eccv论文格式

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目前，公认的计算机视觉三大会议分别为ICCV,ECCV,CVPR。1、ICCV ICCV的全称是 IEEE International Conference on Computer Vision，国际计算机视觉大会，是计算机视觉方向的三大顶级会议之一，通常每两年召开一次，2005 年 10 月曾经在北京召开。会议收录论文的内容包括：底层视觉与感知，颜色、光照与纹理处理，分割与聚合，运动与跟踪，立体视觉与运动结构重构，基于图像的建模，基于物理的建模，视觉中的统计学习，监控，物体、事件和场景的识别，基于视觉的图形学，图片和的获取，性能评估，具体应用等。ICCV是计算机视觉领域最高级别的会议，会议的论文集代表了计算机视觉领域最新的发展方向和水平。会议的收录率较低，以 2007 年为例，会议共收到论文1200余篇，接受的论文仅为244篇。会议的论文会被 EI 检索。2、ECCVECCV的全称是Europeon Conference on Computer Vision，两年一次，是计算机视觉三大会议（另外两个是ICCV和CVPR）之一。很明显，ECCV是一个欧洲会议，欧洲人一般比较看中理论，但是从最近一次会议来看，似乎大家也开始注重应用了，oral里面的demo非常之多，演示效果很好，让人赏心悦目、叹为观止。不过欧洲的会有一个不好，就是他们的人通常英语口音很重，有些人甚至不太会说英文，所以开会和交流的时候，稍微有些费劲。3、CVPRCVPR的全称是Internaltional Conference on Computer Vision and Pattern Recogintion。这是一个一年一次的会议，举办地从来没有出过美国，因此想去美国旅游的同学不要错过。正如它的名字一样，这个会上除了视觉的文章，还会有不少模式识别的文章，当然两方面的结合自然也是重点。

毕业论文是教学科研过程的一个环节，也是学业成绩考核和评定的一种重要方式。毕业论文的目的在于总结学生在校期间的学习成果，培养学生具有综合地创造性地运用所学的全部专业知识和技能解决较为复杂问题的能力并使他们受到科学研究的基本训练。标题标题是文章的眉目。各类文章的标题，样式繁多，但无论是何种形式，总要以全部或不同的侧面体现作者的写作意图、文章的主旨。毕业论文的标题一般分为总标题、副标题、分标题几种。总标题总标题是文章总体内容的体现。常见的写法有：①揭示课题的实质。这种形式的标题，高度概括全文内容，往往就是文章的中心论点。它具有高度的明确性，便于读者把握全文内容的核心。诸如此类的标题很多，也很普遍。如《关于经济体制的模式问题》、《经济中心论》、《县级行政机构改革之我见》等。②提问式。这类标题用设问句的方式，隐去要回答的内容，实际上作者的观点是十分明确的，只不过语意婉转，需要读者加以思考罢了。这种形式的标题因其观点含蓄，轻易激起读者的注重。如《家庭联产承包制就是单干吗?》、《商品经济等同于资本主义经济吗?》等。③交代内容范围。这种形式的标题，从其本身的角度看，看不出作者所指的观点，只是对文章内容的范围做出限定。拟定这种标题，一方面是文章的主要论点难以用一句简短的话加以归纳；另一方面，交代文章内容的范围，可引起同仁读者的注重，以求引起共鸣。这种形式的标题也较普遍。如《试论我国农村的双层经营体制》、《正确处理中心和地方、条条与块块的关系》、《战后西方贸易自由化剖析》等。④用判定句式。这种形式的标题给予全文内容的限定，可伸可缩，具有很大的灵活性。文章研究对象是具体的，面较小，但引申的思想又须有很强的概括性，面较宽。这种从小处着眼，大处着手的标题，有利于科学思维和科学研究的拓展。如《从乡镇企业的兴起看中国农村的希望之光》、《科技进步与农业经济》、《从“劳动创造了美”看美的本质》等。⑤用形象化的语句。如《激励人心的治理体制》、《科技史上的曙光》、《普照之光的理论》等。

eccv论文查重

还可以。

CVPR的workshop审稿还是很严格的。虽然reviewers和主会不是一套班子，但也都是来自Google/Facebook的顶级学者。难度上，CVPR workshop=B类主会>C类主会。

CVPR录用标准

CVPR有着较为严苛的录用标准，会议整体的录取率通常不超过30%，而口头报告的论文比例更是不高于5%。而会议的组织方是一个循环的志愿群体，通常在某次会议召开的三年之前通过遴选产生。CVPR的审稿一般是双盲的，也就是说会议的审稿与投稿方均不知道对方的信息。

通常某一篇论文需要由三位审稿者进行审读。最后再由会议的领域主席(area chair)决定论文是否可被接收。

目前，公认的计算机视觉三大会议分别为ICCV,ECCV,CVPR。1、ICCV ICCV的全称是 IEEE International Conference on Computer Vision，国际计算机视觉大会，是计算机视觉方向的三大顶级会议之一，通常每两年召开一次，2005 年 10 月曾经在北京召开。 会议收录论文的内容包括：底层视觉与感知，颜色、光照与纹理处理，分割与聚合，运动与跟踪，立体视觉与运动结构重构，基于图像的建模，基于物理的建模，视觉中的统计学习，视频监控，物体、事件和场景的识别，基于视觉的图形学，图片和视频的获取，性能评估，具体应用等。 ICCV是计算机视觉领域最高级别的会议，会议的论文集代表了计算机视觉领域最新的发展方向和水平。会议的收录率较低，以 2007 年为例，会议共收到论文1200余篇，接受的论文仅为244篇。会议的论文会被 EI 检索。2、ECCV ECCV的全称是Europeon Conference on Computer Vision，两年一次，是计算机视觉三大会议（另外两个是ICCV和CVPR）之一。很明显，ECCV是一个欧洲会议，欧洲人一般比较看中理论，但是从最近一次会议来看，似乎大家也开始注重应用了，oral里面的demo非常之多，演示效果很好，让人赏心悦目、叹为观止。不过欧洲的会有一个不好，就是他们的人通常英语口音很重，有些人甚至不太会说英文，所以开会和交流的时候，稍微有些费劲。3、CVPR CVPR的全称是Internaltional Conference on Computer Vision and Pattern Recogintion。这是一个一年一次的会议，举办地从来没有出过美国，因此想去美国旅游的同学不要错过。正如它的名字一样，这个会上除了视觉的文章，还会有不少模式识别的文章，当然两方面的结合自然也是重点。

场景文本检测器由文本检测和识别模块组成。已经进行了许多研究，以将这些模块统一为端到端的可训练模型，以实现更好的性能。典型的结构将检测和识别模块放置在单独的分支中，并且RoI pooling通常用于让分支共享视觉特征。然而，当采用识别器时，仍然有机会在模块之间建立更互补的连接，该识别器使用基于注意力的解码器和检测器来表示字符区域的空间信息。这是可能的，因为两个模块共享一个共同的子任务，该任务将查找字符区域的位置。基于这些见解，我们构建了紧密耦合的单管道模型。通过使用检测输出作为识别器输入,并在检测阶段传播识别损失来形成此结构。字符得分图的使用有助于识别器更好地关注字符中心点，并且识别损失传播到检测器模块会增强字符区域的定位。此外，增强的共享阶段允许对任意形状的文本区域进行特征校正和边界定位。大量实验证明了公开提供的直线和曲线基准数据集的最新性能。

场景文本定位，包括文本检测和识别，由于在即时翻译，图像检索和场景解析中的各种应用，最近引起了广泛的关注。尽管现有的文本检测器和识别器在水平文本上很有效，但是在场景图像中发现弯曲的文本实例时，仍然是一个挑战。

为了在图像中发现弯曲的文本，一种经典的方法是将现有的检测和识别模型进行级联，以管理每一侧的文本实例。检测器[32、31、2]尝试通过应用复杂的后处理技术来捕获弯曲文本的几何属性，而识别器则应用多向编码[6]或采用修正模块[37、46、11]来增强弯曲文本上识别器的准确性。

随着深度学习的发展，已经进行了将检测器和识别器组合成可共同训练的端到端网络的研究[14，29]。拥有统一的模型不仅可以提高模型的尺寸效率和速度，还可以帮助模型学习共享功能，从而提高整体性能。为了从该属性中受益，还尝试使用端到端模型[32、34、10、44]处理弯曲文本实例。但是，大多数现有的工作仅采用RoI pooling 在检测和识别分支之间共享底层特征。在训练阶段，不是训练整个网络，而是使用检测和识别损失来训练共享特征层。

如图1所示，我们提出了一种新颖的端到端字符区域注意文本定位模型，称为CRAFTS。而不是将检测和识别模块隔离在两个单独的分支中，我们通过在模块之间建立互补连接来建立一个单一的pipline。我们观察到，使用基于注意力的解码器的识别器[1]和封装字符空间信息的检测器[2]共享一个公用的子任务，该子任务用于定位字符区域。通过将两个模块紧密集成，检测级的输出可帮助识别器更好地识别字符中心点，并且从识别器传播到检测器级的损失会增强字符区域的定位。而且，网络能够使在公共子任务中使用的特征表示的质量最大化。据我们所知，这是构建紧密耦合损失的首个端到端工作。 我们的贡献总结如下: （1）我们提出了一种可以检测和识别任意形状的文本的端到端网络。 （2）通过利用来自修正和识别模块上检测器的空间字符信息，我们在模块之间构造互补关系。 （3）通过在整个网络的所有特征中传播识别损失来建立单个pipline。 （4）我们在包含大量水平，弯曲和多语言文本的IC13，IC15，IC19-MLT和TotalText [20、19、33、7]数据集中实现了最先进的性能。

文本检测和识别方法 检测网络使用基于回归的[16、24、25、48]或基于分割的[9、31、43、45]方法来生成文本边界框。诸如[17，26，47]之类的一些最新方法将Mask-RCNN [13]作为基础网络，并通过采用多任务学习从回归和分割方法中获得了优势。就文本检测的单元而言，所有方法还可以依赖单词级别或字符级别[16，2]预测的使用进行子分类。

文本识别器通常采用基于CNN的特征提取器和基于RNN的序列生成器，并按其序列生成器进行分类。连接主义的时间分类（CTC）[35]和基于注意力的顺序解码器[21、36]。 检测模型提供了文本区域的信息，但是对于识别器而言，要提取任意形状的文本中的有用信息仍然是一个挑战。 为了帮助识别网络处理不规则文本，一些研究[36、28、37]利用 空间变换器网络（STN） [18]。而且，论文[11，46]通过迭代执行修正方法进一步扩展了STN的使用。这些研究表明，递归运行STN有助于识别器提取极端弯曲文本中的有用特征。在[27]中，提出了循环RoIWarp层, 在识别单个字符之前对其进行裁剪。这项工作证明，找到字符区域的任务与基于注意力的解码器中使用的注意力机制密切相关。

构造文本定位模型的一种方法是依次放置检测和识别网络。众所周知的两阶段结构将TextBox ++ [24]检测器和CRNN [35]识别器耦合在一起。简单来说，该方法取得了良好的效果。

端到端的使用基于RNN的识别器 EAA [14]和FOTS [29]是基于EAST检测器[49]的端到端模型。这两个网络之间的区别在于识别器。 FOTS模型使用CTC解码器[35]，而EAA模型使用注意力解码器[36]。两项工作都实现了仿射变换层来合并共享功能。提出的仿射变换在水平文本上效果很好，但在处理任意形状的文本时显示出局限性。 TextNet [42]提出了一种在特征池化层中具有透视RoI变换的空间感知文本识别器, 网络保留RNN层以识别2D特征图中的文本序列，但是由于缺乏表现力的四边形，在检测弯曲文本时，网络仍然显示出局限性。

Qin等[34]提出了一种基于Mask-RCNN [13]的端到端网络。给定box proposals，从共享层合并特征，并使用ROI遮罩层过滤掉背景杂波。提出的方法通过确保注意力仅在文本区域中来提高其性能。Busta等提出了Deep TextSpotter [3]网络，并在E2E-MLT [4]中扩展了他们的工作。该网络由基于FPN的检测器和基于CTC的识别器组成。该模型以端到端的方式预测多种语言。

端到端的使用基于CNN的识别器 在处理任意形状的文本时，大多数基于CNN的模型在识别字符级文本都具有优势。 MaskTextSpotter [32]是使用分割方法识别文本的模型。尽管它在检测和识别单个字符方面具有优势， 但由于通常不会在公共数据集中提供字符级别的注释，因此很难训练网络。 CharNet [44]是另一种基于分割的方法，可以进行字符级预测。该模型以弱监督的方式进行训练，以克服缺乏字符级注释的问题。在训练期间，该方法执行迭代字符检测以创建伪ground-truths。

尽管基于分割的识别器已经取得了巨大的成功，但是当目标字符的数量增加时，该方法会受到影响。随着字符集数量的增加，基于分割的模型需要更多的输出通道，这增加了内存需求。journal版本的MaskTextSpotter [23]扩展了字符集以处理多种语言，但是作者添加了基于RNN的解码器，而不是使用他们最初提出的基于CNN的识别器。 基于分割的识别器的另一个限制是识别分支中缺少上下文信息。 由于缺少像RNN这样的顺序建模，在嘈杂的图像下，模型的准确性下降。

TextDragon [10]是另一种基于分割的方法，用于定位和识别文本实例。但是， 不能保证预测的字符段会覆盖单个字符区域。为了解决该问题，该模型合并了CTC来删除重叠字符。 该网络显示出良好的检测性能，但是由于缺少顺序建模而在识别器中显示出局限性。

由于CRAFT检测器[2]具有表示字符区域语义信息的能力，因此被选作基础网络。 CRAFT网络的输出表示字符区域以及它们之间的连接的中心概率。由于两个模块的目标是定位字符的中心位置，我们设想此字符居中信息可用于支持识别器中的注意模块。 在这项工作中，我们对原始的CRAFT模型进行了三处更改；骨干替换，连接表示和方向估计。

骨干置换 最近的研究表明，使用ResNet50可以捕获检测器和识别器定义的明确的特征表示[30，1]。因此，我们将骨干网络由VGG-16 [40]换成ResNet50 [15]。

连接表示 垂直文本在拉丁文本中并不常见，但是在东亚语言（例如中文，日语和韩语）中经常出现。在这项工作中，使用二进制中心线连接顺序字符区域。进行此改变的原因是，在垂直文本上使用原始的亲和力图经常会产生不适定的透视变换，从而生成无效的框坐标。为了生成 ground truth连接图，在相邻字符之间绘制一条粗细为t的线段。这里，t ＝ max（（d 1 + d 2）/ 2 *α，1），其中d 1和d 2是相邻字符盒的对角线长度，α是缩放系数。使用该方程式可使中心线的宽度与字符的大小成比例。我们在实现中将α设置为。

方向估计 重要的是获取文本框的正确方向，因为识别阶段需要定义明确的框坐标才能正确识别文本。为此，我们在检测阶段增加了两个通道的输出,通道用于预测字符沿x轴和y轴的角度。为了生成定向图的 ground truth.

共享阶段包括两个模块：文本纠正模块和字符区域注意力（ character region attention: CRA）模块。为了纠正任意形状的文本区域，使用了薄板样条（thin-plate spline:TPS）[37]转换。受[46]的启发，我们的纠正模块结合了迭代式TPS，以更好地表示文本区域。通过有吸引力地更新控制点，可以改善图像中文本的弯曲几何形状。 通过实证研究，我们发现三个TPS迭代足以校正。

典型的TPS模块将单词图像作为输入，但是我们提供了字符区域图和连接图，因为它们封装了文本区域的几何信息。我们使用二十个控制点来紧密覆盖弯曲的文本区域。为了将这些控制点用作检测结果，将它们转换为原始输入图像坐标。我们可以选择执行2D多项式拟合以平滑边界多边形。迭代TPS和最终平滑多边形输出的示例如图4所示。

识别阶段的模块是根据[1]中报告的结果形成的。 识别阶段包含三个组件：特征提取，序列建模和预测。 由于特征提取模块采用高级语义特征作为输入，因此它比单独的识别器更轻便。

表1中显示了特征提取模块的详细架构。提取特征后，将双向LSTM应用于序列建模，然后基于注意力的解码器进行最终文本预测。

在每个时间步，基于注意力的识别器都会通过屏蔽对特征的注意力输出来解码文本信息。 尽管注意力模块在大多数情况下都能很好地工作，但是当注意点未对齐或消失时，它无法预测字符[5，14]。 图5显示了使用CRA模块的效果。 适当放置的注意点可以进行可靠的文本预测。

用于训练的最终损失L由检测损失和识别损失组成，取L = Ldet + Lreg。 识别损失的总体流程如图6所示。损失在识别阶段流经权重，并通过字符区域注意模块传播到检测阶段。 另一方面，检测损失被用作中间损失，因此使用检测和识别损失来更新检测阶段之前的权重。

English datasets IC13 [20]数据集由高分辨率图像组成，229张图像用于训练和233张图像用于测试。 矩形框用于注释单词级文本实例。 IC15 [20]包含1000个训练图像和500个测试图像。 四边形框用于注释单词级文本实例。 TotalText [7] 拥有1255个训练图像和300张测试图像。与IC13和IC15数据集不同，它包含弯曲的文本实例，并使用多边形点进行注释。

Multi-language dataset IC19 [33]数据集包含10,000个训练和10,000个测试图像。 数据集包含7种不同语言的文本，并使用四边形点进行注释。

我们联合训练CRAFTS模型中的检测器和识别器。为了训练检测阶段，我们遵循[2]中描述的弱监督训练方法。通过在每个图像中进行批随机采样的裁剪单词特征来计算识别损失。每个图像的最大单词数设置为16，以防止出现内存不足错误。检测器中的数据增强应用了诸如裁剪，旋转和颜色变化之类的技术。对于识别器来说，ground truth框的角点在框的较短长度的0％到10％之间的范围内受到干扰。

该模型首先在SynthText数据集[12]上进行了50k迭代训练，然后我们进一步在目标数据集上训练了网络。使用Adam优化器，并应用在线困难样本挖掘On-line Hard Negative Mining(OHEM) [39]来在检测损失中强制使用正负像素的1：3比例。微调模型时，SynthText数据集以1：5的比例混合。我们采用94个字符来覆盖字母，数字和特殊字符，对于多语言数据集则采用4267个字符。

水平数据集（IC13，IC15） 为了达到IC13基准，我们采用在SynthText数据集上训练的模型，并在IC13和IC19数据集进行微调。在;推理过程中，我们将输入的较长边调整为1280。 结果表明，与以前的最新技术相比，性能显着提高。

然后在IC15数据集上对在IC13数据集上训练的模型进行微调。在评估过程中，模型的输入大小设置为2560x1440。请注意，我们在没有通用词汇集的情况下执行通用评估。表2中列出了IC13和IC15数据集的定量结果。

使用热图来说明字符区域图和连接图，并且在HSV颜色空间中可视化了加权的像素角度值。 如图所示，网络成功定位了多边形区域并识别了弯曲文本区域中的字符。左上角的两个图显示成功识别了完全旋转和高度弯曲的文本实例。

由字符区域注意辅助的注意力 在本节中，我们将通过训练没有CRA的单独网络来研究字符区域注意（CRA）如何影响识别器的性能。

表5显示了在基准数据集上使用CRA的效果。没有CRA，我们观察到在所有数据集上性能均下降。特别是在远景数据集（IC15）和弯曲数据集（TotalText）上，我们观察到与水平数据集（IC13）相比，差距更大。这意味着在处理不规则文本时，送入字符注意力信息可以提高识别器的性能。(?表格中的实验数据是对远景文本更有效,不知道这个结论如何得出来的?)

方向估计的重要性 方向估计很重要，因为场景文本图像中有许多多方向文本。我们的逐像素平均方案对于识别器接收定义良好的特征非常有用。当不使用方向信息时，我们比较模型的结果。在IC15数据集上，性能从％下降到％（％），在TotalText数据集上，h-mean值从％下降到％（％）。 结果表明，使用正确的角度信息可以提高旋转文本的性能。

推理速度 由于推理速度随输入图像大小而变化，因此我们在不同的输入分辨率下测量FPS，每个分辨率的较长边分别为960、1280、1600和2560。测试结果得出的FPS分别为、、和。对于所有实验，我们使用Nvidia P40 GPU和Intel®Xeon®CPU。与基于VGG的CRAFT检测器的 FPS [2]相比，基于ResNet的CRAFTS网络在相同大小的输入上可获得更高的FPS。而且，直接使用来自修正模块的控制点可以减轻对多边形生成进行后期处理的需要。

粒度差异问题 我们假设 ground-truth与预测框之间的粒度差异导致IC15数据集的检测性能相对较低。 字符级分割方法倾向于基于空间和颜色提示来概括字符连接性，而不是捕获单词实例的全部特征。 因此，输出不遵循基准测试要求的框的注释样式。图9显示了IC15数据集中的失败案例，这证明了当我们观察到可接受的定性结果时，检测结果被标记为不正确。

在本文中，我们提出了一种将检测和识别模块紧密耦合的端到端可训练单管道模型。 共享阶段中的字符区域注意力充分利用了字符区域图，以帮助识别器纠正和更好地参与文本区域。 此外，我们设计了识别损失通过在检测阶段传播并增强了检测器的字符定位能力。 此外，共享阶段的修正模块可以对弯曲的文本进行精细定位，并且无需开发手工后期处理。 实验结果验证了CRAFTS在各种数据集上的最新性能。

论文格式格式刷

可以的啊，但是你的导师也会在网上百度看你的论文是否存在抄袭的，还是要自己借鉴一部分，自己写一部分的

不能。1.先来看看一般论文的格式设置要求,本次操作以以下数据为例.如果你能弄到学长学姐规范的论文文档,你就不用设置这么多内容,但是还要了解下目录生成,图表公式管理,文献管理的内容,这样你写论文的时候才会得心应手.2.首先就是页面布局,纸张大小,页边距的设置.3.正文内容的设置,直接进行正文的样式修改,进入后,设置宋体小四号(英文用Times New Roman字体12号);点开格式,修改段落,行距为固定值20磅,段首行缩进2个汉字.

一、复制文字格式 1.选中要引用格式的文本。 2.单击“格式”工具栏上的“格式刷”按钮，此时鼠标指针显示为“I”形旁一个刷子图案。 3.按住左键刷（即拖选）要应用新格式的文字。二、复制段落格式 1.选中要引用格式的整个段落（可以不包括最后的段落标记），或将插入点定位到此段落内，也可以仅选中此段落末尾的段落标记。 2.单击“格式”工具栏上的“格式刷”按钮。3.在应用该段落格式的段落中单击，如果同时要复制段落格式和文本格式，则需拖选整个段落（可以不包括最后的段落标记）。

论文格式正文格式

论文格式要求如下：

1、字体：黑体，加粗，三号。

行距：单倍行距。

段前：24磅。

段后：18磅。

对齐方式：居中对齐。

大纲级别：正文文本。

2、关键词的格式：黑体，常规，小四。

关键词内容的格式：宋体，常规，小四。

3、目录：黑体，加粗，三号。

前言和一级提纲：黑体，常规，四号。

二级提纲：

字体：宋体，常规，小四。

首行缩进：2字符。

三级提纲。

字体：宋体，常规，小四。

首行缩进：4字符。

段落：单倍行距。

4、前言（中间空四格）。

字体：黑体，常规，三号。

段落：单倍行距。

5、一级提纲。

字体：黑体，加粗，三号。

段落：对齐方式：居中对齐。

段前：24磅。

段后：18磅。

行距：单倍行距。

大纲级别：1级提纲。

6、二级提纲。

字体：宋体，加粗，四号。

段落：对齐方式：两端对齐。

段前：24磅。

段后：6磅。

行距：单倍行距。

大纲级别：2级提纲。

7、三级提纲。

字体：黑体，常规，小四。

段落：对齐方式：两端对齐。

段前：12磅。

段后：6磅。

行距：单倍行距。

大纲级别：3级提纲。

8、正文内容。

字体：宋体，常规，小四。

段落：对齐方式：两端对齐。

段前：0磅。

段后：0磅。

行距：单倍行距。

大纲级别：正文文本。

表格和图。

内容：宋体，常规，小四。

标题：黑体，常规，五号。

9、参考文献。

标题：与一级提纲格式一致。

字体：宋体，常规，小四。

段落：首行缩进：2字符。

段前：0磅。

段后：0磅。

行距：单倍行距。

大纲级别：一级提纲。

10、页眉和页脚。

奇数页：

页眉：论文题目。

页脚：页码在右下角。

偶数页：

页脚：页码在左下角。

论文最好能建立在平日比较注意探索的问题的基础上，写论文主要是反映学生对问题的思考以下就是由小编为您提供的标准论文格式要求。

（一）标题

论文（设计）标题应简短、明白，把毕业论文的内容、专业特性概括出来。标题主标题字数普通不宜超越20个字，能够设副标题。主标题用宋体三号字加粗副标题用宋体小三号字，均在文本居中位置。

（二）摘要及关键词

论文摘要字数要恰当，中文摘要普通以300字左右为宜，“中文摘要”字样为黑体四号字，居中格式。另起一行打印摘要内容键词是反映论文（设计）主题概念的词或词组，普通每篇可选3-5个，多个关键词之间用分号分隔。

（三）正文

文中如有插图和照片，应比例恰当，分明美观；插图应标明图序和图题，序号和图题之间空一格；图序以阿拉伯数字连续编号，图题普通居中位于图的下方。

文中如有表格，应构造简约，表格应有表序和表题。序号和表题居中位于表格上方，两者之间空一格。表序以阿拉伯数字连续编号。假如表格援用别处，要注明表格的出处和相关信息。文中一行不占页，一字不占行。

（四）注释

毕业论文注释统一采用页下注的方式，在所需援用或注释处用上标①、②、③表示，注释内容包括作者、出处、出版年份、页码等信息。注释也可是解释性语句。一切注释采用小五号宋体。

（五）参考文献

按正文参考文献呈现的先后次第用阿拉伯数字在方括号中连续编号。文献中假如有三位以上作者时，只罗列前三位作者，中间以逗号隔开，其他以“等”字表示。

在正文后另起一页采用四号黑体打印“参考文献”四字，空一行，采用小四号宋体打印参考文献的内容，“参考文献”字样和内容均采取左对齐格式，每篇论文的参考文献不得少于15条，要注重文献的时效性和权威性。

（六）页眉

论文的页眉内容为论文标题，宋体小五号字，居中。

（七）附录

（必要时可加，不用要时，无需附录）

关于一些不宜放在正文中，但又具有参考价值的内容能够编入毕业论文（设计）的附录中。依照文中呈现的次第依次列出附录的内容。

（八）页码

论文页码一概采用页下居中方式。正文前的目录和摘要局部单独编排页码，页码采用罗马文字“Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ”等标示，正文独立编排页码，用阿拉伯数字“1、2、3、4、5”等标志。

论文标准格式

在各领域中，大家最不陌生的就是论文了吧，论文可以推广经验，交流认识。你所见过的论文是什么样的呢？以下是我收集整理的论文标准格式，仅供参考，欢迎大家阅读。

论文标准格式

一、总论

1、题目。应能概括整个论文最重要的内容，言简意赅，引人注目，一般不宜超过20个字。

论文摘要和关键词。

2、论文摘要应阐述学位论文的主要观点。说明本论文的目的、研究方法、成果和结论。尽可能保留原论文的基本信息，突出论文的创造性成果和新见解。而不应是各章节标题的简单罗列。摘要以500字左右为宜。

关键词是能反映论文主旨最关键的词句，一般3-5个。

3、目录。既是论文的提纲，也是论文组成部分的小标题，应标注相应页码。

4、引言(或序言)。内容应包括本研究领域的国内外现状，本论文所要解决的问题及这项研究工作在经济建设、科技进步和社会发展等方面的理论意义与实用价值。

5、正文。是毕业论文的主体。

6、结论。论文结论要求明确、精炼、完整，应阐明自己的创造性成果或新见解，以及在本领域的意义。

7、参考文献和注释。按论文中所引用文献或注释编号的.顺序列在论文正文之后，参考文献之前。图表或数据必须注明来源和出处。

(参考文献是期刊时，书写格式为：

[编号]、作者、文章题目、期刊名(外文可缩写)、年份、卷号、期数、页码。

参考文献是图书时，书写格式为：

[编号]、作者、书名、出版单位、年份、版次、页码。)

8、附录。包括放在正文内过份冗长的公式推导，以备他人阅读方便所需的辅助性数学工具、重复性数据图表、论文使用的符号意义、单位缩写、程序全文及有关说明等。

二、详述

1、装订顺序：目录--内容提要--正文--参考文献--写作过程情况表--指导教师评议表

参考文献应另起一页。

纸张型号：A4纸。A4 210×297毫米

论文份数：一式三份。

其他(调查报告、学习心得)：一律要求打印。

2、论文的封面由学校统一提供。(或听老师的安排)

3、论文格式的字体：各类标题(包括“参考文献”标题)用粗宋体;作者姓名、指导教师姓名、摘要、关键词、图表名、参考文献内容用楷体;正文、图表、页眉、页脚中的文字用宋体;英文用Times New Roman字体。

4、字体要求：

(1)论文标题2号黑体加粗、居中。

(2)论文副标题小2号字，紧挨正标题下居中，文字前加破折号。

(3)填写姓名、专业、学号等项目时用3号楷体。

(4)内容提要3号黑体，居中上下各空一行，内容为小4号楷体。

(5)关键词4号黑体，内容为小4号黑体。

(6)目录另起页，3号黑体，内容为小4号仿宋，并列出页码。

(7)正文文字另起页，论文标题用3号黑体，正文文字一般用小4 号宋体，每段首起空两个格，单倍行距。

(8)正文文中标题

一级标题：标题序号为“一、”， 4号黑体，独占行，末尾不加标点符号。

二级标题：标题序号为“(一)”与正文字号相同，独占行，末尾不加标点符号。

三级标题：标题序号为“ 1. ”与正文字号、字体相同。

四级标题：标题序号为“(1)”与正文字号、字体相同。

五级标题：标题序号为“ ① ”与正文字号、字体相同。

(9)注释：4号黑体，内容为5号宋体。

(10)附录： 4号黑体，内容为5号宋体。

(11)参考文献：另起页，4号黑体，内容为5号宋体。

(12)页眉用小五号字体打印“上海复旦大学XX学院2007级XX专业学年论文”字样，并左对齐。

5、 纸型及页边距：A4纸(297mm×210mm)。

6、页边距：天头(上)20mm，地角(下)15mm，订口(左)25mm，翻口(右)20mm。

7、装订要求：先将目录、内容摘要、正文、参考文献、写作过程情况表、指导教师评议表等装订好，然后套装在学校统一印制的论文封面之内(用胶水粘贴，订书钉不能露在封面外)。

1.纸张与页面设置

(1)A4，纵向;

(2)页边距：上，下2cm，左侧，右侧2cm

2.页眉

(1)设置：

(2)字体：统一使用汉语：小五号宋体。

(3)分割线：3磅双线;

(4)内容：××学院本科期末论文，居中。

3.页脚

内容：页码，居中。

4.论文基本内容与要求

(1)论文题目：单独成行，居中，日语：小2号黑体;英语：Times New Roman 18号;

(2)作者姓名：另起一行，居中，日语：小4号宋体;英语：Times New Roman 12号;

(3)内容提要：另起一行，日语：4号黑体，内容为小4号黑体，长度要求150字以上;英语：Times New Roman 12号，长度要求在100字左右;

(4)关键词：另起一行，日语：4号黑体，3-5个关键词，每个关键词之间用“;”分割，内容为小4号黑体;英语Times New Roman 12号;

(5)正文

正文部分的要求如下：①正文部分与“关键词”行间空两行;②日语正文文字采用小四号宋体;英语正文文字采用Times New Roman 12号，标题日语采用四号黑体，英语采用Times New Roman 14号，每段首起空两格，倍行距;③段落间层次要分明，题号使用要规范。理工类专业毕业设计，可以结合实际情况确定具体的序号与层次要求;④文字要求：文字通顺，语言流畅，无错别字，无违反政治上的原则问题与言论，要采用计算机打印文稿;⑤图表要求：所有图表、线路图、流程图、程序框图、示意图等不准用徒手图，必须按国家规定的工作要求采用计算机或手工绘图，图表中的文字日语用小五号宋体;英语采用Times New Roman 号;图表编号要连续，如图1、图2等，表1、表2等;图的编号放在图的下方，表的编号放在表的上方，表的左右两边不能有边;⑥字数要求：一般不少于1500(按老师要求);⑦学年论文引用的观点、数据等要注明出处，一律采用尾注。

写论文的格式。论文，古典文学中意为交谈辞章或交流思想，现多指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章。论文一般由题名、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。论文一般由题名、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成，其中部分组成（例如附录）可有可无。

论文格式图片格式

不需要。

图片格式需要IIF或JPG格式。半条形图宽度小于，普通条形图宽度小于11cm。在图表顺序和标题中使用小五个黑色，并在它们之间留一个空格。一般在图的空白处。

标题应该在标题之后。在每张构图的右下角，应标明每张构图的序号。显微镜病理图像应显示染色方法和放大倍数，染色方法和放大倍数之间，手掌之间有一个字间距。

论文写作基本要求

1、独立性：毕业论文必须经护生本人努力、指导老师指导下独立完成，不得弄虚作假，抄袭或下载他人成果。

2、专业性：毕业论文的选题必须在护理学专业范围之内，并具有护理专业特点。

3、鲜明性：论文应主题鲜明，论题、论点、论据一致，中心突出，论据充分，结论正确；结构紧凑，层次分明，格式规范，文字流畅，切忌错别字。

4、标准化：论文中使用的度量单位一律采用国际标准单位。

5、三线表：论文中图表具有代表性，对所使用的图表要给予解释，统一标注编号和图题，放置在论文的适当位置中，图表要清晰、简洁、比例适当。

6、篇幅字数：篇幅在4000字左右（不含图表、等），不少于3500字。

毕业论文插图的正确格式：

大家在写论文的时候，有些论文中还涉及到图片，那么那么毕业论文的图片格式：

一、图片要完整显示

很多学生在写论文的时候，都要用图片对自己的论文进行分析，在排版时，经常会发生排版混乱的事情，其实这个问题很容易解决，如果图片不全一般是因为图片的行距设定有问题，把行距调整到单倍行距就行了。

其次，如果图片显示不完整，那格式就会很混乱，还不如不放置图片，在显示完整之后，我们还要使图片居中，最后论文结束后，再将所有图片统一整齐的排版，注意图片与正文的排版配合，既不紧凑也不漏大面积的空白，让人看起来不舒服，论文图片格式简单，只要你注意，就能排版正确。

二、图片格式

事实上，论文中图片最基本的格式是 JPG，如果您的图片格式不是这样，需要修改后再上载，图片的种类很多，很容易造成混乱，所以在论文中有饼状图和柱状图，要保证简洁明了，保证图案的区分度，不要含糊不清。

设置好了论文图片的格式，我们需要对论文进行查重，查重通过后方可交由教师审核，此时您可以到 PaperFree论文检测系统上进行检测，然后才能提交给教师。