如何写目标检测论文

如何写目标检测论文

小目标问题在物体检测和语义分割等视觉任务中一直是存在的一个难点，小目标的检测精度通常只有大目标的一半。

CVPR2019论文: Augmentation for small object detection 提到了一些应对小目标检测的方法，笔者结合这篇论文以及查阅其它资料，对小目标检测相关技巧在本文进行了部分总结。

小目标的定义： 在MS COCO数据集中，面积小于 32*32 的物体被认为是小物体。

小目标难以检测的原因： 分辨率低，图像模糊，携带的信息少。由此所导致特征表达能力弱，也就是在提取特征的过程中，能提取到的特征非常少，这不利于我们对小目标的检测。

1、由于小目标面积太小，可以放大图片后再做检测，也就是在尺度上做文章，如FPN（Feature Pyramid Networks for Object Detection），SNIP（An Analysis of Scale Invariance in Object Detection – SNIP)。

Feature-Fused SSD: Fast Detection for Small Objects, Detecting Small Objects Using a Channel-Aware Deconvolutional Network 也是在多尺度上做文章的论文。

2、在Anchor上做文章(Faster Rcnn，SSD, FPN都有各自的anchor设计)，anchor在设置方面需要考虑三个因素：

anchor的密度： 由检测所用feature map的stride决定，这个值与前景阈值密切相关。

anchor的范围： RetinaNet中是anchor范围是32~512，这里应根据任务检测目标的范围确定，按需调整anchor范围，或目标变化范围太大如MS COCO，这时候应采用多尺度测试。

anchor的形状数量： RetinaNet每个位置预测三尺度三比例共9个形状的anchor，这样可以增加anchor的密度，但stride决定这些形状都是同样的滑窗步进，需考虑步进会不会太大，如RetinaNet框架前景阈值是时，一般anchor大小是stride的4倍左右。

该部分anchor内容参考于:

3、在ROI Pooling上做文章，文章SINet: A Scale-Insensitive Convolutional Neural Network for Fast Vehicle Detection 认为小目标在pooling之后会导致物体结构失真，于是提出了新的Context-Aware RoI Pooling方法。

4、用生成对抗网络(GAN)来做小目标检测：Perceptual Generative Adversarial Networks for Small Object Detection。

1、从COCO上的统计图可以发现，小目标的个数多，占到了，但是含有小目标的图片只有，大目标所占比例为，但是含有大目标的图像却有。这说明有一半的图像是不含小目标的，大部分的小目标都集中在一些少量的图片中。这就导致在训练的过程中，模型有一半的时间是学习不到小目标的特性的。

此外，对于小目标，平均能够匹配的anchor数量为1个，平均最大的IoU为，这说明很多情况下，有些小目标是没有对应的anchor或者对应的anchor非常少的，即使有对应的anchor，他们的IoU也比较小，平均最大的IoU也才。

如上图，左上角是一个anchor示意图，右上角是一个小目标所对应的anchor，一共有只有三个anchor能够与小目标配对，且配对的IoU也不高。左下角是一个大目标对应的anchor，可以发现有非常多的anchor能够与其匹配。匹配的anchor数量越多，则此目标被检出的概率也就越大。

实现方法： 1、Oversampling ：我们通过在训练期间对这些图像进行过采样来解决包含小对象的相对较少图像的问题（多用这类图片）。在实验中，我们改变了过采样率和研究不仅对小物体检测而且对检测中大物体的过采样效果

2、Copy-Pasting Strategies：将小物体在图片中复制多分，在保证不影响其他物体的基础上，增加小物体在图片中出现的次数（把小目标扣下来贴到原图中去），提升被anchor包含的概率。

如上图右下角，本来只有一个小目标，对应的anchor数量为3个，现在将其复制三份，则在图中就出现了四个小目标，对应的anchor数量也就变成了12个，大大增加了这个小目标被检出的概率。从而让模型在训练的过程中，也能够有机会得到更多的小目标训练样本。

具体的实现方式如下图：图中网球和飞碟都是小物体，本来图中只有一个网球，一个飞碟，通过人工复制的方式，在图像中复制多份。同时要保证复制后的小物体不能够覆盖该原来存在的目标。

网上有人说可以试一下lucid data dreaming Lucid Data Dreaming for Multiple Object Tracking ，这是一种在视频跟踪/分割里面比较有效的数据增强手段，据说对于小目标物体检测也很有效。

基于无人机拍摄图片的检测目前也是个热门研究点（难点是目标小，密度大）。 相关论文： The Unmanned Aerial Vehicle Benchmark: Object Detection and Tracking（数据集） Drone-based Object Counting by Spatially Regularized Regional Proposal Network Simultaneously Detecting and Counting Dense Vehicles from Drone Images Vision Meets Drones: A Challenge（数据集）

1: 2: 3: 4: 5: 6: 7:

论文原文：

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

4、损失函数公式见下图：

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

解决方法：

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

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

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

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

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

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

YOLO模型相对于之前的物体检测方法有多个优点：

1、 YOLO检测物体非常快

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

2、 YOLO可以很好的避免背景错误，产生false positives

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

3、 YOLO可以学到物体的泛化特征

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

尽管YOLO有这些优点，它也有一些缺点：

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

2、YOLO容易产生物体的定位错误。

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

论文名称：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 从Alexnet提出后，作者等人思考如何利用卷积网络来完成检测任务，即输入一张图，实现图上目标的定位（目标在哪）和分类（目标是什么）两个目标，并最终完成了RCNN网络模型。 创新点： RCNN提出时，检测网络的执行思路还是脱胎于分类网络。也就是深度学习部分仅完成输入图像块的分类工作。那么对检测任务来说如何完成目标的定位呢，作者采用的是Selective Search候选区域提取算法，来获得当前输入图上可能包含目标的不同图像块，再将图像块裁剪到固定的尺寸输入CNN网络来进行当前图像块类别的判断。 参考博客： 。 论文题目：OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 该论文讨论了，CNN提取到的特征能够同时用于定位和分类两个任务。也就是在CNN提取到特征以后，在网络后端组织两组卷积或全连接层，一组用于实现定位，输出当前图像上目标的最小外接矩形框坐标，一组用于分类，输出当前图像上目标的类别信息。也是以此为起点，检测网络出现基础主干网络(backbone)+分类头或回归头（定位头）的网络设计模式雏形。 创新点： 在这篇论文中还有两个比较有意思的点，一是作者认为全连接层其实质实现的操作和1x1的卷积是类似的，而且用1x1的卷积核还可以避免FC对输入特征尺寸的限制，那用1x1卷积来替换FC层，是否可行呢？作者在测试时通过将全连接层替换为1x1卷积核证明是可行的；二是提出了offset max-pooling，也就是对池化层输入特征不能整除的情况，通过进行滑动池化并将不同的池化层传递给后续网络层来提高效果。另外作者在论文里提到他的用法是先基于主干网络+分类头训练，然后切换分类头为回归头，再训练回归头的参数，最终完成整个网络的训练。图像的输入作者采用的是直接在输入图上利用卷积核划窗。然后在指定的每个网络层上回归目标的尺度和空间位置。 参考博客： 论文题目：Scalable Object Detection using Deep Neural Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 既然CNN网络提取的特征可以直接用于检测任务（定位+分类），作者就尝试将目标框（可能包含目标的最小外包矩形框）提取任务放到CNN中进行。也就是直接通过网络完成输入图像上目标的定位工作。 创新点： 本文作者通过将物体检测问题定义为输出多个bounding box的回归问题. 同时每个bounding box会输出关于是否包含目标物体的置信度, 使得模型更加紧凑和高效。先通过聚类获得图像中可能有目标的位置聚类中心，（800个anchor box）然后学习预测不考虑目标类别的二分类网络，背景or前景。用到了多尺度下的检测。 参考博客： 论文题目：DeepBox: Learning Objectness with Convolutional Networks 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 本文完成的工作与第三篇类似，都是对目标框提取算法的优化方案，区别是本文首先采用自底而上的方案来提取图像上的疑似目标框，然后再利用CNN网络提取特征对目标框进行是否为前景区域的排序；而第三篇为直接利用CNN网络来回归图像上可能的目标位置。创新点： 本文作者想通过CNN学习输入图像的特征，从而实现对输入网络目标框是否为真实目标的情况进行计算，量化每个输入框的包含目标的可能性值。 参考博客： 论文题目：AttentionNet: AggregatingWeak Directions for Accurate Object Detection 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 对检测网络的实现方案进行思考，之前的执行策略是，先确定输入图像中可能包含目标位置的矩形框，再对每个矩形框进行分类和回归从而确定目标的准确位置，参考RCNN。那么能否直接利用回归的思路从图像的四个角点，逐渐得到目标的最小外接矩形框和类别呢？ 创新点： 通过从图像的四个角点，逐步迭代的方式，每次计算一个缩小的方向，并缩小指定的距离来使得逐渐逼近目标。作者还提出了针对多目标情况的处理方式。 参考博客： 论文题目：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 如RCNN会将输入的目标图像块处理到同一尺寸再输入进CNN网络，在处理过程中就造成了图像块信息的损失。在实际的场景中，输入网络的目标尺寸很难统一，而网络最后的全连接层又要求输入的特征信息为统一维度的向量。作者就尝试进行不同尺寸CNN网络提取到的特征维度进行统一。创新点： 作者提出的SPPnet中，通过使用特征金字塔池化来使得最后的卷积层输出结果可以统一到全连接层需要的尺寸，在训练的时候，池化的操作还是通过滑动窗口完成的，池化的核宽高及步长通过当前层的特征图的宽高计算得到。原论文中的特征金字塔池化操作图示如下。 参考博客 ： 论文题目：Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN model 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： 既然第三篇论文multibox算法提出了可以用CNN来实现输入图像中待检测目标的定位，本文作者就尝试增加一些训练时的方法技巧来提高CNN网络最终的定位精度。创新点： 作者通过对输入网络的region进行一定的处理（通过数据增强，使得网络利用目标周围的上下文信息得到更精准的目标框）来增加网络对目标回归框的精度。具体的处理方式包括：扩大输入目标的标签包围框、取输入目标的标签中包围框的一部分等并对不同区域分别回归位置，使得网络对目标的边界更加敏感。这种操作丰富了输入目标的多样性，从而提高了回归框的精度。 参考博客 ： 论文题目：Fast-RCNN 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： RCNN中的CNN每输入一个图像块就要执行一次前向计算，这显然是非常耗时的，那么如何优化这部分呢？ 创新点： 作者参考了SPPNet（第六篇论文），在网络中实现了ROIpooling来使得输入的图像块不用裁剪到统一尺寸，从而避免了输入的信息丢失。其次是将整张图输入网络得到特征图，再将原图上用Selective Search算法得到的目标框映射到特征图上，避免了特征的重复提取。 参考博客 ： 论文题目：DeepProposal: Hunting Objects by Cascading Deep Convolutional Layers 提出时间：2015年 论文地址： 主要针对的问题： 本文的作者观察到CNN可以提取到很棒的对输入图像进行表征的论文，作者尝试通过实验来对CNN网络不同层所产生的特征的作用和情况进行讨论和解析。 创新点： 作者在不同的激活层上以滑动窗口的方式生成了假设，并表明最终的卷积层可以以较高的查全率找到感兴趣的对象，但是由于特征图的粗糙性，定位性很差。相反，网络的第一层可以更好地定位感兴趣的对象，但召回率降低。 论文题目：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 提出时间：2015年NIPS 论文地址： 主要针对的问题： 由multibox（第三篇）和DeepBox（第四篇）等论文，我们知道，用CNN可以生成目标待检测框，并判定当前框为目标的概率，那能否将该模型整合到目标检测的模型中，从而实现真正输入端为图像，输出为最终检测结果的，全部依赖CNN完成的检测系统呢？ 创新点： 将当前输入图目标框提取整合到了检测网络中，依赖一个小的目标框提取网络RPN来替代Selective Search算法，从而实现真正的端到端检测算法。 参考博客 ：

如何检测论文自写率

十二分心力写完毕业论文，咬牙花了几百元大钞查重。别人重复率10%，你的重复率60%，不吃不喝改完，二次再查，重复率50%。气到情绪崩溃想砸键盘！有没有免费、准确性高，又可以智能查重降重的系统呢？毕业论文降重的四大攻略01句子的缩写与扩写在不改变核心意义的条件下，进行补充或删减，实现润色效果。02参考文献的选择是指钻查重系统的漏洞，比如引用一些没有被收录的校刊资料或外国文献。万一这个套路被前辈用过，就还是会有风险。03句式转换一句话可以写成被动句，再改为把字句，或者倒装句、宾语前置等等应有尽有，非常适合不知道怎么在词汇修改上降重的同学。04智能降重系统辅助上面就是比较常用且好用的几种方法，虽然听起来都蛮简单的，但是做起来却并不容易，非常耗费时间和精力。聪明的同学已经开始使用高效的降重方式了，就是找智能降重系统辅助。调研工厂的论文智能查重系统，为各位用户提供了智能降重服务选择。调研工厂论文查重系统，其对比库非常强大，算法也很精细，操作界面简单，提交论文即刻就能生成多版本论文查重报告形式。

论文查重是毕业生准备毕业论文的过程，也是一个检测技术论文最基本的标准。上学前需要查重自己的论文。 论文查重自查该怎么查？ 论文检测指的是检测论文的相似度清空。在决定进行论文相似性的因素中，论文格式和文献研究引用比例会影响企业最终分析结果。首先，我们需要将论文上传到查重系统，查重系统会将论文与自身系统数据库进行对比查重。最后，得出这样一篇研究论文的全文进行复制整篇论文的重复率。 自我检测通常用于修改初稿，测量论文与学校要求之间的差距，以及修改和降重。为了使结果更接近中国学校，更准确，我们可以选择的论文查重系统设计必须是一个比较完整的数据库进行论文查重系统。这里需要强调的是，准确查重的前提是本文查重系统的安全。 论文查重系统用于自我查重，易于修改，可能需要多次修改，所以我们也需要考虑成本。一般学校发展要求的查重系统paperfree、papertime等系统，学生通过自己可以使用进行比较贵。但在市场上，很多论文查重系统价格也很实惠，检查准确率较高，论文查重字数是元/千字。使用的学生比较多。只需在官网注册即可使用。

想必大家都知道论文完成后还有一个很重要的步骤，就是查重论文。学校和杂志对论文都有明确的查重标准，不同层次的论文重复率有不同的要求。那么，让我们和小编一起看看哪个软件可以检测最近的论文？ 现在我们市场上有很多论文检测系统，这些论文检测系统可以检测最近的论文，现在我们来详细介绍一下。第一个软件是学校内部查重系统，有很多高校都有自己选定的查重系统，在最终定稿查重时要求学生提交论文查重报告。论文查重检测率也相当准确，覆盖的资源也相当丰富。缺点是他的费用太贵，对于还是学生的同学来说可能负担不起。假如每一次都用内部查重系统查重，整篇论文写下来要查重七八次也是一笔很大的开销。第二个软件是Paperfree，是目前最安全、最快捷、最权威的论文检测软件。它涵盖了毕业论文查重、大学生抄袭率查重职称评定、相关学术成果查重等多种查重功能。他还与大多数机构合作。个人认为这个软件性价比会更高，因为它的收费比较便宜，对于还是学生的同学来说是负担得起的。因此在选择查重软件的时候，也要考虑这个软件的查重准确率是否符合我们的需求，以及他的查重价格。目前，我们市场上所有的论文检测系统都可以检测我们最近的论文。

可以借助百度或者WPS等查重软件自行查重。在写论文的时候借鉴他人论文，不要照搬照抄，适当更改一下语句，换成同义词或者相同意思的句子，这样的话，查重率不会太高。

如何检测论文重复率如何

可以运用PaperPass论文重复率检测软件检测论文重复率。

降低论文的重复率有两种，分别是人工降重方法和机器人降重方法。

人工降重方法又分为两种：

1、将重复的语句用自己的语言进行解释。

2、把论文机翻成英文再机翻回中文，然后理清逻辑、修改语病、通顺上下文。

机器降重的方法：

1、机器虽不能完全取代人工，但在使用上，其较人工方法更为快捷简便这点是毋庸置疑的。机器智能降重，其通过大量学术论文数据语料训练，能够快捷智能地将原有重复率高的语句进行替换，并搭载于PaperTime查重软件上，实现了边查重边降重的功能，大大节省了用户的时间成本。

2、且机器降重效率高、速度快，几万字的相似内容不超过10秒就可以降重完成，真正意义上达到了快速降低论文重复率的要求。

3、人工智能并不能完全取代人工，因此机器人降重也不是万能的。机器人降重后有些语句还需人工进行再调整，这样才能够保障论文逻辑通顺。在进行机器人降重后千万要自己再顺一遍文章结构，以免出现纰漏以至于无法毕业。

降低论文重复率的方法:

1、运用自己的语句进行解释。

这种方法最为老实也最有底气，毕竟是自己真刀真枪写出来的。这种方法遇到前人写过很多遍了的论题就会被克得死死的，因为能想得到的句子，再怎么白话和通俗都有可能已经被他人写过，查重降重了无数次，重复率依然高得让人头疼。2、把论文翻译成英文再机翻译回中文，然后理清逻辑、修改语病、通顺上下文。

写邦科技于2017年自主研发了线上自动降重工具——机器人智能降重，其通过大量学术论文数据语料训练，能够快捷智能地将原有重复率高的语句进行替换，并搭载于PaperTime查重软件上，实现了边查重边降重的功能，大大节省了用户的时间成本。

PaperTime（查重软件）--降低论文重复率

论文是使用相关的论文查重检测系统进行重复率查询的，用户只需要将论文上传至检测系统，整个检测过程所需时间是非常快的，一般耗时三十分钟至一个小时左右，经检测后下载查重报告即可。学生们都知道学校用于毕业论文检测查重的系统是知网，同时国内很多杂志社对期刊论文的查重也是使用知网进行的。除了知网以外，少数学校和杂志社也会使用万方和维普检测系统。

毕业论文查重复率是由软件进行查询的。不同的软件查重率也是不一样的，大家可以根据自己学校的情况来查毕业论文的重复率。一般情况下，毕业论文的重复率不能超过20%，但是也要根据每个学校的具体要求来说，学生可以上淘宝网去买一些查重软件对自己的毕业论文进行查询。当然查重复率越低 是越好的。

论文写好如何检测雷同率

中国大学生毕业前期都会比较烦恼。论文写作接近尾声，论文查重即将来临，很多同学论文重复率偏高。有几个人开心，有几个人担心。夜晚灯火通明，手中总有几把光环在键盘上，匆匆忙忙白天的身影，又有多少人在沉重的道路上匆匆而过。文章内容雷同率检测是压在我们心头的巨石，今天，paperfree小编就来谈谈论文雷同率检测怎么做？ 文章雷同率指的是检测论文重复率，通过检测系统数据库对比，找出重复部分进行标记，论文雷同率过高是什么原因？主要是因为在写作论文过程中存在抄袭复制等学术不端行为，或者在论文写作过程中使用的词语专业术语过高也可能造成跟别人雷同率高。 若不能降低到要求进行以下，别担心，这类论文只是以查重率为参考价值标准问题之一，导师不仅可以明显看出你的论文研究是否有价值和抄袭痕迹。抄袭别人的结果当然雷同率很高。是非常严重的学术不端行为。因此，千万不要这样做， 至于论文降重，我们只需要借助论文查重系统进行检测，得到查重报告以后，我们可以对照查重报告进行修改。主要修改方法有替换同义词，改变句式，用自己的话语对原文进行重新表达等方式来降重。

论文查重是在知网学术不端检测系统查。

如何检测论文重复率 知网论文检测的系统原理是连续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%。如果13个字里有一半相似，会算一半疑似相似，所以一定要变换句式，用专业术语代替，要改的仔细彻底，切记，切记。 知网检测范围： 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 全文数据库中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 互联网资源英文数据库(涵盖期刊、博硕、会议的英文数据以及德国Springer、英国Taylor&Francis 期刊数据库等)优先出版文献库港澳台学术文献库互联网文档资源 知网系统计算标准详细说明： 1．看了一下这个系统的介绍，有个疑问，这套系统对于文字复制鉴别还是不错的，但对于其他方面的内容呢，比如数据，图表，能检出来吗？检不出来的话不还是没什么用吗？ 学术不端的各种行为中，文字复制是最为普遍和严重的，目前本检测系统对文字复制的检测已经达到相当高的水平，对于图表、公式、数据的抄袭和篡改等行为的检测，目前正在研发当中，且取得了比较大的进展，欢迎各位继续关注本检测系统的进展并多提批评性及建设性意见和建议。 2．按照这个系统39%以下的都是显示黄色,那么是否意味着在可容忍的限度内呢?最近看到对上海大学某教师的国家社科基金课题被撤消的消息,原因是其发表的两篇论文有抄袭行为,分别占到25%和30%. 请明示超过多少算是警戒线？ 百分比只是描述检测文献中重合文字所占的比例大小程度，并不是指该文献的抄袭严重程度。只能这么说，百分比越大，重合字数越多，存在抄袭的可能性越大。是否属于抄袭及抄袭的严重程度需由专家审查后决定。 3．如何防止学位论文学术不端行为检测系统成为个人报复的平台？ 这也是我们在认真考虑的事情，目前这套检测系统还只是在机构一级用户使用。我们制定了一套严格的管理流程。同时，在技术上，我们也采取了多种手段来最大可能的防止恶意行为，包括一系列严格的身份认证，日志记录等。 4．最小检测单位是句子，那么在每句话里改动一两个字就检测不出来了么？ 我们对句子也有相应的处理，有一个句子相似性的算法。并不是句子完全一样才判断为相同。句子有句子级的相似算法，段落有段落级的相似算法，计算一篇文献，一段话是否与其他文献文字相似，是在此基础上综合得出的。 5．如果是从相关书籍上摘下来的原话，但是此话已经被数据库中的相关文献也抄了进去，也就是说前面的文章也从相关书籍上摘了相同的话，但是我的论文中标注的这段话来自相关的书籍，这个算不算学术抄袭？ 检测系统不下结论，是不是抄袭最后还有人工审查这一关，所以，如果是您描述的这种情况，专家会有相应判断。我们的系统只是提供各种线索和依据，让人能够快速掌握检测文献的信息。 6．知网检测系统的权威性？ 学术不端文献检测系统并不下结论，即检测系统并不对检测文献定性，只是将检测文献中与其他已发表文献中的雷同部分陈列出来，列出客观事实，而这篇检测文献是否属于学术不端，需专家做最后的审查确认。 关于知网相关抽查规定： 有规定的，可以进行第一次修改，修改之后通过就可以答辩，如果第二次不通过就算结业，在之后4个月内还要交论文或者设计的。这个是在抄袭30%的基础上的。 如果抄袭50%以上的话，直接结业 在之后4个月内还要交论文或者设计的。1．被认定为抄袭的本科毕业设计（论文），包括与他人已有论文、著作重复总字......>> 中国知网在检测论文重复率的时候，怎么算的? 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。 毕业论文重复率检索是用什么软件？怎么自己检索？ 减少毕业论文重复率建议用不同的语言表达一句话的意思。如果要检索重复率现在淘宝上很多，价格也不贵，可以试试。 我有一篇论文，想要到中国知网上检索重复率，怎么登陆检索，请说具体的步骤，不要什么乱七八糟的原理。 知网官网有学术不端，点进去是期刊检测、本科、硕博论文等不同的检测系统 但是，个人是无法注册、登陆使用的，必须杂志社或者教育机构、学校以单位的名义去申请购买检测账号，还得看知网那边能否审批下来。 您可以问问师兄师姐怎么检测的，而且学校如果有检测指标的话会有负责的老师倒卖的。再不然就去淘宝 若对您有帮助，望采纳 如何查论文重复率 最便宜，最常用的是用paperpass查重，可以百度一下，有paperpass的官网，它查的挺细的。适合多次查。一般paperpass查重通过了就可以了，如果不放心的话可以首先搞清楚你们学校论文查重用的是哪个软件，花钱用该软件进行最终版的查重。不过一般没啥必要，比如知网太贵了。 毕业论文检测重复率 10分 我是用paperpass检测的比较严格 比较机械，后来用了papertt检测了一下，结果和知网就差2%还是比较不错的 论文检测重复率不能大段的复制粘贴么 第一步：初稿一般重复率会比较高(除非你是自己一字一句写的大神)，可以采用万方、papertest去检测，然后逐句修改。这个系统是逐句检测的，也就是说你抄的任何一句话都会被检测出来。这种检测算法比较严格，从程序的角度分析这种算法比较简单。因而网上卖的都很便宜，我测的是3万字，感觉还是物美价廉的。(注意：1 这个库不包含你上一届研究生师兄的大论文，修改一定注意. 2 个人建议如果学校是用知网检测，就不要去检测万方之类的，因为我第一次查万方为，但用papertest查就是30%) 第二步：经过修改后，重复率大幅下降了。这时你可以用知网查了，这个就很贵了，一般都是160大洋以上。为了毕业，这也无可奈何。知网查重系统是逐段检测的，比较智能。检测后再做局部修改就基本上大功告成了，我最后在网上用知网查是4%，简单修改后，在学校查是。 注意：记住，最忌讳的是为了查重，把论文语句改得语句不通、毫无逻辑，这样是逃不过老师的，哈哈，大家加油！ 研究生阶段，大部分211工程重点大学，采取抽检的方式对硕士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。 知网系统计算标准详细说明： 1．看了一下这个系统的介绍，有个疑问，这套系统对于文字复制鉴别还是不错的，但对于其他方面的内容呢，比如数据，图表，能检出来吗？检不出来的话不还是没什么用吗？ 学术不端的各种行为中，文字复制是最为普遍和严重的，目前本检测系统对文字复制的检测已经达到相当高的水平，对于图表、公式、数据的抄袭和篡改等行为的检测，目前正在研发当中，且取得了比较大的进展，欢迎各位继续关注本检测系统的进展并多提批评性及建设性意见和建议。 2．按照这个系统39%以下的都是显示黄色,那么是否意味着在可容忍的限度内呢?最近看到对上海大学某教师的国家社科基金课题被撤消的消息,原因是其发表的两篇论文有抄袭行为,分别占到25%和30%. 请明示超过多少算是警戒线？ 百分比只是描述检测文献中重合文字所占的比例大小程度，并不是指该文献的抄袭严重程度。只能这么说，百分比越大，重合字数越多，存在抄袭的可能性越大。是否属于抄袭及抄袭的严重程度需由专家审查后决定。 3．如何防止学位论文学术不端行为检测系统成为个人报复的平台？ 这也是我们在认真考虑的事情，目前这套检测系统还只是在机构一级用户使用。我们制定了一套严格的管理流程。同时，在技术上，我们也采取了多种手段来最大可能的防止恶意行为，包括一系列严格的身份认证，日志记录等。 4．最小检测单位是句子，那么在每句话里改动一两个字就检测不出来了么？ 我们对句子也有相应的处理，有一个句子相似性的算法。并不是句子完全一样才判断为相同。句子有句子级的相似算法，段落有段落级的相似算法，计算一篇文献，一段话是否与其他文献文字相似，是在此基础上综合得出的。 5．如果是从相关书籍上摘下来的原话，但是此话已经被数据库中的相关文献也抄了进去，也就是说前面的文章也从相关书籍上摘了相同的话，但是我的论文中标注的这段话来自相关的书籍，这个算不算学术抄袭？ 检测系统不下结论，是不是抄袭最后还有人工审查这一关，所以，如......>> 如何利用万方数据库检索论文的重复率 土地利用/覆被变化的影响因素主要包括自然因素和人文因素两大类。各种驱动因素是从宏观上来概括的,但在实际中,要通过具体的各项变量来体现.根据现有资料,尽可能地用一个或几个变量全面地反映出一个驱动因素。结合温州市发展实际,将影响其土地利用/覆被变化的驱动因子分为4大类共32个变量指标:自然因子(气候条件处)、人口因素(人口密度、非农业人口比重等)、经济因素(GDP、第一、第二、第三产业产值比重、交通水平等)、农业发展因素(粮食产量等)。 在paperfree上查论文重复率是百分之三十，在知网上查可能是多少 论文在Paperfree上检测了两次，其中有段话，第一次几乎全绿，第二次几乎全红。。 室友同一篇文章在Paperfree上检测两次，重复率不一样。 真实情况。

论文查重率，顾名思义就是查论文与对比库的重复率。自己所写的论文与数据库内的重复多，重复率就高，反之就会少。论文查重率怎么查出来的呢？他是依据每个系统的数据库去做对比，计算以后得出的结论。会有一份查重报告有详细的标注哦。具体查重，根据学校或单位的要求查。

如何写一篇无损检测论文

你愿意出多少钱？

good lucky!

去 看看!找找!