物体检测看论文的顺序

物体检测看论文的顺序

一、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。二、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。三、全心撰写在一二步完成后，接下来就是按计划撰写。要根据提纲内容，规定每天应该完成的撰写部分，且不折不扣地执行；当然，也可以根据自身的习惯来，有些人喜欢不间断写，因为思想观点转瞬即逝，高度集中撰写时，思想观点连续性强，写起来效率高；有些则喜欢每天完成一点，这样不仅不累，而且有更多的时间思考。四、精心修改论文主体内容完成后，不意味着论文完成。这时可以放一放，过一两天再看论文，从头到尾阅读、查看论文，有无错别字，有无不通顺，有无撰写不深不全的地方等等，修改可以一次甚至多次，完全根据自己对待论文的态度来，精益求精当然最好。五、导入引言论文一般还需要一个引言。这是论文开头的部分，主要阐述写作的原因，目的，意义等等，是进入正文的必备程序，如果直接从提纲进入，难免有所缺失，似乎没有开头。这一部分可以在撰写正文前写，也可以正文完成后再写。这里建议是完成正文后再写，这样可以更精准地把握全文，写好引言。六、完善要素全文完成后，还需完善一些要素，主要有参考文献、中英文摘要、关键词、作者简介、页码等要素。特别是摘要，要在写完论文后，在对全文精深把握的基础之上再写摘要，这样可以更好的把握摘要内容、写好摘要内容。

多数学校会先进行论文答辩

按照正常的论文审核顺序是你的论文先提交给自己的导师，导师通过审核之后你就可以等着答辩了。论文答辩查重并不是同时进行的，而是先答辩后进行查重。只有通过了答辩之后，你的论文才能够进入到学校的论文查重系统中，如果答辩没有通过论文是无法查重的。这只是多数学校的安排，所以我们还是要提前了解一下自己的学校是如何安排的才行，一般答辩之前学校都是会有相应通知的。

部分学校先查重后答辩

当然每一个学校的顺序都是不一样的，论文答辩查重也有可能会调整，也有很多学校事先进行论文查重。当导师确定了你的论文没有问题之后，就会要求你按照学校的标准来提交一个word文档，然后导师对你的论文进行查重。论文查重没有问题你才能进入到答辩环节，不过少数学校会这样做，多数学校还是会先进行答辩，这样比较容易操作，审核也会简单一些。

顺序不同论文格式也不同

因为论文答辩查重的顺序不同，论文的格式也会有很大的差异性。可能很多人都没有注意到这一点，因为你的论文如果事先查重，就要为了查重而牺牲很多语句，甚至是一些数据。导师一般也会宽松一些，知道大家都为了能降重会修改一些格式，不会特别较真。但是如果你的论文需要答辩，还是需要打印一式四份的，其他老师也要看你的论文。只是按照论文检测系统降重的标准来提交的，论文肯定就无法通过审核了，建议他家还是应该将论文分别保存成不同的类别，这样使用的时候直接打印就可以。

每个大学毕业生除了写好毕业论文外，还必须保证毕业论文能顺利通过学校组织的论文检测。学校对论文的查重率都有规定的标准，如果查重率超过标准，论文就不能参加答辩，从而影响论文的查重率的进程。为能顺利通过检测，许多同学都会自己提前做好论文的查重工作。但许多同学不清楚该如何操作，下面小编给大家讲一下论文查重的步骤。先选一个查重网站，然后可以在搜索引擎上进行相关搜索，选一个正规查重网站。现在网上查论文的网站很多，大家可以选择一些比较有名的查论文网站，这样就可以防止自己在查论文的时候不小心泄露出去。你可以使用国内主流网站权威、维普和万方查重网站，也可以使用性价比非常高的papertime查重论文网站，可以省去你所需支付的查重费用。论文查重的步骤是什么？进入论文查重网站，找到查重入口，点击进入后将论文上传提交，有的网站按论文类型划分相应的查重入口，根据自己的论文类型找到自己的相关入口即可。三是按照网站的具体提示，按其提示的步骤进行操作，一般是输入本人姓名和论文题目以及学校或单位名称，然后上传论文文档，最后支付相应的论文费用即可提交考试。若为papertime论文查重网站，有活动参与可获取查重字数，使用查重字数抵扣提交检测即可实现免费查重。最终需要等待检测时间完成，完成后可以下载论文查重报告，并可以自行打印。

每个大学生毕业都要写毕业论文，然后交给学校。而且写完论文提交了还需要进行后续的步骤，那就是论文查重和论文答辩。 一、如何检查本科毕业论文的步骤 学校将严格审查本科毕业生的毕业论文。首先将毕业生提交的毕业论文送到查重系统进行查重，筛选出重复率合格的毕业论文。没有通过论文查重的文章，学校会要求学生重新进行修改。为了让毕业论文快速顺利通过查重，提前对论文进行检测是非常有必要的？接下小编来介绍本科毕业论文查重的步骤。 首先、整理一下自己的毕业论文，然后咨询一下领导和学长，看他们有没有好的查重系统推荐。如果没有，可以在网上搜索一下网友评价较高的论文查重网站，或者通过相关社交平台与他人交流一下哪个论文查重网站更好用，更适合自己。当然，你也可以自己选择查重系统，然后对论文进行查重； 其次、选择论文查重网站后，将论文上传到网站。先登录一个网站账号，然后找到网站的查重入口，根据网页上的提示输入书名和作者名，然后上传论文文档，按照网站的提示进行操作； 第三、上传后需要付费，可以按照网站收费标准付费； 最后、上传成功后耐心等待查询分析结果。显示查询结果后，您可以下载查询报告。根据学生查询报告，可以修改毕业论文。

目标检测论文阅读顺序

一、先看综述先读综述,可以更好地认识课题,知道已经做出什么，自己要做什么,,还有什么问题没有解决。对于国内文献一般批评的声音很多.但它是你迅速了解你的研究领域的入口,在此之后,你再看外文文献会比一开始直接看外文文献理解的快得多。而国外的综述多为本学科的资深人士撰写，涉及范围广，可以让人事半功倍。二、有针对地选择文献针对你自己的方向,找相近的论文来读,从中理解文章中回答什么问题,通过哪些技术手段来证明,有哪些结论?从这些文章中,了解研究思路,逻辑推论,学习技术方法。1.关键词、主题词检索：关键词、主题词一定要选好，这样，才能保证你所要的内容的全面。因为，换个主题词，可以有新的内容出现。2. 检索某个学者：查SCI,知道了某个在这个领域有建树的学者，找他近期发表的文章。3. 参考综述检索：如果有与自己课题相关或有切入点的综述，可以根据相应的参考文献找到那些原始的研究论文。4. 注意文章的参考价值：刊物的影响因子、文章的被引次数能反映文章的参考价值。但要注意引用这篇文章的其它文章是如何评价这篇文章的。三、如何阅读文献1.注重摘要：摘要可以说是一个论文的窗口。多数文章看摘要，少数文章看全文。真正有用的全文并不多，过分追求全文是浪费，不可走极端。当然只看摘要也是不对的。多数文章题目、摘要简单浏览后，直接把几个Figure 及Title 与legend 一看，一般能掌握大部分。2.通读全文：读第一遍的时候一定要认真，争取明白每句的大意，能不查字典最好先不查字典。因为读论文的目的并不是学英语，而是获取信息，查了字典以后思维会非常混乱，往往读完全文不知所谓。可以在读的过程中将生字标记，待通读全文后再查找其意思。3.归纳总结：较长的文章，容易遗忘。好在虽然论文的句子都长，但每段的句数并不多，可以每一段用一个词组标一个标题。4.确立句子的架构，抓住主题：读英文原版文献有窍门的。我们每个单词都认识读完了却不知他在说什么，这是最大的问题。在阅读的时候一定要看到大量的关系连词，他们承上启下引领了全文。中国人喜欢罗列事实，给出一个观点然后就是大量的事实，这也是中文文献的特点，我们从小都在读这样的文章，很适应。西方人的文献注重逻辑和推理，从头到尾是非常严格的，就像GRE 里面的阅读是一样的，进行的是大量重复、新旧观点的支持和反驳，有严格的提纲，尤其是好的杂志体现得越突出。读每一段落都要找到他的主题，往往是很容易的，大量的无用信息可以一带而过，节约你大量的宝贵时间和精力。5.增加阅读量：由于刚刚接触这一领域，对许多问题还没有什么概念，读起来十分吃力，许多内容也读不懂。后来随着阅读量的增加，最后可以融汇贯通。所以，对新手而言，应当重视阅读文献的数量，积累多了，自然就由量变发展为质变了。四、提高阅读的效率1．集中时间看文献：看文献的时间越分散，浪费时间越多。集中时间看更容易联系起来，形成整体印象。2．做好记录和标记：复印或打印的文献，直接用笔标记或批注。pdf 或html 格式的文献，可以用编辑器标亮或改变文字颜色。这是避免时间浪费的又一重要手段。否则等于没看。3．阅读顺序：根据阅读目的选择合适的顺序。一般先看abstract、introduction，然后看discussion，最后看result 和method（结合图表）。五、文献的整理1.下载电子版文献时（caj，pdf，html），把文章题目粘贴为文件名（文件名不能有特殊符号）2.不同主题存入不同文件夹。文件夹的题目要简短，如：PD，LTP,PKC，NO。3.看过的文献归入子文件夹，最起码要把有用的和没用的分开。4.重要文献根据重要程度在文件名前加001，002，003编号，然后按名称排列图标，最重要的文献就排在最前了。而且重要文献要注意追踪。运气好，你可以得到更多的线索；运气不好，发现别人抢先了。据此修正你的实验。六、英文文章写作（阅读文献的副产品）1.平时阅读文献，注意总结常用句型和常用短语（注意，文献作者必须是以英文为母语者，文献内容要与你的专业有关）。2.找3-5篇技术路线和统计方法与你的课题接近的文章，精读。论文各部分读法有讲究本人英语基础不好，没过六级，所以在硕士的时候基本上看的外文文献很少，现在想想很后悔，2 年的时间少学了很多东西。上了博士，自己给自己的定位也高一些了，开始打算硬着头皮咬着牙很不情愿的也要多看些外文文献，一开始看比较慢，有些很难理解，到现在大约仔细阅读了100 篇外文文献，泛读了100 篇外文文章，受益匪浅，现在基本不怎么看中文的了，确实也觉得外文的质量就是高（也有凑数的烂文章），现在自己写外文的也很顺手了。谈几点自己的体会。我是材料专业的。1.先找5篇跟自己论文最相关的外文文章，花一个月的时间认认真真的看，反复看，要求全部读懂，不懂的地方可以和同学和老师交流一下。一个月以后你已经上路了。2.如何读标题：不要忽视一篇论文的标题，看完标题以后想想要是让你写你怎么用一句话来表达这个标题，根据标题推测一下作者论文可能是什么内容。有时候一句比较长的标题让你写，你可能还不会表达。下次你写的时候就可以借鉴了3.如何读摘要：快速浏览一遍，这里主要介绍这篇文章做了些什么。也许初看起来不好理解，看不懂，这时候不要气馁，不管它往下看，等你看完这篇文章的时候也许你都明白了。因为摘要写的很简洁，省略了很多前提和条件，在你第一眼看到摘要而不明白作者意图的时候看不懂是正常的。4.如何读引言（前言）：当你了解了你的研究领域的一些情况，看引言应该是一件很容易的事情了，都是介绍性的东西，写的应该都差不多，所以看文献多了以后看这部分的内容就很快了，一扫而过。有些老外写得很经典得句子要记下了，下次你写就可以用了。5.如何读材料及试验：当你文献看多了以后，这部分内容也很简单了，无非就是介绍试验方法，自己怎么做试验的。很快就能把它看完了吧6.如何看试验结果：看结果这部分一定要结合结果中的图和表看，这样看的快。主要看懂试验的结果，体会作者的表达方法（例如作者用不同的句子结构描述一些数字的结果）。有时看完以后再想想：就这么一点结果，别人居然可以大篇幅的写这么多，要是我可能半页就说完了？7.如何看分析与讨论：这是一篇文章的重点，也是最花时间的。我一般把前面部分看完以后不急于看分析讨论。我会想要是我做出来这些结果我会怎么来写这部分分析与讨论呢？然后慢慢看作者的分析与讨论，仔细体会作者观点，为我所用。当然有时候别人的观点比较新，分析比较深刻，偶尔看不懂也是情理之中。当你看的多了，你肯定会看的越来越懂，自己的idea 越来越多8.如何看结论：这个时候看结论就一目了然了，作后再反过去看看摘要，其实差不多9.把下载的论文打印出来，根据与自己课题的相关性分三类，一类要精读，二类要泛读，三类要选择性的读。分别装订在一起10.看完的文献千万不要丢在一边不管，3－4 个月一定要温习一遍，可以根据需要，对比自己的试验结果来看11.学会记笔记，重要的结论，经典的句子，精巧的试验方案一定要记下来，供参考和学习12.有些试验方法相同，结论不同的文献，可以批判性的阅读。我想要是你自己做试验多的话，你应该有这个能力判断谁的更对一点。出现试验方法相同，结论不同的原因有下：试验方法描述不详细，可能方法有差别；试验条件不一样；某些作者夸大结果，瞎编数据13.有时间还是多看点文献吧，最好定个目标：在学术上超过自己的老板。因为老板一般不看文献，他们都是凭经验做事，很多新东西他们都不知道，慢慢的你老板会觉得你很厉害。反正我觉得多读了，读起来就快了，而且也会慢慢喜欢上看外文文献，收获自然也就多了。读研的三年时间里，实验做得不是很多，文献倒是读了不少。原因呢，可能是老板也发现了我这个人属于那种眼高手低的人，干脆就让我做个文献阅读器了。从研一到现在每当老板脑子里出来一个想法，出来几个关键词，好了，下一步的工作就是交给我查阅和整理文献了。大家有空可以看看我发在论坛里的几个ppt，关于光催化、无铅压电陶瓷，微波介质陶瓷，纳米ZnO，此外关于Raman 光谱、多铁性材料。算起来前前后后看过——当然只能说看过，因为大部分都只是走马观花，没有精读——的文献应该不下三四百篇了。我估计每个方向单拿出来写个中文综述都差不多够了，可惜中文要版面费，想来老板也不会给出说了这么多废话，进入正题吧。有人也许会问，你是怎么看文献的，特别是一个以前没有接触的陌生领域。我的方法是，先看中文综述，然后是中文博士论文，而后是英文综述，最后是英文期刊文献。这样做的好处是，通过中文综述，你可以首先了解这行的基本名词，基本参量和常用的制备、表征方法。我觉得这点很重要，因为如果直接英文上手的话，一些基本名词如果简单的想当然的翻译，往往会将你引入误区或造成歧义。同时中文综述里要包含了大量的英文参考文献，这就为后续的查找文献打下一个基础。中文博士论文，特别是最近几年的，其第一章前言或是绪论所包含的信息量往往大于一篇综述的。因为它会更加详细的介绍该领域的背景以及相关理论知识，同时里面往往会提到国内外在本领域做得比较好的几个科研小组的相关研究方向。通过阅读就可以更清楚理清一个脉络。英文综述，特别是那种invited paper或是发表在高IF期刊上的，往往都是本领域的牛人们写的。对此要精读，要分析其文章的构架，特别要关于作者对各个方向的优缺点的评价以及对缺点的改进和展望。通过精读一篇好的英文综述，所获得的不只是对本领域现在发展状况的了解，同时也可以学会很多地道的英文表达。最后就是针对自己的课题查找阅读相关英文文献了。现在各大学图书馆里面的数据库都比较全，即使没有也可以通过网络上多种手段获取文献了。所以说文献的获取不是问题，问题在于查什么样的文献和怎么具体阅读整理文献。根据我的体会，我觉得有以下四类英文文献是我们所需要的：1、本领域核心期刊的文献。不同的研究方向有不同的核心期刊，这里也不能一概唯if 论了。比如说陶瓷类的核心期刊美陶的IF 也不过 几，但上面的文章特别是feature artical 还是值得仔细阅读的。当然，首先你要了解所研究的核心期刊有哪些，这个就要靠学长、老板或者网上战友的互相帮助了。2、本领域牛人或者主要课题组的文献。每个领域都有几个所谓的领军人物，他们所从事的方向往往代表目前的发展主流。因此阅读这些组里的文献就可以把握目前的研究重点。这里有人可能要问，我怎么知道谁是牛人呢？这里我个人有两个小方法。第一是在ISI 检索本领域的关键词，不要太多，这样你会查到很多文献，而后利用ISI 的refine 功能，就可以看到哪位作者发表的论文数量比较多，原则上一般发表论文数量较多的人和课题组就是这行里比较主要的了。还有一个方法，就是首先要了解本领域有哪些比较规模大型的国际会议，而后登陆会议主办者的网站一般都能看到关于会议的invited speaker的名字，做为邀请报告的报告人一般来说都是在该行有头有脸的人物了，呵呵3、高引用次数的文章。一般来说高引用次数（如果不是靠自引堆上去的话）文章都是比较经典的文章，要么思路比较好，要么材料性能比较好，同时其文笔应该也不赖的话。多读这样的文章，体会作者对文章结构的把握和图表分析的处理，相信可以从中领悟很多东西的。4、最后就是当你有了一定背景知识，开始做实验并准备写论文的时候需要看的文献了。我个人的经验是，首先要明确一点，你所做的实验想解决什么问题？是对原有材料的改进还是创造一种新的材料或者是新的制备方法，还是采用新的表征手段或是计算方法。明确这一点后，就可以有的放矢查找你需要的文献了。而且往往当你找到一篇与你研究方向相近的文章后，通过ISI 的反查，你可以找到引用它的文献和它引用的文献，从而建立一个文献树，更多的获取信息量。

这个问题我觉得我还是很有话语权的，我现在是本科在读，平时在学校写论文的时候都会阅读好多的学术论文，这个时候有针对性的，高效的阅读一篇学术论文就很重要的了。我们一起来探讨下。

首先，既然是有针对性的，我觉得那行论文的前言啊，背景资料的什么的都是虚的。我觉得对于学术性的论文，着重要看的就是人家的研究方法，还有研究过程，得到的数据看情况，有时候比较重要，有时候不是很重要，也没有什么参考性。读一篇学术论文，针对你的所需要的部分，你要直接找到他的章节，重点的阅读你需要的部分。

然后高效就要求我们的速度了。上面说了，前言呀，研究背景什么的都是虚的，没有什么用处，可以直接越过去。重点的阅读他的研究方法，学习人家的研究方法，对比你的。然后就是阅读人家的研究过程，找出人家的细节所在，注意事项之类的东西。着重抓住这两个地方进行阅读，那么这篇学术论文的价值你就体会到了。

其次，就是你在阅读的时候，你要带着你自己的联想，跟着人家作者的思路，去思考人家的研究过程，去跟着人家走一边流程，这样一来可以加深你的理解，二来可以提高你的阅读速度，一举两得。

以上就是我高效阅读学术论文的一个心得，希望小伙伴们分享你们的心得体会，也希望题主采纳。

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。

知网论文检测换句子顺序

不是连续，是一句话中相同字符超过13个字达就是重复了。

知网查重规则及原理如下： 1、知网查重是连续13字符相似就会判为重复，13字符就相当于6-7个中文汉字。有的同学会问为什么我某个段的开通就3个字也算重复了呢？那是因为和上一段的末尾组成的连续13字符，同理末尾标红重复也是一样。

2、知网查重系统是有阀值的。同篇文章同时检测也会有误差的。

文章结构，内容发生变化都会有误差。但是总结果一般误差不大。

扩展资料： 知网论文查重的规则原理： 1、知网论文查重由于是采用了最先进的模糊算法，如果整体结构和大纲被打乱，可能会引起同一处的文章检测第一次和第二次标红不一致或者第一次检测没有标红的部分第二次检测被标红。因此在修改重复内容的时候尽量变换句式，不要打乱论文原来的整体大纲和结构。

2、整篇论文上传后，系统会自动根据文章生成的目录检测该论文的章节信息，然后系统会将论文分章节检测，可以获得每一单章节的复制比同时目录显灰色不参与正文检测；否则会自动分段按照1万字符左右检测，同时目录有可能当成正文检测，重复就会标红。 3、中国知网对该套查重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文献文总字数和在你的各个检测段落中要达到5%以上才能被检测出来标红。 5、知网检测系统会自动识别出参考文献，参考文献不参与正文检测。

并且进行剔除，在知网检测报告中参考文献显示灰色字体，说明并没有参与检测。当然这是在参考文献格式完全正确规范的情况下才会自动排除不会标红。

否则参考文献会当成正文来进行检测导致参考文献全部标红。结果增高！ 6、知网论文查重为整篇上传，PDF或者Word格式对检测结果可能会造成影响。

因为上传PDF检测，PDF会比Word多一个文本转换的过程，这个过程有可能会将你原本正确的的目录和参考文献格式打乱，目录和参考文献等格式错乱，就会导致系统识别不正确而被标红。 特别对于那些有英文目录和大部分英文参考文献的论文，其英文占字符数很高。

英文被标红就会导致总结果大大增高。 7、关于引用尽量引用整段话，如果引用单独一句两句，知网系统是根本识别不到具体你引用的是哪篇文章里面的句子。

所以引用尽量大段引用。并且引用的内容必须完全一致。

参考资料来源：百度百科--论文重合度。

知网查重原理：一句话内，存在8个字或以上重复，或者一个自然段内，存在13个连续字符重复，即判定论文重复。

降低论文重复率方法：

(1)基于知网论文检测报告单，黄色文本是“参考”，红纸是“涉嫌抄袭。

(2)基于知网的复核，只检查文本，“图”，“编辑公式是“，”字域代码”没有检查（如果你想知道主要检查这些部件，可以“选择”，“复制”，“选择性粘”“只有文本”）。推荐的公式编辑器MathType，不要用词的公式编辑器。

(3)参考文献参考文献是计算重复率（包括在X %的要求）在学校！所以指家族文学最好用自己的话来重写。

(4)主要检查重量是"章”为基本单位。如“盖”，“摘要”，“介绍”作为一个单独的一章，每章给出试验结果，表明重复率。每一章都有一个单独的重复率总论，全文和一般的重复率。检查是否因体重了一些学校，不仅需要全文重复率不超过多少，也有每章的重复率的要求。

第一种是替换中心词，将你的中心词用相近意思的词替换。

但是这种方法还是很容易被检测出来，因为句子的核心全部换掉，意思也就可能出问题。所以主要还是要靠句式的变化（比如增加，拆分，颠倒）等来减低重复率。

共2图>02增加句子的长度，将一个长句，变为很多短句，每个短句增加一些部分，要保证整段话通顺。可以通过把状语变成小短句，“从。

到”改变为“时间由。到。

"，是句子复杂，原本连续的段落变得不那么连续。共2图>03对于一些限定类的词，比如”当投资单位对被投资单位满足一定条件时“，可以把它在后面加上具体说明，变成"当投资单位对被投资单位满足要求时（表现在持股比例达到一定程度）”，使整句话结构不那么相似。

共2图>04如果你的整段话中，结构有相似的，比如"加强xx和xx"，可以拆分为，"加强xx，加大xx"，如果前后句子形式一致，内容有所不同，可以适当调换顺序。如果有一些状语，表方式方法类的，比如："公司股价会受到二级市场交易价格影响，股价和经营业绩有关，炒作股价可以为公司提供利益“，可以改为”由于xx和xx有关，通过这种方法，可以把xx,xx，从而达到。

目的“。共2图>05如果你的文章是正常语序，看看是否可以把它倒过来说。

比如"这个方法是。"改变为“。

是xx,xx是什么什么的方法”。正话反说，简单的话复杂化，复杂的话拆开详细解释。

共3图>06如果你的文章中涉及到一些专有名词，比如缩写，简写，引用等，如ST,PT，”带帽“等等，下面文章也有出现，你可以把它们换成中文的具体意思带入。多增加一些不关键的词。

共2图>07由于很多毕业论文要结合案例，案例里面会有数字。数字如果不要求精确，可以用大约，约等约数代替，如果要求精确，而且有特定含义，可以把它拆开，如”营业收入万“，可以说成”其营业收入的具体数额为万元“。

当然这样必然显得啰嗦。>08降低重复率要一句句话的改，整个段落都是复制的要重点关注，如果把每一句话用你自己的话说一遍（变着花样说），重复率一定会降下来。

关键需要耐心，不要嫌弃自己的语言不够精炼，每一千字大概一块钱，一篇论文一万多字，少查一次节约十几块钱。

知网查重规则及原理如下：

1、知网查重是连续13字符相似就会判为重复，13字符就相当于6-7个中文汉字。有的同学会问为什么我某个段的开通就3个字也算重复了呢？那是因为和上一段的末尾组成的连续13字符，同理末尾标红重复也是一样。

2、知网查重系统是有阀值的。同篇文章同时检测也会有误差的。文章结构，内容发生变化都会有误差。但是总结果一般误差不大。

3、参考学长论文无处可逃。因为对于本科来说，知网pmlc一直都可以检查到学长本科论文库——大学生论文联合对比库；而对于研究生来说知网(tmlc2)系统更新后添加了新的研究生学长论文库——学术论文联合比对库，因此我们写论文的时候尽量要避免参考学长论文。

4、抄袭的为什么检测不到呢？如果抄袭的不是知网里的，或者抄袭的内容比较短，或者抄袭的内容被自己修改过都是检测不到重复的。这里就暗示如果你参考的是古书籍上的内容知网是检测不到的。抄袭的内容短，或者被修改过都是检测不到，也就是说每篇文字我们参考一点一点的知网查重系统是检测不到重复。

5、为什么我大部分都是加过引用的总结果还是这么高呢？那是因为学校看的是总结果总文字复制比，总文字复制比包括引用和抄袭者两个部分。从总结果的角度来看，引用与否对总结果没有影响。因此完全没有必要太在意引用，除非你学校看的是去除引用后的结果。

中国知网论文查重系统对比库的更新致使知网的规则原理更加的严谨，那些知网数据库查询不到的毕业论文、内部论文也会被记录到联合比对库中。根据知网的最新查重规则原理我们可以看出参考同届的毕业论文知网检测系统是查重不到的，只要不被老师发现那就可以，另外本科生可以参考学长的内部论文，研究生可以参考本科学长内部论文。（PS：内部论文就是未公开的保密论文在知网数据库中查询不到）。本科知网查重系统pmlc不检测学术论文联合对比库，研究生知网查重VIP系统不检测大学生论文联合对比库。

所以，对文章进行一定的该写了之后，是可以避过查重的。

望采纳

论文中大量引用诗句会被算进重复率的。

查重率的具体概念就是抄袭率，引用率，要用专业软件来测试你的文章与别人论文的相似度，杜绝抄袭。基本就这意思。

一个是自写率 就是自己写的，一个是复写率 就是你抄袭的还有一个引用率， 就是那些被画上引用符号的 ，是合理的引用别人的资料。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。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。

一、查重原理 1、知网学位论文检测为整篇上传，格式对检测结果可能会造成影响，需要将最终交稿格式提交检测，将影响降到最小，此影响为几十字的小段可能检测不出。对于3万字符以上文字较多的论文是可以忽略的。

对比数据库为：中国学术期刊网络出版总库，中国博士学位论文全文数据库/中国优秀硕士学位论文全文数据库，国重要会议论文全文数据库，中国重要报纸全文数据库，中国专利全文数据库，个人比对库，其他比对库。部分书籍不在知网库，检测不到。

2、上传论文后，系统会自动检测该论文的章节信息，如果有自动生成的目录信息，那么系统会将论文按章节分段检测，否则会自动分段检测。 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一句与别的文章保证任意连续13个字都不一样，知网是查不出来的。 （7）但是，如果你有一处地方超过13个字与别的文章重复，知网的服务器都对这处地方的前后进行模糊搜索，那些仅仅是简单的加了一些“的”、“在……时”、“但是”等词语来隔断13个字多数情况是会检测出来的。

这些模糊搜索有时候非常傻，可能会把一篇写如何养猪的文章跟你的那篇写建筑的文章关联到一起，说你涉嫌抄袭！遇到这种情况，你就自己”呵呵“吧！ （8）书、教材在知网的数据库里是没有的。但是，copy书的同学需要注意，你copy的那部分可能已经被别的文章抄过了，检测的时候就重复了。

这样的情况经常出现，尤其是某些经典理论，用了上百年了，肯定有人写过了。

英雄所见略同

查重是一个匹配的过程，是以句为单位，如果一句话重复了，就很容易判定重复了，所以：

1）如果的确是经典的句子，就用上标的尾注的方式，在参考文献中表达出来。

2）如果是一般的引用，就采用罗嗦法，将原句中省略的主语、谓语、等等添加全，反正哪怕多一个字，就是胜利。

3）也可以采用横刀法，将一些句子的成分，去除，用一些代词替代。

4）或者是用洋鬼子法，将原文中的洋名，是中文的，就直接用英文，是英文的直接用中文，或是中文的全姓名，就用中文的名，如果是中文的名，就找齐了，替换成中文的姓名。

5）故意在一些缩写的英文边上，加上（注释）（画蛇添足法），总之，将每句话都可以变化一下，哪怕增加一个字或减少一个字，都是胜利了。

6）如果是引用，在引用标号后，不要轻易使用句号，如果写了句号，句号后面的就是剽窃了（尽管自已认为是引用），所以，引用没有结束前，尽量使用分号。有些人将引用的上标放在了句号后面，这是不对的，应该在句号之前。

7）可以将文字转换为表格、表格基本是查重不了的，文字变成图形、表格变成图形，一目了然，绝对不会检查出是重复剽窃了。

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毕业论文的话最好先去查重和学校结果一致的查重最好，知网的本科100左右、硕士的220左右、维普的是三元千字，目前学校和杂志社基本都是测这几个系统，重复率高说实话没有太好的办法，那些截图或者加空格的方式已经没办法逃脱查重系统的法眼了，所以认真的去修改每个重复的字是最好的办法，也是最行之有效的方法，很多同学觉得论文不好改是因为不知道要改多久，和修改的方法，这里给大家一个参照，一般咱们一个小时就能改800-1000字左右，本科论文一般是8000-12000字说实话只要查重的和学校一样的，改论文花不了多少时间。

当然大家更害怕的是改了还重复怎么办，这里给大家分享一些降重的方法，当然方法只是工具，最为主要还是大家要静下心来去把每个重复的部分处理一下，下面正式开始讲方法。

第一个是同义替换法，很多人也叫他同义词替换，其实我根据多年降重经验发现，每一句重复我们只改词是没法达到降重效果的，所以降重要进行整句的替换，而不是整句的几个关键词，比如一句话：

改前：长期以来，机械制造业是我国国民经济的支柱产业，

改好：改革开放至今，机械制造业作为我国的支柱产业，带领我国经济飞速发展。

改前是短句，改后我们加了些形容词，在不改变原意的情况下，将句子重新修改，当然面对较长的句子我们也可以适当的缩减。

改前：提高了劳动效率，降低了生产成本，促进了人类社会的繁荣发展

改后：起到了提升效率、降低成本，加速社会了发展。

这种属于长句变短，当然这个文章前面提到了劳动效率和生产成本，所以后面这样改无可厚非，所以降重不能只对着一句改，要结合前后文章去综合的去修改。

第二种方法就是改变句子结构，打乱语序排列法指的是将原句拆分成句子成分，然后打乱顺序，重新进行排列组合。

改前：以上全部知识均为曲线行驶考试技巧解析

改后：以上全部知识均为全面解析科目二曲线行驶考试技巧

这种方法主要适用于长句式，对于短句的话就会显得吃力了。

最后给大家介绍语义重述法指的是先对原文段落进行整体把握，了解它所要表达的意思，然后用自己的语言对原文的中心意思进行重新描述。

改前：后期人文主义教育的主要特征是重视教育的世俗性，更加贴近现实生活，学科范围更加拓展，但是忽视本族语教学，形式主义倾向明显。

改后：将教育的世俗性作为主要关注点，和现实生活进行紧密结合，并且还拓展了学科范围，这些都是后期人文主义教育体现出的主要特征。同时后期人文主义教育还存在一定缺陷，比如对本族语教学不太重视，而且还体现出了明显的形式主义倾向。

这种方法对降重者要求也比较高，但效果最好。

要是上述方法还是没有帮到你，你也可以找我，我来帮你改。

论文降重有效方法：

论文查重机理是以模糊算法，分段检测，相同或相似作为重复依据（检测阈值大约为5%，段落中重复内容低于5%，不会被标红），而表格则是采用相似相重原则，所以这决定了我们再降重方式上的有所不同。其实很多方法已经被说的很多了，但是不管什么方法，不变的核心的就是:看起来和之前重复的文字已经不像了。所以其实降重是对文字应用水平有一定要求的。下面分享几种有效的论文降重方法！

1、替换词法

这个方法听起来简单但是也是需要技巧的，需要摸清规律。比如哪些词可替换，哪些词不能替换？在什么位置使用替换词最为合适首先关键词是一定不能动的，关键词一变，论文的主题也就变了，所以我们需要在非关键词上做动作。在去除关键词位置后，句子中的其它位置的选取十分重要，位置是否得当会决定降重的结果是否有效。替换位置最好是选取以句子为标准，第一个字开始算至少保证每隔7个字使用一次替换词，当然在有关键词的句子中则需更短。

举例：

改前:专心是提高学习效率的有效方法广大教育研者发现，在学习中越是专心的学生拥有越高的学习成绩，而有的学生虽然学习时间很长却因为分心于课本上的其它内容导致学习成绩不理想。锁定关键词:专心、学习效率。下面我们采用替换词法对这两句话进行修改。

改后:专心可以有效提高学生的学习效率。越来越多的教育研究数据表明，在学习中更加专心的学生往往能取得更好的学习成绩，而有一些学生即便学习时间较长但是常常因为分心于书中与知识点无关的内容而不能取得良好的学习成绩。

可以看出关键词是没有被替换的，但是将其他部分词汇已经被替换，这就在不改变句子的意思基础上大大降低了重复率。但是光使用这一方法是不够的，替换词方式的单一使用只能降低部分重复。

2、换语态。

这一方法用在英文论文里也是相当有效的其实这个方法也比较容易，也就句子中主被动语态的互换。这一方法在中文文章里使用得不是很平凡。我在这里简单举个例子，大家稍微理解一下就好：

改前：数据研究表明，服用 Swisse睡眠片可以有效缓解年轻人的失眠症状。

改为：数据分析发现，服用 Swisse品牌的睡眠片可以使年轻人的失眠得到有效缓解。

3、调换句子顺序。

这一方法与第二点的区别在于不变动句子的语态对句子的顺序进行调换。这一方法是降低重复率比较有效的手段。

举例：

改前：影响睡眠的因素有焦虑、压力、兴奋等，其中当代青年产生更多嫌散睡前的焦虑情绪。

改为：在压力、兴奋、焦虑等对睡眠产生影响的几个因素中，睡前产生更多的焦虑情绪是影响当代青年睡眠的主要因素。

以上3个方法我为了便于大家理解，每个例子都只采用了单一技巧，且尽量减少对文字的增减，所以看起来比较死板，并且效果不够好。

那么怎样才能使重复率降到最低甚至是0%呢?这就需要运用第四种方法了

4、复述。

这个方法的核心要领就是将文章的重复地方用自己的话语描述一遍，使其“神在形变”，用这个方法时必须至少同时关注重复句的前后两句，将其糅合、转换。这是比较难的技巧，更加耗时耗力，但是这是最有用的方法，运用此方法时也必须将前面三个方法进行穿插使用。

举例：

改前：广告人员认为，只有让受众反复接触同一则广告，他们才有可能记住广告所传播的信息。但同时，广告人员又认为，过多族世的接触同一族世则广告也会造成受众的逆反心理，导致厌恶该广告及产品的心理状态。

改为：广告人员认为，要让受众记住某个广告中所传播的内容信息就必须要让受众反复接触该条广告，但是当受众者接触同一条广告过多时又会产生厌恶与逆反心理。

这就是复述，似乎还是这句话，又不像，但意思一样。总之降重并不难，主要在于对文字的把控，对其灵活处理。在文字的增加和减少上也要灵活。

5、图片表格替换

这个方法的核心是基于避开查重系统的识别，对于文章中的某些名词，数据段落适当的进行表格化，或者现有表格图片化，实际操作过程中原有表格的行列要进行互换。这样可以有效的降低重复率。

6、借助智能降重软件

软件运算与人类思维的优势是“专注度高”和“检索量大”，当我们理解了诸多方法，在实际操作过程中总会受各种因素影响而不能很好的运用。蝌蚪论文智能降重软件得益于庞大的数据资源与比对修改指令，薯迹系统可以自动根据库中数据对文章标红部分进行有差别修改降重，效率极高。

降重完成后注意要亲自全文检查，结合以上方法进行手动调整稍加润色，这样效果会更好！

举例：

第轮局帆一次降重：从30%降到12%，然后全文检查兆手肢调整兆手肢；

第二次降重：从12%降到8%，全文检查调整，基本合格，提交知网7%。

7、人工降重

此方法用于临近最终交稿时间，重复率实在无法达标的情况下，可以迅速降低论文重复率。但是一定要寻找正规专业的降重机构。

完毕！

paperrater论文查重首次查重使用是免费的 查重跟知网接近的 放心使用查重 可以通过学校的查重

不知道你提的论文是不是别人所提供参考修改的，面向的是谁也没表明，我就以我对你提问所能理解的意思答题，如下！ 转换风格，加入更多自己的情感与想法，个人观念，最重要论文要改成别人对你人身的了解，能写出怎样的论文，懂什么，会说什么！表达出来才能让人容易接受，比如一个高中生写出了大学的论文，不合常理吧！要我是老师，准怀疑论文是在这百度淘来的，或者抄来的！

有关物体检测的论文

钢结构无损检测 摘要：通过对应用于建筑钢结构行业中的几种常规无损检测方法的简述，归纳了被检对象所适用的不同无 损检测方法。为广大工程技术人员和管理人员了解、学习、应用无损检测技术提供参考。 关键词：建筑钢结构；无损检测 1 前言 建筑钢结构由于其强度高、工业化程度高以及综合经济效益好等优点，自上世纪 90 年代，特别是近年来得 到了迅猛发展，广泛应用于工业和民用等领域。由于一些重点工程，建筑钢结构发生了严重的质量事故， 如郑州中原博览中心网架曾发生了崩塌事故，所以建筑钢结构的安全性和可靠性越来越受到重视。 建筑钢结构的安全性和可靠性源于设计，其自身质量则源于原材料、加工制作和现场安装等因素。评价建 筑钢结构的安全性和可靠性一般有三种方式：⑴模拟实验；⑵破坏性实验；⑶无损检测。模拟实验是按一 定比例模拟建筑钢结构的规格、材质、结构形式等，模拟在其运行环境中的工作状态，测试、评价建筑钢 结构的安全性和可靠性。模拟实验能对建筑钢结构的整体性能作出定量评价，但其成本高，周期长，工艺 复杂。破坏性实验是采用破坏的方式对抽样试件的性能指标进行测试和观察。破坏性实验具有检测结果精 确、直观、误差和争议性比较小等优点，但破坏性实验只适用于抽样，而不能对全部工件进行实验，所以 不能得出全面、综合的结论。无损检测则能对原材料和工件进行 100%检测，且经济成本相对较低。 上世纪 50 年代初，无损检测技术通过前苏联进入我国。作为工艺过程控制和产品质量控制的手段，如今在 核电、航空、航天、船舶、电力、建筑钢结构等行业中得到广泛的应用，创造了巨大的经济效益和社会效 益。无损检测技术是建立在众多学科之上的一门新兴的、综合性技术。无损检测技术是以不损伤被检对象 的结构完整性和使用性能为前提，应用物理原理和化学现象，借助先进的设备器材，对各种原材料，零部 件和结构件进行有效的检验和测试，借以评价它们的完整性、连续性、致密性、安全性、可靠性及某些物 理性能。无损检测经历了三个阶段，即无损探伤（Non-destructive Inspection，简称 NDI）、无损检测 （Non-destructive testing，简称 NDT）、无损评价（Non-destructive Evaluation，简称 NDE）、无损 探伤的含义是探测和发现缺陷。无损检测不仅仅要探测和发现缺陷，而且要发现缺陷的大小、位置、当量、 性质和状态。无损评价的含义则更广泛、更深刻， 它不仅要求发现缺陷，探测被检对象的结构、性质、状 态，还要求获得更全面、更准确的，综合的信息，从而评价被检对象的运行状态和使用寿命。应用于钢结 构行业中的常规无损检测方法有磁粉检测（Magnetic Testing 简称 MT）、渗透检测（Penetrate Testing， 简称 PT）、涡流检测（Eddy current Testing 简称 ET）、声发射检测（Acoustic Emission Testing 简称 AET）、超声波检测（Ultrasonic Testing，简称 UT）、射线检测（Radiography Testing，简称 RT）。在 建筑钢结构行业中，按检测缺陷产生的时机，无损检测方法可以按下图分类。 2 检测方法的简述 磁粉检测（MT） 原理 铁磁性材料被磁化后，产生在被检对象上的磁力线均匀分布。由于不连续性的存在，使工件表面和近表面 的磁力线发生了局部畸变而产生了漏磁场，漏磁场吸附施加在被检对象表面的磁粉，形成在合适光照下可 见的磁痕,从而达到检测缺陷的目的。 适用范围 可以对铁磁性原材料，如钢板、钢管、铸钢件等进行检测，也可以对铁磁性结构件进行检测。 局限性 仅适用铁磁性材料及其合金的表面和近表面的缺陷检测，对检测人员的视力、工作场所、被检对象的规格、 形状等有一定的要求。 优点 经济、方便、效率高、灵敏度高、检测结果直观。 渗透检测（PT） 原理 在被检对象表面施加含有荧光染料或着色染料的渗透液，渗透液在毛细血管的作用下，经过一定时间 后，渗透液可以渗透到表面开口的缺陷中去。经过去除被检对象表面多余的渗透液，干燥后，再在被检对 象表面施加吸附介质（显象剂）。同样在毛细血管的作用下，显象剂吸附缺陷中的渗透液，使渗透液回渗 到显象剂中，在一定的光照下，缺陷中的渗透液被显示。从而达到检测缺陷的目的。 适用范围 适用于非多孔状固体表面开口缺陷。 局限性 仅适用于表面开口缺陷的检测，而且对被检对象的表面光洁度要求较高，涂料、铁锈、氧化皮会覆盖表面 缺陷而造成漏检。对检测人员的视力有一定要求，成本相对较高。 优点 设备轻便、操作简单，检测灵敏度高，结果直观、准确。 涡流检测（ET） 原理 金属材料在交变磁场的作用下产生了涡流，根据涡流的分布和大小可以检测出铁磁性材料和非铁磁性材料 的缺陷。 适用范围 适用于各种导电材料的表面和近表面的缺陷检测。 局限性 不适用不导电材料检测，对形状复杂的试件很难应用，比较适合钢管、钢板等形状规则的轧制型材的检测， 而且设备较贵；无法判定缺陷的性质。 优点 检测速度快，生产效率高，自动化程度高。 声发射检测（AET） 原理 材料或结构件受到内力或外力的作用产生形变或断裂时， 以弹性波的形式释放出应变能的现象称为声发射， 也称为应力波发射。声发射检测是通过受力时材料内部释放的应力波判断被检对象内部结构损伤程度的一 种新兴动态无损检测技术。 适用对象 适用于被检对象的动态监测，如对大型桥梁、核电设备的实时动态监测。 局限性 无法监测静态缺陷、干扰检测的因素较多；设备复杂、价格较贵、检测技术不太成熟。 优点 可以远距离监控设备的运行情况和缺陷的扩展情况，对结构的安全性和可靠性评价提供依据。 超声波检测（UT） 原理 超声波是指频率大于 20 千兆赫兹的机械波。根据波动传播时介质的振动方向相对于波的传播方向不同，可 将波动分为纵波、横波、表面波和板波等。用于钢结构检测的主要是纵波和横波。 超声波探伤仪激励探头产生的超声波在被检对象的介质中按一定速度传播，当遇到异面介质（如气孔、夹 渣）时，一部分超声波反射回来，经仪器处理后，放大进入示波屏，显示缺陷的回波。 适用对象 适用于各类焊逢、板材、管材、棒材、锻件、铸件以及复合材料的检测，特别适合厚度较大的工件。 局限性 检测结果可追溯性较差；定性困难，定量不精确，人为因素较多；对被检工件的材质规格，几何形状有一 定要求。 优点 检测成本低、速度快、周期短、效率高；仪器小、操作方便；能对缺陷进行精确定位；对面积型缺陷的检 出率较高（如裂纹、未熔合等） 射线检测（RT） 原理 射线是一种波长短、频率高的电磁波。 射线检测，常规使用×射线机或放射性同位素作为放射源产生射线，射线穿过被检对象，经过吸收和衰减， 由于被检试件中存在厚度差的原因，不同强度的射线到达记录介质（如射线胶片），射线胶片的不同部位 吸收了数量不等的光子，经过暗室处理后，底片上便出现了不同黑度的缺陷影象，从而判定缺陷的大小和 性质。 适用范围 适用较薄而不是较厚（如果工件的厚度超过 80mm 就要使用特殊设备进行检测，如加速器）的工件的内部体 积型缺陷的检测。 局限性 检测成本高、周期长，工作效率低；不适用角焊逢、板材、管材、棒材、锻件的检测；对面状的缺陷检出 率较低；对缺陷的高度和缺陷在被检对象中的深度较难确定；影响人体健康。 优点 检测结果直观、定性定量准确；检测结果有记录，可以长期保存，可追溯性较强。 3 小结 综上所述，每种无损检测方法的原理和特点各不相同，且适用的检测对象也不一样。在建筑钢结构的行业 中应根据结构的整体性能，检测成本及被检对象的规格、材质、缺陷的性质、缺陷产生的位置等诸多因素 合理选择无损检测方法。一般地，选择无损检测方法及合格等级，是设计人员依据相关规范而确定的。有 的工程，业主也有无损检测方法及合格等级的要求，这就需要供需双方相互协商了。 钢结构在加工制作及安装过程中无损检测方法的选择见表 1 被检对象 原材料检验 板材 锻件及棒材 管材 螺栓 焊接检验 坡口部位 清根部位 对接焊逢 角焊逢和 T 型焊逢 UT 检测方法 UT、MT（PT） UT（RT）、MT（PT） UT、MT（PT） UT、PT（MT） PT（MT） RT（UT）、MT（PT） UT（RT）、PT（MT） 被检对象所适用的无损检测方法见表 2 内部缺陷 表面缺陷和近表面 检测方法 UT ● ○ ● ● MT ● ● ● ● PT ● ○ ○ ● ET △ △ ● × AET △ △ △ △ 发生中缺陷检 测 检测方法 RT 被检对象 试 件 分 类 锻件 铸件 压延件（管、板、型材） 焊逢 × ● × ● 分层 疏松 气孔 内部 缩孔 缺陷 未焊透 未熔合 缺陷 分类 夹渣 裂纹 白点 表面裂纹 表面 缺陷 表面气孔 折叠 断口白点 × × ● ● ● △ ● ○ × △ ○ — × ● ○ ○ ○ ● ● ○ ○ ○ △ × — × — — — — — — — — — ● △ ○ ● — — — — — — — — — ● ● ○ ● — — — — — — — — — ● △ ○ — — — — — △ △ △ △ △ △ — — — 注：●很适用；○适用；△有附加条件适用；×不适用；—不相关 参 1. 考 文 献 强天鹏 射线检测 [M] 云南科技出版社 2001 2. 3. 4. 5. 周在杞等 张俊哲等 无损检测技术及其应用 [M] 科学出版社 王小雷 锅炉压力容器无损检测相关知识 [M] 李家伟等 无损检测 冉启芳 2001 1993 [M] 机械工业出版社 2002 无损检测方法的分类及其特征的介绍 [J] 无损检测 1999 2 钢网架结构超声波检测及其质量的分 [J] 无损检测 2001 6 磁粉检测（MT） 磁粉检测（MT） 原理 铁磁性材料被磁化后，产生在被检对象上的磁力线均匀分布。由于不连续性的存在，使工件表面和近表面 的磁力线发生了局部畸变而产生了漏磁场，漏磁场吸附施加在被检对象表面的磁粉，形成在合适光照下可 见的磁痕,从而达到检测缺陷的目的。 磁粉探伤的原理及概述 磁粉探伤的原理 磁粉探伤又称 MT 或者 MPT（Magnetic Particle Testing），适用于钢铁等磁性材料的表面附近进行探伤 的检测方法。利用铁受磁石吸引的原理进行检查。在进行磁粉探伤检测时，使被测物收到磁力的作用，将 磁粉（磁性微型粉末）散布在其表面。然后，缺陷的部分表面所泄漏出来泄露磁力会将磁粉吸住，形成指 示图案。指示图案比实际缺陷要大数十倍，因此很容易便能找出缺陷。 磁粉探伤方法 磁粉探伤检测的顺序分为前期处理、磁化、磁粉使用、观察，以及后期处理。 前期处理→磁化→磁粉使用→观察→后期处理 以下分别说明各个步骤的概要。 （1）前期处理 探探伤面如果有油脂、涂料、锈、或其他异物附着的情况下，不仅会妨碍磁粉吸附在伤痕上，而且还会出 现磁粉吸附在伤痕之外的部分形成疑私图像的情况。因此在磁化之前，要采用物理或者化学处理，进行去 除污垢异物的步骤。 （2）磁化 将检测物适当磁化是非常重要的。通常，采用与伤痕方向与磁力线方向垂直的磁化方式。另外为了适当磁 化，根据检测物的形状可以采用多种方法。日本工业规格（JIS G 0565-1992）中规定了以下 7 种磁化方法。 ①轴通电法……在检测物轴方向直接通过电流。 ②直角通电法……在检测物垂直于轴的方向直接通过电流。 ③Prod 法……在检测物局部安置 2 个电极（称为 Prod）通过电流。 ④电流贯通法……在检测物的孔穴中穿过的导电体中通过电流。 ⑤线圈法……在检测物中放入线圈，在线圈中通过电流。 ⑥极间法……把检测物或者要检测的部位放入电磁石或永磁石的磁极间。 ⑦磁力线贯通法……对通过检测物的孔穴的强磁性物体施加交流磁力线，使感应电流通过检测物。 （3）磁粉使用磁粉探伤的原理 ① 磁粉的种类 为了让磁粉吸附在伤痕部的磁极间形成检出图像，使用的磁粉必须容易被伤痕部的微弱磁场磁化，吸附在 磁极上，也就是说需要优秀的吸附性能。另外，要求形成的磁粉图像必须有很高的识别性。 一般，磁粉探伤中使用的磁粉有在可见光下使用的白色、黑色、红色等不同磁粉，以及利用荧光发光的荧 光磁粉。另外，根据磁粉使用的场合，有粉状的干性磁粉以及在水或油中分散使用的湿性磁粉。 ② 磁粉的使用时间 磁粉使用时间分为一边通过磁化电流一边使用磁粉的连续法，以及在切断磁化电流的状态即利用检测物的 残留磁力的残留法两种。 （4）观察 为了便于观察附着在伤痕部位的磁粉图像，必须创造容易观察的环境。普通磁粉需要在尽可能明亮的环境 下观察，荧光磁粉则要使用紫外线照射灯将周围尽量变暗才容易观察。 （5）后期处理 磁粉探伤结束，检测物有可能仍作为产品或是需要送往下一个加工步骤接受机械加工等。这时就需要进行 退磁、去除磁粉、防锈处理等后期处理。 适用范围 可以对铁磁性原材料，如钢板、钢管、铸钢件等进行检测，也可以对铁磁性结构件进行检测。 局限性 仅适用铁磁性材料及其合金的表面和近表面的缺陷检测，对检测人员的视力、工作场所、被检对象的规格、 形状等有一定的要求。 优点 经济、方便、效率高、灵敏度高、检测结果直观。 生产厂家： 生产厂家：济宁联永超声电子有限公司 仪器设备名称： 仪器设备名称：CDX-Ⅲ该机型磁粉探伤仪 Ⅲ 仪器概况：CDX-Ⅲ该机型磁粉探伤仪是具有多种磁化方式的磁粉探 伤仪设备。仪器采用可控硅作无触点开关，噪音小、寿命长、操作简 单、方便、适应性强、工作稳定。是最近推出新产品，它除具有便携 式机种的一切优点，还具有移动机种的某些长处，扩展了用途，简化 了操作，还具有退磁功能。 该设备有四种探头： 1、旋转探头： 型）能对各种焊缝、各种几何形状的曲面、平面、 （E 管道、锅炉、球罐等压力容器进行一次性全方位显示缺陷和伤痕。 2、电磁轭探头： 型）它配有活关节，可以对平面、曲面工件进行 （D 探伤。 3、马蹄探头： 型）它可以对各种角焊缝，大型工件的内外角进行 （A 局部探伤。 4、磁环： 型）它能满足所有能放入工件的周向裂纹的探伤，用它 （O 来检测工件的疲劳痕（疲劳裂痕均垂于轴向）及为方便，用它还可以 对工件进行远离法退磁。 总之，该仪器是多种探伤仪的给合体，功能与适用范围广，尤其应用 于不允许通电起弧破表面零件的探伤。 无损检测概论及新技术应用 无损检测概论及新技术应用 概论 摘要： 摘要：综述了无损检测的定义、方法、特点、要求等基本知识，以及无损检测在 现今社会中的应用实例，其中包括混凝土超声波无损检测技术、涡流无损检测技 术、渗透探伤技术。 关键词： 关键词：无损检测；混凝土缺陷；涡流检测;渗透探伤。 引言： 引言：随着现代工业的发展，对产品的质量和结构的安全性、使用的可靠性提出 了越来越高的要求，无损检测技术由于具有不破坏试件、检测灵敏度高等优点， 所以其应用日益广泛。无损检测是工业发展必不可少的有效工具，在一定程度上 反映了一个国家的工业发展水平，其重要性已得到公认。 1、 无损检测概论 、 无损检测 检测概论 无损检测就是利用声、光、磁和电等特性，在不损害或不影响被检对象使用 性能的前提下，检测被检对象中是否存在缺陷或不均匀性，给出缺陷的大小、位 置、性质和数量等信息，进而判定被检对象所处技术状态（如合格与否、剩余寿 命等）的所有技术手段的总称。 常用的无损检测方法有射线照相检验(RT)、超声检测(UT)、磁粉检测(MT)和 液体渗透检测(PT) 四种。 其他无损检测方法： 涡流检测(ET)、 声发射检测 （AT） 、 （TIR） 泄漏试验 、 （LT） 交流场测量技术 、 （ACFMT） 漏磁检验 、 （MFL)、 热像/红外 远场测试检测方法（RFT)等。 基于以上方法，无损检测具有一下应用特点： 1>不损坏试件材质、结构 无损检测的最大特点就是能在不损坏试件材质、 结构的前提下进行检测， 所以实施无损检测后，产品的检查率可以达到 100%。但是，并不是所有需要测 试的项目和指标都能进行无损检测，无损检测技术也有自身的局限性。某些试验 只能采用破坏性试验， 因此， 在目前无损检测还不能代替破坏性检测。 也就是说， 对一个工件、材料、机器设备的评价，必须把无损检测的结果与破坏性试验的结 果互相对比和配合，才能作出准确的评定。 2>正确选用实施无损检测的时机 在无损检测时， 必须根据无损检测的目的,正确选择无损检测的时机,从而顺利 地完成检测预定目的,正确评价产品质量。 3>正确选用最适当的无损检测方法 由于各种检测方法都具有一定的特点，为提高检测结果可靠性，应根据设备 材质、制造方法、工作介质、使用条件和失效模式，预计可能产生的缺陷种类、 形状、部位和取向，选择合适的无损检测方法。 4>综合应用各种无损检测方法 任何一种无损检测方法都不是万能的，每种方法都有自己的优点和缺点。应 尽可能多用几种检测方法，互相取长补短，以保障承压设备安全运行。此外在无 损检测的应用中，还应充分认识到，检测的目的不是片面追求过高要求的“高质 量”，而是应在充分保证安全性和合适风险率的前提下，着重考虑其经济性。只 有这样，无损检测在承压设备的应用才能达到预期目的。[1] 通过各种检测方法，最终对于无损检测的要求是：不仅要发现缺陷，探测试 件的结构、状态、性质，还要获取更全面、准确和综合的信息，辅以成象技术、 自动化技术、计算机数据分析和处理技术等，与材料力学、断裂力学等学科综合 应用，以期对试件和产品的质量和性能作出全面、准确的评价。 2、 无损检测在各领域的应用 、 无损检测基于以上优点,在现今社会受到广泛关注和应用,为实际生产工作减 少了废料成本,提供了极大的方便。其中超声波检测技术、涡流检测、渗透探伤 技术、霍尔效应无损探伤技术应用极为出色。 混凝土超声无损检测 混凝土是我国建筑结构工程最为重要的材料之一，它的质量直接关系到结构 的安全。多年来，结构混凝土质量的传统检测方法是以按规定的取样方法，制作 立方体试件，在规定的温度环境下，养护 28d 时按标准实验方法测得的试件抗压 强度来评定结构构件的混凝土强度。用试件实验测得的混凝土性能指标，往往是 与结构物中的混凝土性能有一定差别。因此，直接在结构物上检测混凝土质量的 现场检测技术，已成为混凝土质量管理的重要手段。 所谓混凝土“无损检测”技术，就是要在不破坏结构构件的情况下，利用测 试仪器获取有关混凝土质量等受力功能的物理量。 因该物理量与混凝土质量之间 有较好的相互关系，可采用获取的物理量去推定混凝土质量。[2] 混凝土超声检测是用超声波探头中的压电陶瓷或其他类型的压电晶体加载某 频率的交流电压后激发出固定频率的弹性波， 在材料或结构内部传播后再由超声 波换能器接收，通过对采集的超声波信号的声速、振幅、频率以及波形等声学参 数进行分析，以此推断混凝土结构的力学特性、内部结构及其组成情况。超声波 检测可用于混凝土结构的测厚、探伤、混凝土的弹性模量测定以及混凝土力学强 度评定等方面. [3] 涡流无损检测 涡流检测的基本原理：将通有交流电的线圈置于待测的金属板上或套在待测 的金属管外。这时线圈内及其附近将产生交变磁场，使试件中产生呈旋涡状的感 应交变电流，称为涡流。涡流的分布和大小，除与线圈的形状和尺寸、交流电流 的大小和频率等有关外，还取决于试件的电导率、磁导率、形状和尺寸、与线圈 的距离以及表面有无裂纹缺陷等。因而，在保持其他因素相对不变的条件下，用 一探测线圈测量涡流所引起的磁场变化，可推知试件中涡流的大小和相位变化， 进而获得有关电导率、缺陷、材质状况和其他物理量(如形状、尺寸等)的变化或 缺陷存在等信息。但由于涡流是交变电流，具有集肤效应，所检测到的信息仅能 反映试件表面或近表面处的情况。[4] 应用：按试件的形状和检测目的的不同，可采用不同形式的线圈,通常有穿过 式、探头式和插入式线圈 3 种。穿过式线圈用来检测管材、棒材和线材，它的内 径略大于被检物件， 使用时使被检物体以一定的速度在线圈内通过， 可发现裂纹、 夹杂、凹坑等缺陷。探头式线圈适用于对试件进行局部探测。应用时线圈置于金 属板、管或其他零件上，可检查飞机起落撑杆内筒上和涡轮发动机叶片上的疲劳 裂纹等。插入式线圈也称内部探头，放在管子或零件的孔内用来作内壁检测，可 用于检查各种管道内壁的腐蚀程度等。为了提高检测灵敏度，探头式和插入式线 圈大多装有磁芯。涡流法主要用于生产线上的金属管、棒、线的快速检测以及大 批量零件如轴承钢球、汽门等的探伤（这时除涡流仪器外尚须配备自动装卸和传 送的机械装置） 、材质分选和硬度测量，也可用来测量镀层和涂膜的厚度。[5] 优缺点：涡流检测时线圈不需与被测物直接接触，可进行高速检测,易于实现 自动化,但不适用于形状复杂的零件,而且只能检测导电材料的表面和近表面缺陷, 检测结果也易于受到材料本身及其他因素的干扰。 渗透探伤技术 液体渗透检测的基本原理：零件表面被施涂含有荧光染料或着色染料的渗透 剂后，在毛细管作用下，经过一段时间，渗透液可以渗透进表面开口缺陷中；经 去除零件表面多余的渗透液后，再在零件表面施涂显像剂，同样，在毛细管的作 用下，显像剂将吸引缺陷中保留的渗透液，渗透液回渗到显像剂中，在一定的光 源下 （紫外线光或白光） 缺陷处的渗透液痕迹被现实， 黄绿色荧光或鲜艳红色） ， （ ， 从而探测出缺陷的形貌及分布状态。[6] 渗透检测适用于具有非吸收的光洁表面的金属、非金属，特别是无法采用磁 性检测的材料，例如铝合金、镁合金、钛合金、铜合金、奥氏体钢等的制品，可 检验锻件、铸件、焊缝、陶瓷、玻璃、塑料以及机械零件等的表面开口型缺陷。 渗透检测的优点是灵敏度较高（已能达到检测开口宽度达 的裂缝） ，检测 成本低，使用设备与材料简单，操作轻便简易，显示结果直观并可进一步作直观 验证（例如使用放大镜或显微镜观察） ，其结果也容易判断和解释，检测效率较 高。缺点是受试件表面状态影响很大并只能适用于检查表面开口型缺陷，如果缺 陷中填塞有较多杂质时将影响其检出的灵敏度。[7] 3、 结语 、 随着现代科学技术的发展，激光、红外、微波、液晶等技术都被应用于无损 检测领域，而传统的常规无损检测技术也因为现代科技的发展，大大丰富了应用 方法，如射线照相就可细分为 X 射线、γ射线、中子射线、高能 X 射线、射线 实时照相、层析照相……等多种方法。 无损检测作为一种综合性应用技术，无损检测技术经历了从无损探伤，到无 损检测，再到无损评价，并且向自动无损评价、定量无损评价发展。相信在不远 的将来， 新生的纳米材料、 微机电器件等行业的无损检测技术将会得到迅速发展。 参考文献【1】李喜孟.无损检测.机械工业出版社.2011 】 【2】父新漩. 混凝土无损检测手册.人民交通出版社.2003 】 【 3】 冯子蒙.超声波无损检测于评价的关键技术问题及其解决方案.煤矿机 】 械.2009(9) 【4】唐继强.无损检测实验.机械工业出版社.2011 】 【5】李丽茹.表面检测.机械工业出版社.2009 】 【6】国防科技工业无损检测人员资格鉴定与认证培训教材编审委员会.机械工业 出版社.2004 【7】胡学知主编. 中国劳动社会保障出版社.2007 】

(该分享持续更新中...) 这篇论文主要有三个贡献点： 目前，物体检测、语义分割等技术都是集中在如何在图片上检测出物体，但是忽略了物体与物体之间的关系。一项最近的工作提出了用图（场景图）来代表一个场景。场景图是图像的可解释的结构化表示，可以支持更高级别的视觉智能任务，如captioning。 将每一对节点(对象)视为潜在的边(关系)的自然方法本质上是对全连通图的推理，这种方法在建模上下文关系时通常是有效的，但对对象数量的缩放效果很差(二次)，很快就变得不切实际。嘴朴素的修正方法是采用随机采样，虽然它是efficient，但不是effective，因为对象之间的相互作用的分布远远不是随机的。 作者的解决办法： 图1.给一张图片，模型从图片中抽取出objects(a), 所有节点考虑可能存在的边（b），通过一个医学系的方法‘relatedness’裁去不可能发关系，从而产生更稀疏的候选图结构（c）。最后，利用aGCN去集成全局信息并且更新物体节点和关系的标签（d） 在这项工作中，我们提出了一个新的框架，Graph R-CNN，它通过两种机制有效地利用对象关系规则来智能地稀疏化和推理候选场景图。我们的模型可以分解为三个逻辑阶段:1)对象节点提取，2)关系边缘剪枝，3)图上下文集成，如图1所示。 在对象节点提取阶段，我们使用了一个标准的对象检测的pipeline（faster rcnn）。这就产生了一组localized object regions，如图1b所示。我们将在剩下的pipeline中引入两个重要的新特性，以合并上面讨论的对象关系中的真实世界的规则性。首先，我们介绍了一个关系建议网络(RePN)，该网络能够有效地计算对象对之间的关联分数，这些分数被用来智能地修剪不太可能的场景图连接(与之前工作中的随机修剪不同)，剪枝后的稀疏图如图1c所示。其次，给出了稀疏连接的候选场景图，我们应用了一个注意图卷积网络(aGCN)来在整个图中传播higher-order上下文——更新每个对象及其基于其邻居的关系表示。与现有的工作相比，我们预测每个节点的边attention，使我们的方法能够学习调节不可靠或不太可能的边缘之间的信息流。我们在图1d中显示了细化的图形标签和边缘attention(与边缘宽度成比例)。 现有对于场景图生成的指标是基于召回⟨主题、谓词、对象⟩三元组或给定ground truth的object localizations的对象和谓词。为了揭示这些度量标准存在的问题，考虑一个方法，该方法将图1a中的boy误认为是man，但在其他方面识别出他是1)站在消防栓后面，2)靠近一辆汽车，3)穿着一件毛衣。在基于三元组的度量标准下，这个小错误(boy vs man)将被严重惩罚，尽管大多数boy的关系被正确识别。尽管提供ground-truth区域的度量方法通过严格关注关系预测来回避这个问题，但是它不能准确地反映整个场景图生成系统的测试时性能。 为了解决这种不匹配，我们引入了一种新的评估度量(SGGen+)，它更全面地评估场景图生成的性能，包括对象、属性(如果有的话)和关系。我们提出了度量SGGen +计算总的recall对于独立实体(对象和谓词),pair 实体⟨对象,属性⟩(如果有的话),和三元组实体⟨主题、谓词、对象⟩。我们在这个新的度量下报告现有方法的结果，发现我们的方法也显著地优于最先进的方法。更重要的是，这个新的度量为生成的场景图和真实场景图之间的相似性提供了一个更鲁棒、更全面的度量。 具体来说，本工作通过引入一种新的模型(graph R-CNN)来解决场景图生成问题，该模型可以利用对象关系的规律性，并提出了一种更全面的场景图生成评价指标(SGGen+)。我们将我们的模型与现有的标准度量方法进行基准测试，而这个新度量方法的性能优于现有方法。 利用上下文来提高场景理解的想法在计算机视觉中有着悠久的历史[16,27,28,30]。最近，Johnson等人受到图形界研究的表示方法的启发，提出了从图像中提取场景图的问题，这将对象检测的任务[6,7,22,31,32]概括为也检测对象的关系和属性。 已经提出了许多方法来检测对象及其关系。尽管这些工作中的大多数指出，对场景图中二次关系的推理是棘手的，但每个都采用了启发式方法，如随机抽样来解决这个问题。我们的工作是第一个引入一个可训练的关系建议网络(RePN)，它学会了在不牺牲efficacy的情况下从图中删除不可能的关系边缘。RePN提供了高质量的候选关系，我们发现它提高了场景图生成的整体性能。 大多数场景图生成方法还包括上下文传播和对候选场景图进行推理的机制，以细化最终的标记。在[40]中，Xu等人将问题分解为两个子图，一个用于对象，另一个用于关系，并执行消息传递。类似地，在[17]中，作者提出了两种消息传递策略(并行顺序)，用于在对象和关系之间传播信息。Dai等人将场景图生成过程建模为条件随机场(CRF)的推理。Newell等人提出直接从图像像素中生成场景图，而不需要使用基于关联图嵌入的对象检测器。在我们的工作中，我们开发了一种新的注意图卷积网络(aGCN)来更新节点和关系表示，通过在候选场景图的节点之间传播上下文来操作视觉和语义特征。虽然在功能上类似于上述基于消息传递的方法，但aGCN是高效的，可以学习将注意力放在可靠的边缘，并减弱不太可能的影响。 以往的许多方法都注意到在场景图生成过程中具有很强的规律性，从而激发了我们的方法。在[23]中，Lu等人整合了语言中的语义先验，以改进对对象之间有意义关系的检测。同样，Li等人[18]证明了region caption也可以为场景图生成提供有用的上下文。与我们的动机最相关的是，Zeller等人将motifs的概念(即经常出现的图结构)形式化。并在VG数据集[14]中检测它们的出现的概率。作者还提出了一个令人惊讶的强基线，它直接使用频率先验来明确地综合图结构中的规律来预测关系。 我们的关系建议网络(Relationship Proposal Network, RePN)受到了RPN的启发，与用于对象检测的faster R-CNN[32]的区域建议网络(region Proposal Network, RPN)紧密相关。我们的RePN在本质上也类似于最近提出的关系建议网络(Rel-PN)[45]。这些方法之间有许多细微的差别。Rel-PN模型独立地预测主题、对象和谓词的建议，然后重新对所有有效的三元组进行评分，而我们的RePN根据对象生成关系，允许它学习对象对关系的偏差。此外，他们的方法是类无关的，并没有用于场景图生成。 GCNs最初是在[13]的半监督学习环境中提出的。GCNs将图数据上的复杂计算分解为一系列局部化操作(通常只涉及相邻节点)，用于每个节点的每个时间步。在计算之前，结构和边缘强度通常是固定的。为了完整起见，我们注意到即将出版的出版物[36]同时独立地开发了一个类似的GCN注意机制(如aGCN)，并在其他(非计算机视觉)上下文中显示了它的有效性。 在这项工作中，我们将场景图建模为包含图像区域、关系及其标签的图。 代表image， 代表nodes集合(一个node对应一个localized object region)， 代表物体间的关系， 分别代表object和relationship的labels。因此，我们的目标是为 建模，在我们的工作中，我们把场景图的生成分解为三部分： 将图的构造(节点和边)与图的标注分离开来。这个因式分解背后的直觉很简单。首先，object region proposal 通常使用现成的对象检测系统(如faster rcnn[32])进行建模，以生成候选区域。值得注意的是，现有的方法通常将第二个关系建议项 建模为顶点 之间潜在边的均匀随机抽样。相反，我们提出了一个关系建议网络(RePN)来直接建模 ——使我们的方法成为第一个允许学习整个生成过程端到端。最后，图标记过程 通常被视为迭代求精过程。模型的pipeline如图2所示：每一个object proposal 都与一个空间区域 , 一个合并的特征向量 , 一个初始化估计标签分布 over 相关联。我们将对于所有n个proposals的向量集合表示为矩阵 以及 Relation Proposal Network 给定上一步提出的n个对象节点，它们之间可能有 个连接;然而，正如前面所讨论的，由于真实对象交互中的规则性，大多数对象对不太可能有关系。为了对这些规律进行建模，我们引入了一个关系建议网络(RePN)，该网络能够有效地估计对象对之间的关联性。通过对不太可能关系的边缘进行剪枝，可以有效地稀疏化候选场景图，保留可能的边缘，抑制不太可能的边缘带来的噪声。 在这篇论文中，我们利用估计的类别分布( )来推断关联性——本质上是学习软类别关系的先验。这种选择与我们的直觉一致，即与其他类相比，某些类相对不太可能交互。具体,给定初始对象分类分布 ,我们给所有的 有向对 评分, 计算 时的相关性，其中 是一个习得的相关性对函数。 的一个直接实现可以将连接[p^o_i, p^o_j]作为输入传递给一个多层感知器，该感知器输出分数。然而，考虑到对象对的平方数，这种方法将消耗大量的内存和计算。为了避免这种情况，我们考虑一个非对称的内核函数: 分别代表在关系中主语和宾语对映射函数。这个分解使得，仅使用 的两个投影过程，然后执行一次矩阵乘法就能获得分数矩阵 。对于 和 ，我们使用两个多层感知器(mlp)与相同的架构(但不同的参数)。我们还对分数矩阵S进行了sigmoid操作，使得每一个元素都为0～1之间。 在获得分数矩阵后，我们将其降序排序，然后选择前K对。然后，我们使用非最大抑制(NMS)来过滤出与其他对象有明显重叠的对象对。每个关系都有一对边界框，组合顺序很重要。我们计算两个对象对 and 之间对重叠： 计算两个box交集的区域， 计算并集区域。剩余的m个对象对被认为是具有意义关系E的候选对象。利用E，我们得到了一个图 ，它比原来的全连通图稀疏得多。随着图的边的提出，我们还通过从每个对象对的联合框中提取特征，得到所有m个关系的可视化表示 。 为了整合由图结构提供的上下文信息，我们提出了一个注意图卷积网络(aGCN)。在描述我们提出的aGCN之前，让我们简要回顾一下“普通的”GCN，其中每个节点 都有一个表示 如在[13]中提出的那样。简单,目标节点图中,相邻节点的表示 首先通过学习改变线性变换矩阵 .然后,这些转换表示与预先确定的权值α聚集,紧随其后的是一个非线性函数σ(ReLU [25])。这种分层传播可以写成: 或者我们可以把节点整合进一个矩阵中，就可以得到：与i不相邻的节点设定为0，并且设定αii为1。在传统的GCN中,图中的连接是已知并且系数向量αi是基于对称规范化邻接矩阵的特性预设的。 在这篇论文中，我们将传统的GCN拓展了attention版本，通过调节α。为了能够从节点features预测attention，我们通过一个拼接的节点feature学习了一个两层的MLP，并且对得到的分数进行一次softmax。对于节点i的attention是：and 是习得参数，[·, ·] 是拼接操作。通过定义，我们设定 and 。由于注意力机制是节点特征的函数，每次迭代都会导致注意力的改变，从而影响后续的迭代。 回想一下，在前面的小节中，我们有一组N个对象区域和m个关系。在此基础上，我们构造了一个图G，其中节点对应于对象和关系建议。我们在关系节点及其关联对象之间插入边。我们还在所有对象节点之间直接添加了跳转连接边。这些连接允许信息直接在对象节点之间流动。最近的研究表明，对目标相关性进行推理可以提高检测的性能。我们将aGCN应用于此图，基于全局上下文更新对象和关系表示。 注意到我们的图捕获到不同类型到连接（ ↔ relationship, relationship ↔ subject and object ↔ object）。此外，每个连接之间的信息流可能是不对称的(the 信息量 of subject on relationship might be quite different from relationship to subject)。我们学习了每种类型和顺序的不同转换——将节点类型a到节点类型b的线性转换表示为 ，其中s=subject、o=objects和r=relationships。Object node的representation的更新公式如下（object features为 , relationship features为 ）：with and similarly for relationship nodes as: 一个开放的选择是如何初始化object and relationship node represenstions ，它可能被设置为任何intermediate feature representations，甚至是对应类标签的pre-softmax输出。在实践中，我们同时运行可视化的和语义化的aGCN计算——一个具有可视化的特性，另一个使用pre-softmax输出。通过这种方式，我们既可以推断出较低层的视觉细节，也可以推断出较高级别的语义共现(即汽车轮子)。进一步地，我们把语义aGCN的注意力放在视觉aGCN上——基于视觉线索有效地调节语义信息流。这也加强了两个图中表示的真实对象和关系以相同的方式与其他对象交互。 Loss Function 在Graph R-CNN，我们把场景图生成过程分解成三个子过程： 。在训练阶段，这些子过程都是使用监督训练。对于 ，我们用RPN相同的损失（binary cross entropy loss on proposals，regression loss for anchors）。对于 ，我们使用另一个binary cross entropy loss on the relation proposals。对于最后的场景图生成 ，两个muti-class cross entropy losses是被用于object classification and predicate classification。 场景图生成是一个结构化的图上预测问题，如何正确、有效地对预测进行评价是当前场景图生成研究中尚未解决的问题。我们注意到图论[5]对基于最小图编辑距离的图相似度进行了深入的研究;然而，计算准确的解决方案是np完全和ap近似的APX-hard[20]。 以前的工作通过在[40]中引入一个简单的基于三元组回归的度量来评估场景图的生成，从而绕过了这些问题。根据这个指标,我们将称之为SGGen, the ground truth of 场景图表示为一组通过精确匹配计算。也就是说，在生成的场景图中，如果三个元素都被正确地标记，并且object和subject nodes都被正确地定位(例如，边界框IoU > )。虽然计算简单，但这种度量导致了一些不直观的相似度概念，如图3所示。 SGGen+的计算公式： 是一个计数操作， 是正确被定位和识别的物体节点数； 是正确谓词的数目。由于谓词的定位取决于subject和object的正确定位，所以只有在主语和宾语都正确定位并且正确识别谓词的情况下，我们才会将其算作一个。 是针对三元组的，和SGGen一样。N是ground真值图中的条目数(对象、谓词和关系的总数)。

物体纹理检测论文

什么是人体骨骼关键点检测？

应用

挑战

人体骨骼关键点检测方法主要分两周：自上而下和自下而上。

coordinate ：坐标 直接将关键点坐标作为最后网络需要回归的目标，这样可以得到每个坐标点的直接位置信息

heatmap ：热图 每一类坐标用一个概率图来表示，对图片中的每个像素位置都给一个概率，表示该点属于对应类别关键点的概率。距离关键点位置越近的像素点的概率越接近于1，距离关键点越远的像素点的概率越接近于0。具体的一般使用高斯函数来模拟。

offset ：偏移量 表示距离目标关键点一定范围内的像素位置与目标关键点之间的关系。

Convolutional Pose Machines ：本论文将深度学习应用于人体姿态分析，同时用卷积图层表达纹理信息和空间信息。主要网络结构分为多个stage，其中第一个stage会产生初步的关键点的检测效果，接下来的几个stage均以前一个stage的预测输出和从原图提取的特征作为输入，进一步提高关键点的检测效果。具体的流程图如下图（摘自论文[1]）所示。

Cascaded Pyramid Network for Multi-Person Pose Estimation ：本论文将深度学习应用于人体姿态分析，同时用卷积图层表达纹理信息和空间信息。主要网络结构分为多个stage，其中第一个stage会产生初步的关键点的检测效果，接下来的几个stage均以前一个stage的预测输出和从原图提取的特征作为输入，进一步提高关键点的检测效果。具体的流程图如下图（摘自论文[2]）所示。

RMPE ：本论文主要考虑的是自上而下的关键点检测算法在目标检测产生Proposals的过程中，可能会出现检测框定位误差、对同一个物体重复检测等问题。检测框定位误差，会出现裁剪出来的区域没有包含整个人活着目标人体在框内的比例较小，造成接下来的单人人体骨骼关键点检测错误；对同一个物体重复检测，虽然目标人体是一样的，但是由于裁剪区域的差异可能会造成对同一个人会生成不同的关键点定位结果。本文提出了一种方法来解决目标检测产生的Proposals所存在的问题，即通过空间变换网络将同一个人体的产生的不同裁剪区域（Proposals）都变换到一个较好的结果，如人体在裁剪区域的正中央，这样就不会产生对于一个人体的产生的不同Proposals有不同关键点检测效果。具体Pipeline如下图（摘自论文[14]）所示。

Part Segmentation ：即对人体进行不同部位分割，而关键点都落在分割区域的特定位置，通过部位分割对关键点之间的关系进行建模，既可以显式的提供人体关键点的空间先验知识，指导网络的学习，同时在最后对不同人体关键点进行聚类时也能起到相应的连接关键点的作用。如下图（论文[4]）所示。

Part Affinity Fields ：

网络分为两路结构，一路是上面的卷积层，用来获得置信图；一路是下面的卷积层，用来获得PAFs。网络分为多个stage，每一个stage结束的时候都有中继监督。每一个stage结束之后，S以及L都和stage1中的F合并。上下两路的loss都是计算预测和理想值之间的L2 loss。

personlab是一个自下而上的人体检测和姿态估计算法。包括两个步骤：

关键点检测阶段的目标是检测属于图像（可能不止一个人）中任何人体的关键点。该阶段生成一个热图和一个偏移量：

假设 是图像中二维位置中的一个，其中 是图像的位置索引， 是像素点的个数。

使用Hough投票集合热图和偏移量，聚合成hough分数映射 ， 其中 为图像的每个位置， 为双线性插值核。

的局部最大值作为关键点的候选位置点，但是 没有与个体相关的信息，当图像中有多个个体存在时，我们需要一个机制将关键点聚合在其对应的个体上。 Mid-range pairwise offsets 为了达到以上目的，在网络上加入一个分离的成对中射程2-D偏移域输出 用来连接成对的关键点。训练集中 ，表示对于同一个个体 从第 个关键点到第 个关键点。

对于具有大量个体的情况，很难准确的回归 ，使用更准确的短射程偏移来递归的修正：

[1] Convolutional Pose Machines [2] Cascaded Pyramid Network for Multi-Person Pose Estimation [3] RMPE: Regional Multi-Person Pose Estimation

运动目标检测与跟踪算法研究 视觉是人类感知自身周围复杂环境最直接有效的手段之一， 而在现实生活中 大量有意义的视觉信息都包含在运动中，人眼对运动的物体和目标也更敏感，能 够快速的发现运动目标， 并对目标的运动轨迹进行预测和描绘。 随着计算机技术、 通信技术、图像处理技术的不断发展，计算机视觉己成为目前的热点研究问题之 一。 而运动目标检测与跟踪是计算机视觉研究的核心课题之一， 融合了图像处理、 模式识别、人工智能、自动控制、计算机等众多领域的先进技术，在军事制导、 视觉导航、视频监控、智能交通、医疗诊断、工业产品检测等方面有着重要的实 用价值和广阔的发展前景。 1、国内外研究现状 运动目标检测 运动目标检测是指从序列图像中将运动的前景目标从背景图像中提取出来。 根据运动目标与摄像机之间的关系， 运动目标检测分为静态背景下的运动目标检 测和动态背景下的运动目标检测。 静态背景下的运动目标检测是指摄像机在整个 监视过程中不发生移动； 动态背景下的运动目标检测是指摄像机在监视过程中发 生了移动，如平动、旋转或多自由度运动等。 静态背景 静态背景下的运动目标检测方法主要有以下几种： （1）背景差分法 背景差分法是目前最常用的一种目标检测方法， 其基本思想就是首先获得一个 背景模型，然后将当前帧与背景模型相减，如果像素差值大于某一阈值，则判断 此像素属于运动目标，否则属于背景图像。利用当前图像与背景图像的差分来检 测运动区域，一般能够提供比较完整的特征数据，但对于动态场景的变化，如光 照和外来无关事件的干扰等特别敏感。 很多研究人员目前都致力于开发不同的背 景模型，以减少动态场景变化对运动目标检测的影响。背景模型的建立与更新、 阴影的去除等对跟踪结果的好坏至关重要。 背景差分法的实现简单，在固定背景下能够完整地精确、快速地分割出运动 对象。不足之处是易受环境光线变化的影响，需要加入背景图像更新机制，且只 对背景已知的运动对象检测比较有效， 不适用于摄像头运动或者背景灰度变化很 大的情况。 （2）帧间差分法 帧间差分法是在连续的图像序列中两个或三个相邻帧间， 采用基于像素的时 间差分并阈值化来提取图像中的运动区域。 帧间差分法对动态环境具有较强的自 适应性，但一般不能完全提取出所有相关的特征像素点，在运动实体内部容易产 生空洞现象。因此在相邻帧间差分法的基础上提出了对称差分法，它是对图像序 列中每连续三帧图像进行对称差分，检测出目标的运动范围，同时利用上一帧分 割出来的模板对检测出来的目标运动范围进行修正， 从而能较好地检测出中间帧 运动目标的形状轮廓。 帧间差分法非常适合于动态变化的环境，因为它只对运动物体敏感。实际上 它只检测相对运动的物体，而且因两幅图像的时间间隔较短，差分图像受光线 变化影响小，检测有效而稳定。该算法简单、速度快，已得到广泛应用。虽然该 方法不能够完整地分割运动对象，只能检测出物体运动变化的区域，但所检测出 的物体运动信息仍可用于进一步的目标分割。 （3）光流法 光流法就充分的利用了图像自身所携带的信息。在空间中,运动可以用运动 场描述,而在一个图像平面上,物体的运动往往是通过图像序列中图像灰度分布 的不同来体现,从而使空间中的运动场转移到图像上就表示为光流场。所谓光流 是指空间中物体被观测面上的像素点运动产生的瞬时速度场， 包含了物体表面结 构和动态行为等重要信息。 基于光流法的运动目标检测采用了运动目标随时间变 化的光流特性，由于光流不仅包含了被观测物体的运动信息，还携带了物体运动 和景物三位结构的丰富信息。 在比较理想的情况下,它能够检测独立运动的对象, 不需要预先知道场景的任何信息,可以很精确地计算出运动物体的速度,并且可 用于动态场景的情况。 但是大多数光流方法的计算相当复杂,对硬件要求比较高, 不适于实时处理,而且对噪声比较敏感,抗噪性差。并且由于遮挡、多光源、透明 性及噪声等原因，使得光流场基本方程——灰度守恒的假设条件无法满足，不能 正确求出光流场，计算方也相当复杂，计算量巨大，不能满足实时的要求。 动态背景 动态背景下的运动目标检测由于存在着目标与摄像机之间复杂的相对运动， 检测方法要比静态背景下的运动目标检测方法复杂。常用的检测方法有匹配法、 光流法以及全局运动估计法等。 2、运动目标跟踪 运动目标跟踪是确定同一物体在图像序列的不同帧中的位置的过程。 近年来 出现了大批运动目标跟踪方法，许多文献对这些方法进行了分类介绍，可将目标 跟踪方法分为四类：基于区域的跟踪、基于特征的跟踪、基于活动轮廓的跟踪、 基于模型的跟踪，这种分类方法概括了目前大多数跟踪方法，下面用这种分类方 法对目前的跟踪方法进行概括介绍。 (1)基于区域的跟踪 基于区域的跟踪方法基本思想是： 首先通过图像分割或预先人为确定提取包 含目标区域的模板，并设定一个相似性度量，然后在序列图像中搜索目标，把度 量取极值时对应的区域作为对应帧中的目标区域。 由于提取的目标模板包含了较 完整的目标信息，该方法在目标未被遮挡时，跟踪精度非常高，跟踪非常稳定， 但通常比较耗时，特别是当目标区域较大时，因此一般应用于跟踪较小的目标或 对比度较差的目标。该方法还可以和多种预测算法结合使用，如卡尔曼预测、粒 子预测等，以估计每帧图像中目标的位置。近年来，对基于区域的跟踪方法关注 较多的是如何处理运动目标姿态变化引起的模板变化时的情况以及目标被严重 遮挡时的情况。 (2)基于特征的跟踪 基于特征的跟踪方法基本思想是：首先提取目标的某个或某些局部特征，然 后利用某种匹配算法在图像序列中进行特征匹配，从而实现对目标的跟踪。该方 法的优点是即使目标部分被遮挡，只要还有一部分特征可以被看到，就可以完成 跟踪任务，另外，该方法还可与卡尔曼滤波器结合使用，实时性较好，因此常用 于复杂场景下对运动目标的实时、 鲁棒跟踪。 用于跟踪的特征很多， 如角点边缘、 形状、纹理、颜色等，如何从众多的特征中选取最具区分性、最稳定的特征是基 于特征的跟踪方法的关键和难点所在。 (3)基于活动轮廓的跟踪 基于活动轮廓的跟踪方法基本思想是：利用封闭的曲线轮廓表达运动目标， 结合图像特征、曲线轮廓构造能量函数，通过求解极小化能量实现曲线轮廓的自 动连续更新，从而实现对目标的跟踪。自Kass在1987年提出Snake模型以来，基 于活动轮廓的方法就开始广泛应用于目标跟踪领域。相对于基于区域的跟踪方 法，轮廓表达有减少复杂度的优点，而且在目标被部分遮挡的情况下也能连续的 进行跟踪，但是该方法的跟踪结果受初始化影响较大，对噪声也较为敏感。 (4)基于模型的跟踪 基于模型的跟踪方法基本思想是： 首先通过一定的先验知识对所跟踪目标建 立模型，然后通过匹配跟踪目标，并进行模型的实时更新。通常利用测量、CAD 工具和计算机视觉技术建立模型。主要有三种形式的模型，即线图模型、二维轮 廓模型和三维立体模型口61，应用较多的是运动目标的三维立体模型，尤其是对 刚体目标如汽车的跟踪。该方法的优点是可以精确分析目标的运动轨迹，即使在 目标姿态变化和部分遮挡的情况下也能够可靠的跟踪， 但跟踪精度取决于模型的 精度，而在现实生活中要获得所有运动目标的精确模型是非常困难的。 目标检测算法，至今已提出了数千种各种类型的算法，而且每年都有上百篇相 关的研究论文或报告发表。尽管人们在目标检测或图像分割等方面做了许多研 究，现己提出的分割算法大都是针对具体问题的，并没有一种适合于所有情况的 通用算法。 目前， 比较经典的运动目标检测算法有： 双帧差分法、 三帧差分法(对 称差分法)、背景差法、光流法等方法，这些方法之间并不是完全独立，而是可 以相互交融的。 目标跟踪的主要目的就是要建立目标运动的时域模型， 其算法的优劣直接影响 着运动目标跟踪的稳定性和精确度， 虽然对运动目标跟踪理论的研究已经进行了 很多年，但至今它仍然是计算机视觉等领域的研究热点问题之一。研究一种鲁棒 性好、精确、高性能的运动目标跟踪方法依然是该研究领域所面临的一个巨大挑 战。基于此目的，系统必须对每个独立的目标进行持续的跟踪。为了实现对复杂 环境中运动目标快速、稳定的跟踪，人们提出了众多算法，但先前的许多算法都 是针对刚体目标，或是将形变较小的非刚体近似为刚体目标进行跟踪，因而这些 算法难以实现对形状变化较大的非刚体目标的正确跟踪。 根据跟踪算法所用的预 测技术来划分，目前主要的跟踪算法有：基于均值漂移的方法、基于遗传算法的 方法、基于Kalman滤波器的方法、基于Monto Carlo的方法以及多假设跟踪的方 法等。 运动检测与目标跟踪算法模块 运动检测与目标跟踪算法模块 与目标跟踪 一、运动检测算法 1.算法效果 算法效果总体来说，对比度高的视频检测效果要优于对比度低的视频。 算法可以比较好地去除目标周围的浅影子，浅影的去除率在 80%以上。去影后目标的 完整性可以得到较好的保持，在 80%以上。在对比度比较高的环境中可以准确地识别较大 的滞留物或盗移物。 从对目标的检测率上来说，对小目标较难进行检测。一般目标小于 40 个像素就会被漏 掉。对于对比度不高的目标会检测不完整。总体上来说，算法在对比度较高的环境中漏检率 都较低，在 以下，在对比度不高或有小目标的场景下漏检率在 6%以下。 精细运动检测的目的是在较理想的环境下尽量精确地提取目标的轮廓和区域， 以供高层 进行应用。同时在分离距离较近目标和进行其它信息的进一步判断也具有一定的优势。 反映算法优缺点的详细效果如下所示： 去影子和完整性 效果好 公司内视频 左边的为去影前，右边的 为去影后的结果，可以看出在 完整 性和去影率上 都有所 突 出。 这两个视频的共周特点 城市交通 是，影子都是浅影子，视频噪 声不太明显。目标与背景的对 比度比较高。 效果差 这两个视频的特点是影子 都是深影子。虽然影子没有去 掉，但是物体的完整性是比较 高的。主要原因就是场景的对 路口，上午 十点 比度比较高。 滞留物检测和稳定性 效果好 会议室盗移 效果好的原因，一是盗移或 滞留目标与背景对比度较大，二 是目标本身尺寸较大。 另外盗移物或滞留物在保持 各自的状态期间不能受到光照变 化或其它明显运动目标的干扰， 要不然有可能会造成判断的不稳 定。 效果差 会议室 遗留 物 大部分时间内，滞留的判断 都是较稳定的，但是在后期出现 了不稳定。主要原因是目标太小 的原故。 因此在进行滞留物判断时， 大目标，对比度较高的环境有利 于判断的稳定性和准确性。 漏检率 效果好 城市交通 在对比度高的环境下， 目标相对都较大的情况下 （大于 40 个像素） 可以很 ， 稳定的检测出目标。 在这种 条件下的漏检率通常都是 非常低的，在 以下。 效果差 行人－傍晚 和“行人”目录下 的 其 它 昏 暗 条件 下的视频 在对 比度较低的 情况 下，会造成检测结果不稳 定。漏检率较高。主要原因 是由于去影子造成的。 这种 对比度下的漏检率一般在 6%以下。 除了 对比度低是 造成 漏检的原因外， 过小的目标 也会造成漏检，一般是 40 个像素以下的目标都会被 忽略掉。 算法效率内存消耗（单位：b） .MD_ISRAM_data .MD_ISRAM_bss .MD_SDRAM_data 0x470 0x24 0x348 .MD_SDRAM_bss .MD_text 0x1a8480 0x6d40 速度 ms 运动区域占 2/3 左右时 CPU 占用率 一帧耗时 Max:57% Min: Avg: Max:23 Min: Avg:15 运动区域占 1/3 左右时 Max:45% Min: Avg:20% Max:18 Min: Avg:8 检测参数说明 检测参数说明 检测到的滞留物或盗走物的消失时间目前分别设定在 200 帧和 100 帧， 可以通过参数来 自行调整。 目前目标与背景的差异是根据局部光照强度所决定的， 范围在 4 个像素值以上。 目前参 数设置要求目标大小要在 20 个像素以上才能被检测到，可以通过参数来自行调整。 目标阴影的去除能力是可以调整的， 目前的参数设置可以去除大部分的浅影子和较小的 光照变化。 适用环境推荐光照条件较好（具有一定的对比度）的室内环境或室外环境。不易用它去检测过小的目 标，比如小于 40 个像素的目标。室外环境不易太复杂。输出目标为精细轮廓目标，可以为 后面高层应用提供良好的信息。 二、目标跟踪 稳定运行环境要求此版本跟踪算法与运动检测算法紧密结合， 对相机的架设和视频的背景环境和运动目标 数量运动方式有一定要求： 背景要求： 由于运动跟踪是基于运动检测的结果进行的， 所以对背景的要求和运动检测一样， 背景要求： 运动目标相对于背景要有一定反差。 运动目标：由于运动检测中，对较小的目标可能过滤掉。所以运动目标的大小要符合运动检 运动目标： 测的要求。运动目标的速度不能太大，要保证前后帧运动目标的重合面积大于 10 个像素。此阈值可修改(建议不要随意修改，过小，可能把碎片当成原目标分 裂出来的小目标，过大，可能失去跟踪。当然可试着调节以适应不同场景)。该 算法对由于运动检测在地面上产生的碎片抗干扰性比较差， 运动目标和碎片相遇 时，容易发生融合又分离的现象，造成轨迹混乱。消失目标和新生目标很容易当 成同一目标处理，所以可能出现一个新目标继承新生目标的轨迹。 运动方式： 运动目标的最大数量由外部设定。 但运动跟踪对运动目标比较稀疏的场景效果比 运动方式： 较好。 算法对由于运动检测在运动目标上产生的碎片有一定的抗干扰。 算法没对 物体的遮挡进行处理。对于两运动目标之间的遮挡按融合来处理。 拍摄角度： 拍摄角度：拍摄视野比较大，且最好是俯视拍摄。