样的行为都以抢劫罪定罪判刑，笔者以为，无论是从对青少年犯罪以教育为主，惩罚为辅这个刑事政策角度，还是从刑罚追求罪刑相适应，以期达到预防目的这个角度讲，都是不妥的。而且，虽然在刑法里面，没有对抢劫罪的财物数额作出一个下限规定，但刑法总则第九条关于罪与非罪的规定，无疑对刑法分则是有指导意义和法律束缚力的。当然，对于某些所抢财物数额虽小但手段较严重的行为，则是依法应予严惩的。抢劫罪侵犯的是公民人身权和财产权。只有对这两种权利的侵害程度的综合，才能说明某行为的社会危害性程度。
三、实施犯罪的手段的暴力问题
“暴力行为”是抢劫罪最常用的手段行为方式，侵犯公民人身自由权、健康权直至生命权的施加于人身的强力打击和强制行为，还包括捆绑、强力禁闭、扭抱、殴打、伤害直至杀害等程度不同的侵犯人身的表现形式。抢劫罪的暴力行为必须是当场实施的，而且是被作为当场强行非法占有他人财物的手段行为加以实施的。这种暴力行为指向的对象，一般是财物所有人或者保管人本人，因为在多数情况下，只有向这些人施加暴力，才可能进而非法占有财物;但是，在某些情况下，暴力也可能施加于在场的与财物所有人或保管人有某种亲密关系的人。与“财物数额不是抢劫罪成立的必备要件”这一共识相反，理论和司法实践中，对于暴力行为的上下限问题，各人理解不一。暴力行为的上限即“以暴力手段实施抢劫致人死亡”是否包括故意杀人，本文认为，如果行为人把故意杀人作为当场劫取财物的一种手段行为，则以抢劫罪而非故意杀人罪定罪判刑。对为了事后获得被害人的财产，先将被害人杀死的应认定为故意杀人罪，而不是抢劫罪[1]。但对于暴力程度的下限问题，在实际工作中往往没有一个明确的认识，很难把握。前苏联、日本、北朝鲜等国都明确规定暴力行为的程度必须达到“危及被害人生命与健康”或“足以抑制被害人的反抗”等程度[2]。目前我国对此法还无明文规定，笔者认为，不应规定暴力程度的下限，理由如下：
一是抢劫罪既侵犯了公民的财产权，又侵犯了公民的人身权。两种权利的被侵害程度对于说明某一抢劫行为的社会危害性程度而言，具有相等的意义。认为财物数额可以没有下限而暴力程度需要下限，这是没有道理的。
二是以暴力劫财的本质特征是：以暴力为手段行为，意图使被害人不敢、不能或不知反抗，从而达到当场劫财的目的。只要行为人主观上意图以此暴力行为达到当场取财的目的，而且客观上实施了暴力劫财行为，就符合抢劫的本质特征，而不问这一暴力是否足以危害生命、健康或足以抑制他人的反抗。而且每个被害人的身体状况都是不同的。有些时候，较重的暴力行为不一定能危及生命、健康或足以抑制被害人的反抗，而有些时候较轻的暴力却能够做到。如果认为暴力程度一定要有所谓的下限，那么，前者不成立抢劫罪而后者成立，这显然是不附合逻辑的。
三是轻微的暴力劫财与胁迫劫财的社会危害性相当。胁迫的暴力内容，不管有多严重，它毕竟只是一种现实可能性，末造成实然的人身伤害结果。轻微暴力虽然程度轻微，但毕竟已造成实然的伤害结果。从这点上讲，哪怕最轻微的暴力行为都要比胁迫行为的社会危害性大。前者定性为抢劫，而后者不定为抢劫，没有道理。
四是从实际操作情况看，如果承认暴力程度下限的存在，则因为"轻微暴力"是一个极其模糊的概念，易造成执法者理解不一，而导致执法混乱。
当然，在理解“暴力程度没有下限”的时候，跟理解“财物数额没有下限”一样，除了考察这两者本身，还应综合这两者来判断行为社会危害性的大小。
四、不作为的胁迫与暗示的胁迫劫财是否构成抢劫罪
对于胁迫的习惯理解，如暴力一样都是一种主动的作为。但不作为同样可以成立胁迫。实际情形中，也常常存在通过不作为的胁迫当场取财的情形。主要有如下三种情况：
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法政系本、专科生毕业论文参考选题一、 经济法类：1. 试论企业集团的法律地位2. 企业集团反垄断问题探讨3. 企业兼并法律问题探讨4. 我国外商投资企业税收问题探讨5. 试论我国自由贸易区立法6. 浦东新区土地有偿使用的法律问题探讨7. 浦东开发中利用外国政府贷款的法律问题初探8. 税收担保问题探讨9. 反避税的法律对策10. 出口退税问题探讨11. 社会保险税问题探讨12. 证券税收问题探讨13. 加强证券市场管理法律对策14. 资产评估立法中相关问题探讨15. 论外资银行和中外合资银行管理的若干法律问题16. 涉外土地批租的法律问题初探17. 试论我国出口加工区立法18. 建立我国涉外反倾销法律制度探讨19. 略论经济犯罪案件的查账20. 论论审计机构的法律地位和作用21. 我国养老保险法律制度探讨22. 试论我国劳动保险法律制度的若干问题23. 完善我国劳动争议处理程序的法律思考24. 进一步完善我国劳动合同法律制度的思考25. 加强和完善我国环境立法的思考26. 加强和完善我国环境执法的思考27. 论建立我国的技术开发区法律对策28. 商品销售中不正当竞争行为的若干法律问题探讨29. 期货立法若干法律问题探讨30. 论消费者合法权益的法律保护31. 试论反暴利立法的必要性32. 关于土地使用权问题的法律思考33. 房地产市场监管法律制度研究34. 我国投资立法初探二、商法类：1. 论股份有限公司的组织机构管理原则2. 论一人公司的法律规制3. 论有限责任公司股权转让制度4. 公司法人人格否认制度探究5. 论股东代表诉讼制度6. 论设立中公司的法律地位7. 论公司瑕疵设立制度8. 论公司内部监督制度9. 论控股股东的义务与责任10. 论关联交易的法律规制11. 论公司股份回购制度12. 论保险的功能--兼论与侵权损害赔偿功能的比较13. 论保险合同中的代位求偿权14. 保险业现金运用法律监督的问题研究15. 论强制保险制度16. 保险费管理法律问题初探17. 论消费保险合同18. 论信贷合同的担保19. 股份合作制企业若干法律问题探讨20. 试析票据制度中善意第三人利益的保护21. 试论我国破产制度的完善22. 论自然人破产制度三、民法类�1. 论胎儿利益的民法保护2. 关于完善我国监护制度的法律思考3. 论法人越权行为性质及效力--评我国《合同法》司法解释第十条4. 论尸体的法律地位--兼评我国遗体及其器官捐赠与移植立法5. 论表见代理的制度价值6. 浅析人格权的本质——兼评我国民法草案关于人格权的规定7. 论网络隐私权的法律保护8. 由“借腹生子”所引发的思考--论民法中的身体权9. 试论名誉权--兼论死者名誉的法律保护10. 论隐私权与知情权的冲突与协调11. 不动产物权预告登记及其价值研究12. 不动产物权顺位登记及其价值初探13. 论公信原则及对第三人利益的保护14. 简论建筑物区分所有权制度15. 简论物业管理合同的性质及效力16. 试论我国拾得遗失物制度的完善17. 添附规则与其相关规则的比较研究18. 论我国农村土地承包经营权的流转19. 试论商品房抵押及效力20. 商品房预售法律问题初探21. 在建工程抵押若干问题思考22. 共同抵押及其效力探析23. 最高额抵押的设定及效力24. 股份出质的设定及其效力实现25. 商品房按揭与让与担保制度的比较研究26. 论代位权的效力：兼评最高院《司法解释》第20条27. 关于我国代位权与代位权执行制度整合之研究28. 债权人的撤销权与破产法上撤销权的整合研究29. 债权人撤销权要件中的善意分析30. 论保证合同的无效及其责任的承担31. 试论担保物权与保证的竞合32. 论悬赏广告的性质及效力33. 浅析信赖利益的损害赔偿34. 论无权处分合同：兼论《合同法》第51条35. 合同变更与合同解除法律后果的比较研究36. 论预期违约责任--兼谈与不安抗辩权的区别37. 论违约损害赔偿的范围界定38. 论可预见性规则及其在违约损害赔偿中的作用39. 论出卖人的瑕疵担保责任40. 转租的性质及效力思考41. 浅论租赁权的物权化及其法理依据42. 浅析房屋承租人的优先购买权43. 浅议租赁物上增设物的归属44. 建设工程合同中的法定抵押权分析--兼评最高人民法院的相关司法解释45. 浅议旅客运输合同中承运人的安全保护义务46. 货物联运合同中的责任承担初探47. 见义勇为的报酬请求权--从完善无因管理相关规定谈起48. 雇主责任浅析49. 交通事故民事责任的保险与赔偿50. 医疗风险防范与损害赔偿的协调51. 试论侵权损害赔偿范围的界定52. 我国精神损害赔偿制度的立法缺陷及完善53. 简论分家析产的法律性质及其效力54. 关于遗赠扶养协议中的若干问题的法律思考55. 论隐私权的法律保护56. 论人格权的法律保护57. 试析违约责任中的可预见规则58. 论我国婚姻无效制度的构建59. 离婚损害赔偿制度探析60. 浅议精神损害赔偿制度61. 网络音乐著作权问题探析62. 论地理标志的知识产权保护63. 试论计算机软件的法律保护64. 略论“驰名商标”的法律保护65. 论发行权穷竭原则66. 论网络环境下的著作权限制制度67. 网络言论自由及其法律规制68. 网络服务商侵权责任探析69. 网络环境下的著作权保护四、诉讼法类：1. 论我国现行审级制度的不足与完善2. 论我国民事证据制度的改革与发展3. 试析民事诉讼的第三人制度4. “陷阱取证”引发的法律问题探究5. 审判监督程序利弊谈6. “小额消费诉讼”的法律问题探析7. 关于公益诉讼的立法保护8. 民事诉讼保全制度探究9. 论民事诉讼中的抗辩10. 地域管辖中的若干问题探究11. 举证妨碍问题探讨12. 抽象行政行为的司法审查制度探析13. 浅谈行政听证制度14. 论行政程序的司法审查15. 试论行政诉讼中的司法变更权16. 论行政诉讼中的举证责任17. 民事诉讼陪审制度改革初探18. 论民事诉讼中调解程序制度的完善19. 论遗产继承中的共同诉讼人20. 民事诉讼中本证与反证辨析21. 关于人民检察院抗诉的若干问题探讨22. 论刑事诉讼的监督机制23. 论我国刑事诉讼庭审制度的改革24. 论律师在侦查阶段的地位与作用25. 试论刑事诉讼各阶段的证明要求和证明标准26. 刑事诉讼中证据开示制度探究27. 我国刑事诉讼证人制度探讨28. 沉默权问题研究29. 试述非法证据的证明效力问题五、刑法类：1. 论特殊主体犯罪2. 论挪用公款罪3. 论无罪推定原则在我国刑事司法中的适用及不足4. 论罪刑法定原则5. 商业贿赂罪与国家工作人员贿赂罪之比较6. 略论正当促销手段与贿赂罪7. 安乐死问题探究8. “非法经营罪” 探究9. 网络犯罪问题探究10. 新型金融犯罪问题探究11. 论侵犯商业秘密罪12. 未成年人犯罪刑事责任问题研究13. 论我国刑法中的结果加重犯14. 论不作为犯罪15. 浅谈股票贿赂案犯罪数额的确认问题16. 论投案自首的认定及刑罚的适用17. 试论我国假释制度的完善18. 结果犯及其形态探究19. 浅析我国数罪并罚制度的不足及完善20. 死刑存废问题探究21. 论我国罚金刑制度的完善22. 精神病人的刑事责任及其法律适用问题探讨23. 流动人口犯罪问题探究六、宪法、行政法、法理、法史、国际法类：1. 试论罗马法的基本原则及其影响2. 浅析中国近代宪政立法3. 论沈家本修律与中国近代法律制度的建立4. 试析汉代法律的儒家化5. 论君权、父权、夫权与中国古代法律6. 谈无讼与息讼7. 论法律与道德的冲突与调适8. 论法律职业化与司法改革9. 行政执法难成因探究10. 关于改革和完善我国宪法监督体制的思考11. 论宪法诉讼制度的构建12. 我国宪法司法化探析13. 司法审查制度探究14. 法律移植问题探讨15. 论法的时代精神16. 论国家主权豁免17. WTO国际争端解决机制探究18. 试析世界贸易组织的法律体系19. 对反倾销立法及其适用的法律思考20. 论国际私法中的公共秩序保留制度21. 试论国际私法中法律选择的方法22. 论国际民商事案件管辖权冲突的解决23. 论我国涉外合同关系的法律适用罗马法所有权理论的当代发展三、所有权理论的当代发展与一物一权主义任何一个法律制度的突变都会使既有的制度体系受到冲击和挑战，因为绝对所有权分离与裂变而直接受到冲击和挑战的是大陆法系物权制度的一物一权原则。在这场变革中，不乏学者挥洒笔墨质疑一物一权原则，认为，一物一权的原始涵义是一物之上只存在一个所有权，因此，自用益物权和担保物权产生之后，尤其是现代建筑物区分所有权的产生，在任何一个不动产上都可能存在多个物权，甚至是多个所有权。一物一权原则在历史上也许很必要，但现在已经彻底过时了。而且，作为法学的概念，一物一权原则非但不科学，还常常对实践发生误导。故应当废除。也有学者站在相对的立场上以否定双重所有权为基点坚决捍卫一物一权原则，认为近代大陆法的所有权制度之所以选择了罗马法的模式，而没有选择日尔曼法的模式，即从西欧中世纪的双重所有权到资本主义时代的一物一权，是人类社会摧毁以身份等级为特征的封建制度清除财产上的封建身份束缚所做的重要努力。如果今天我们承认双重所有权，就会使具有身份性质的所有权制度或观念死灰复燃。这种二元结构的所有权制度一旦建立，现存的所有权制度即会因所有权的肢解而丧失其逻辑支撑以至崩溃。没有一物一权精神的物权决不是大陆法系物权制度的物权，否定一物一权，即否定物权概念、物权制度本身。当然也有学者采折衷的态度，认为股东和公司两种形态的所有权的分离是以公司的存在为根据的，公司有可能因为法定原因发生终止，一旦发生终止，权利分离的根据丧失，清算后的财产要返回股东，从而使所有权的权能完全复归于股东，这种返回正是所有权弹力性的表现。因此，多重所有权的存在与一物一权主义并不发生矛盾，在法人存续期间并存的两种所有权仅仅是一物一权的例外现象和特殊的表现形式。笔者认为，从大陆法上所有权发展的轨迹来看，其确实经历了从日尔曼法的双重所有权到罗马法的绝对排他所有权的变革历程，而且确实通过确立所有权制度废弃了封建的身份关系的束缚，张扬了所有权人的人性与自由。但如果仅以此作为论据，就导出“承认双重所有权，就会使具有身份性质的所有权制度或观念死灰复燃”，便是历史的倒退的结论，这一结论其实是欠缺必要的前提而不能成立的。因为绝对所有权的分割与碎变并非由封建身份关系所致，亦非导致封建身份关系束缚之结果，恰恰相反，它是绝对所有权人对其权利的自由表达，表明基于契约关系而各司其职的所有权主体各方地位完全平等，不受任何身份关系的束缚，决不是简单地向封建所有权制度的回归。肯定所有权自由分割的这种全球化的发展趋势，不是法制的倒退，而是法制的前进。物权具有排他性，这也是物权法的本质属性所在，否则，物权法就不称其为物权法。但是，物权的排他性不是绝对的，而是相对的。在同一物上所有权与用益物权的并存、所有权与担保物权的并存、罗马法所有权理论的当代发展担保物权与用益物权的并存，以及担保物权与担保物权的并存就是相容性的最好例证—物权兼具排他性与相容性双重属性。如果片面夸大物权的排他性，而否定物权的相容性，同样就如同否定物权的排他性一样，将使精心构筑与设计的大陆法物权体系遭致毁灭性的灾难。经过分割而在同一物上存在的多重所有权同样具有排他性与相容性，相容性决定一物之上可以存在多重所有权，所有权保留买卖中，在买卖标的物上存在的出卖人法定所有权和买受人的实意所有权即所有权相容性使然;而排他性又决定在同一物上不可能存在性质相互冲突的两个所有权，出卖人保留的法定所有权只能为出卖人一人所有，在同一出卖物上，不可能存在两个以上保留的法定所有权，同理，在同一出卖物上也不能存在两个以上实意所有权。物权的排他性与相容性是对立的，但又相互依存，相辅相成，二者的统一构成物权的完整属性。因此，只要我们依然坚持物权的排他性，尽管承认物权的相容性，承认在同一物之上可以存在双重所有权，反映排他性的一物一权原则仍然可以在物权法中占据重委的地位。易言之，承认双重所有权与捍卫一物一权并不发生根本性冲突，大可不必谈虎色变，诚惶诚恐。一物一权原则的核心内容是一物之上只能存在一个所有权，正视所有权的当代发展与变革又坚持物权法的一物一权原则，这正是摆在我们面前的重要问题。对此应该有两种不同的解决办法，其一，在保持原有一物一权概念的基础上，将双重所有权解释为一物一权的例外或特殊表现;其二，在现代法的语境下对于一物一权予以全新的阐释。国内外学者在阐释法律原则时颇有共识:“法律原则是可以作为众多法律规则之基础或本源的综合性、稳定性的原理和准则”，法律原则“是法律精神的最集中的体现，是法律制度的原理和机理。”任何一项规则、制度及规范都不得和法律原则的精神相悖，因此，法律原则是对各项制度、规则和规范起统帅和指导作用的立法方针。“原则可能互相冲突，所以原则有份量，就是说，互相冲突的原则必须互相衡量与平衡。”每一项原则均有其自身的价值和它所追求的价值，当某一个具体的案件适用不同的原则将有不同的结果时，就需要在不同的原则之间进行平衡和衡量，适用价值最大者。原则之间可以相互冲突或相互衡量，但原则项下不可以有例外，否则，法律原则不称其为法律精神的最集中体现，也不称其为对法律制度、法律规则与法律规范起统帅和指导作用的立法方针。作为民法基本原则的诚实信用原则如果有例外或特殊表现形式，很难想象那应当是怎样的例外或怎样的特殊表现形式。一物一权原则既然作为物权法的基本原则，同样不应该有例外。显然，第一种解决问题的办法虽然本意在于解决矛盾，却又将自己陷人新的矛盾之中。台湾学者黄茂荣先生谈及概念之演变时，以德国学者的名句作为论据:“法律必须随时间经过而演进，始能符合因时间之经过而变更之社会，应无疑义。其结果，构成法律规定之概念，自与法律同样常有历史性的时间结构，必须随历史之变迁而演进。”[41]“没有一个法律概念，在教条上是完全不变的”，[42]现代法所有权制度的发展与演变，使得一物一权等物权法上的概念也必将随之发生改变，这样一来，第二种方法似乎才是最符合逻辑的。中外学者对一物一权的界定，文字的多寡不同，但就其所揭示的内涵可以概括为一句话:一物之上只能存在一个所有权，不能同时存在两个以上内容、性质相互冲突的他物权。[43]实际上，我们无须浪费太多的文字，只要将“内容、性质相互冲突”这一修饰语放在更准确的位置上，传统的一物一权概念便会有相当大的改观:在一物之上不能存在两个以上内容、性质相互排斥的物权。这一概念具有两重含义:1一物之上可以存在多个物权，包括一物之上可以存在两个所有权、所有权和他物权，或所有权和若干他物权。就是说，物权可以竞存，前提是，各种物权之间具有包容性，可以和平共处。但是，包容是暂时的，不是永久的。当潜在的物权排他性终于按耐不住物权的包容性而从骨子里进发出来时，竞存的物权便发生生死存亡的激烈冲突，解决冲突的手段是物权与生俱来的，或法律后天赋予的优先效力。物权优先效力的价值就存在于物权排他性取代物权相容性的变革之中，这场变革也造就了物权的优先效力;当然，所有权(母权)与自所有权中分离出去的他物权或自所有权中分割出来的它种意义的所有权(子权)[44]之间竞存的解体与优先效力无关，而由子权最终要向母权回归的本性所决定。2.性质或内容相互排斥的物权，即不相容的物权在一物之上只能有一个，包括所有权和他物权。这是一物一权原则的本质内涵所在，是物权的排他性使然，是放之四海而皆准的道理。任何物权相互之间只要具有天然的排斥性，就不可能在同一物上竞存，一个权利在某一实在物上生成了，另一相斥之权利则自始不能生成:取得质物占有之人成就了质权，未取得占有之人不可能成就质权。当然，转质可以生成另一质权，但是转质权必须以原质权的有效存在为前提，依附于原质权而存在，原质权消灭，转质权随之消灭，转质权实际上是原质权的衍生物，在质物上存在的原质权与转质权并不是两个独立的质权。所有权保留买卖中，出卖人一经将标的物交付买受人，买受人的实益所有权即产生，同一标的物上不可能同时存在另一实益所有权。这期间，如果由于出卖人一物二卖，抑或买受人将自己的实益所有权出让他人而导致再行转让的实益所有权成立，那么，原实益所有权将于次实益所有权成立之时自行消灭。[45]这种天然的排斥性来源于物权本性与内容的同一性，正所谓“同性相斥”。典权可以与抵押权并存，但不可以与另一典权并存，因为两个典权同以占有为要件，并具有相同的使用、收益之内容。同理，基于信托关系而产生的法定所有权可以与受益人的实益所有权并存，但在信托财产上决不可以再设定他人相同内容的法律所有权。总之，无论所有权制度的发展会给所有权，乃至于整个物权体系带来怎样的变化，一物一权原则不容置疑。注释:尹田:《论一物一权原则及其与‘双重所有权’理论的冲突》，载《中国民法学精萃》2003年卷，机械工业出版社2004年版，第241页。参见王利明:《民商法研究》第2辑，法律出版社2001年版，第278页。〔美〕托马斯·C.格雷:《论财产权的解体》，高新军译，《经济社会体制比较》1994年第5期。参见欧阳坷:《人性光辉下的所有权》，吉林大学2004年民商法硕士学位论文，第4页。陈华彬:《外国物权法》，法律出版社2004年版，第9页。参见前引〔5〕，陈华彬书，第11页。梅夏英:<当代财产的发展及财产权利体系的重塑》，载王利明主编:《民商法前沿论坛》，人民法院出版社2004年版，第80页。参见前引〔5〕，陈华彬书，第11页。参见前引〔7〕，梅夏英文，第80页。前引〔2〕，王利明书，第286页。前引〔5〕，陈华彬书，第9页以下。参见前引〔2〕，王利明书，第289页。前引〔5〕，陈华彬书，第16页以下。肖厚国:《所有权的兴起与衰落》，山东人民出版社2003年版，第35页。参见[英〕亚当•斯密:《国富论》下卷，郭大力、王亚南译，商务印书馆1995年版，第1页以下。GottfriedDietze，InfnseofproPer，ThejohnsHOpkinsPress，1971，.参见【日」我妻荣:《物权法》，岩波书店1995年版，第2页，转引自前引〔2〕，王利明书，第294页。宋刚:《信托财产的独立性及其担保意义—从大陆法系责任财产角度》，清华大学2005年法学博士学位论文。谢哲胜:《台湾物权法制发展》，《财产法暨经济法》2005年第2期。申卫星在他的博士论文中对诸种形式的所有权保留做了详细论述。简单的所有权保留指卖方将标的物交付给买方，在买方支付该特定标的物的价款前，该标的物的所有权仍由出卖人保留，其保留所有权的客体仅限于根据本合同占有的特定的标的物;延长的所有权保留中，买受人购买标的物不是用于消费或自己使用，而是为了将标的物转售他人，或者是对标的物进行加工、添附后再行出售，为了保证卖方的价金债权，卖方保留所有权的客体可以延长到买方的转售所得或加工物之上。在延长的所有权保留中，买方在完全支付价金后方可取得标的物的所有权，在全部价金交付之前，买方有权对标的物进行处分。扩大的所有权保留，是指当事人约定当买方不仅清偿了全部价金，而且清偿了出卖人与买受人基于其它生意而产生的或即将产生的债务后，买方才可以获得标的物所有权的制度。参见申卫星:《期待权理论研究》，中国政法大学2001年博士学位论文，第68页以下。沈达明:《法国/德国担保法》，中国法制出版社2000年版，第148页。参见前引〔20〕，申卫星文，第51页。转引自前引〔2的，申卫星文，第91页。转引自刘德宽:《民法诸问题与新展望》，五南图书出版公司1995年版，第7页。笔者曾经主张，所有权保留中存在双重所有权，卖方所保留不是实益上的所有权，只有在买方没有按照约定交付价金时，这种所有权才具有意义，成为出卖人所有物返还请求权的权利基础;买受人以自己所有的意思占有、使用标的物的权利是真正意义上的所有权，只是这种所有权于买受人未按约定交付价金时终止而已。故可以借鉴英美法的经验，将两种所有权分别称为取回所有权和附条件的所有权。参见马新彦:《美国财产法上的土地现实所有权研究》，《中国法学》2001年第4期。王利明:《论公司所有权的二重结构》，载前引〔2〕，王利明书，第78页。前引〔l〕，尹田文，第249页以下。梅夏英教授在他的论文《当代财产的发展及财产权利体系的重塑》中也认为:“法人可以享有所有权所包含的一切权能，但不是严格意义上的所有权。因为所有权是就个人对物本身权利义务的描述，法人作为一个法律构建的实体，本身便是一个团体的概念，这种由团体占有形成的法律上的主体本身便与’绝对所有权’的个人主义隐喻相悖”。参见前引〔7〕，梅夏英文，第82页。前引〔7〕，梅夏英文，第84页。以所有权保留为例，买受人未按约定支付价金的，其所有权终止，并回归于出卖人，出卖人的所有权由法律所有权转变为完整意义的所有权，有权利向买受人主张所有物返还请求权;买受人依约支付价金的，价金一经交付，出卖人的法律所有权自行终止，买受人的所有权转变为完满状态的所有权。前引〔1〕，尹田文，第252页。121法学研究2006年第1期这种抽象的所有权的结果”。GyorgyDiosdi，nersnPinAneetanre一classcazRomaLaw，、133、134.转引自前引〔2〕，王利明书，第275页。傅静坤:《论美国契约理论的历史发展》，《外国法译评》1卯5年第1期。孙宪忠:《中国物权法原理》，法律出版社2004年版，第142页。前引〔1〕，尹田文，第249页;孟勤国:《物权二元结构论》.人民法院出版社2002年版，第104页。参见前引〔2〕，王利明书，第79页。张文显主编:《法理学》，法律出版社1997年版，第71页，第72页。同上参见梁慧星:《民法总论》，法律出版社1996年版，第40页。迈克尔•D•贝勒斯:(法律原则—一个规范的分析》，张文显等译，中国大百科全书出版社19%年版，第13页。[41]Laren:，Meth记enlehrede:Reehtswissenschaft，，;GerhartHusserl，Reehtundzeit，1955，s一off.，转引自黄茂荣:《法学方法与现代民法》，中国政法大学出版社2001年版，第83页。[42]前引〔41〕，黄茂荣书，第83页。[43]如日本学者川岛武宜所言:一物一权主义是指一个物权的客体仅为一个独立的有体物，在同一物之上不能存在两个或两个以上独立的物权，尤其不能设立两个以上所有权。我国学者对此也有同样的表述，一物一权原则指一物之上只能设定一个所有权;一物之上不得设定两个以上内容相冲突的他物权。参见王利明:《物权法研究》，中国人民大学出版社2002年版，第82页。[44]为行文方便，我们在此将所有权称为母权，分离或分割后产生的物权称为子权。[45]实意所有权指不具有所有权的法律责任，但具有所有权本质属性的所有权，亦称实质意义上的所有权，或实质上所有权，英美法上相应为衡平法上的所有权。与此对应的是法律所有权，指由法定公示方式表征的所有权，又称为法律上所有权，或形式上所有权，英美法中相应为普通法的所有权。