2019目标检测论文汇总

2019目标检测论文汇总

AnchorFree有两种不同的输出方式，一种是它可以作为一个路由器来连接多台设备，另一种是它可以直接插入一台设备，并将网络信号传输给此设备。

Anchorfree的输出可以有多个。它是一种网络安全解决方案，它可以帮助您保护您的网络流量，并且可以防止您的网络流量被窃取或拦截。它可以让您在网络上自由浏览，而不必担心被攻击者攻击或拦截。Anchorfree的输出可以通过它的安全服务器来实现，它可以帮助您访问被墙的网站，并且可以提供更安全的网络连接。此外，Anchorfree还提供了一些其他的安全功能，例如VPN，可以帮助您更好地保护您的网络安全。

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 ：

anchorfree只有一个输出吗首先说fpn,anchor free的做法相当于feature map的每个位置只能输出一个框,可以想象,如果没有fpn这种多层级的表示,如果最终的feature map down sample的倍数是8或者16,那么可能会有很多物体的中心点落在同一格子中。

cvpr2019检测论文汇总

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:

2019年计算机视觉和模式识别大会（CVPR）已经落幕。毫无意外，自动驾驶依旧是此届 CVPR 会议议题及参展亮相的焦点。

除拥有主场之利的自动驾驶企业，例如Waymo、福特 Argo AI、Velodyne外，国内自动驾驶玩家纷纷携最新技术走向国际视野：百度、滴滴等老面孔悉数亮相；小马智行、文远知行、纽劢 科技 、图森未来、地平线也参展CVPR 2019。

一个很明显的趋势是，“开放”成为 CVPR 2019 自动驾驶的关键词。本届 CVPR 大会上，Waymo 和 都站上了开放数据集的潮头。这是继百度、安波福（Aptiv）之后，又两个走向开放的自动驾驶资深玩家。

在CVPR 2019上，Waymo和Argo AI两家公司都走上了“数据开放”的大道。

此次Waymo公布的数据集包含了3000段平均时长为20秒的驾驶记录，整个数据集包含六十万帧数据，约2500万3D边界框、2200万2D边界框，以及多样化的自动驾驶场景。数据公开之后，Waymo自动驾驶车辆的传感器特点也将一览无余。

*Waymo公开自动驾驶数据集

Waymo称其数据集包含了3000个场景，是安波福（Aptiv）开放的数据集 NuScenes 的3倍，摄像头和激光雷达之间的信息同步也更好。Waymo还提供了5个激光雷达传感器的数据，而NuScenes数据集中只有1个。

福特自动驾驶开发合作伙伴Argo AI的Argoverse数据集与Waymo略有不同。虽然它也包含激光雷达和摄像头数据，但它只覆盖了在迈阿密和匹兹堡记录的113个场景，包括Argo AI使用的所有9个摄像头以及2个激光雷达传感器的图像，其中标注的目标超过10000个。

*Argo 的数据集注重传感器与地图数据的结合

Argo AI的Argoverse数据集的特别之处在于，它是第一个包含高清地图数据的数据集。Argo AI目前在其运营区域打造了自己的高清地图。这些数据包含匹兹堡和迈阿密290公里的车道地图，如位置、连接、交通信号、海拔等信息。Argo AI在其地图解决方案中大力宣传的一个功能即其优化处理的能力：能够精确地知道在哪里寻找交通标志和信号，不必扫描整个场景来寻找。

封闭还是开放，这是一个始终萦绕在自动驾驶行业里的问题。继今年 3 月份，安波福（Aptiv）先行一步公开传感器数据集后，Waymo和Argo AI的动作都预示着“开放”成为自动驾驶未来发展趋势。

CVPR中国团

百度在此次CVPR 上备受瞩目，因其公开了L4级自动驾驶纯视觉城市道路闭环解决方案--百度Apollo Lite。

Apollo技术委员会主席王亮针对L4级全自动驾驶（Fully Autonomous Driving）环境感知技术方案进行了讲解，并公开了环视视觉解决方案百度Apollo Lite技术细节。雷锋网新智驾了解到，Apollo Lite能够支持对10路摄像头、200帧/秒数据量的并行处理，单视觉链路最高丢帧率能够控制在5‰以下，可以实现全方位360°实时环境感知，前向障碍物的稳定检测视距达到240米。

王亮表示，在传统激光雷达为主、视觉为辅的传统融合策略中，视觉感知自身的问题和缺陷在雷达感知的掩盖下暴露不够充分。通过Apollo Lite打磨迭代的纯视觉技术正在持续反哺百度坚持的多传感器融合解决方案，提升自动驾驶系统的鲁棒性和安全性。

今年 CVPR 2019 上，滴滴也联合加州大学伯克利分校DeepDrive深度学习自动驾驶产业联盟（BDD）举办CVPR 2019自动驾驶研讨会，详细介绍了滴滴在自动驾驶领域的 探索 和实践。

研讨会现场，滴滴自动驾驶首席工程师贾兆寅还详细介绍了滴滴近期的自动驾驶测试情况，目前滴滴已拥有超过100人的自动驾驶团队，在中国、美国多地开展测试。在积极开展路测的同时，技术团队也在逐步尝试运用丰富而多样的网约车车载数据训练算法模型。

而谈到自动驾驶的落地，贾兆寅认为滴滴短期比较理的想商业化形式可能是“混合派单”，例如在相对简单的路线派出无人车，在复杂路段派单给司机接驾。混合派单模式即可以推动自动驾驶技术更快成熟落地，也可以保证用户日常的出行体验。

今年上半年，滴滴还相继牵手BDD、图灵奖得主Yoshua Bengio领衔的蒙特利尔学习算法研究所（Mila）等顶级研究机构不断 探索 自动驾驶技术边界。

这一次 CVPR，国内自动驾驶初创团队纽劢 科技 、文远知行、小马智行、图森未来、地平线等来自国内明星自动驾驶公司都有自己的展台。

小马智行联合创始人兼CEO彭军亲临展位现场，携同感知团队在CVPR上展示小马智行自动驾驶技术的最新进展和落地成果。一辆搭载小马智行第三代自动驾驶软硬件解决方案PonyAlpha的车辆也亮相CVPR现场。

全栈式自动驾驶方案供应商文远知行、纽劢 科技 、专注于自动驾驶物流场景的图森未来、专注于边缘AI芯片及解决方案的人工智能企业地平线携自动驾驶产品参展，并将商业化、量产作为2019年的关键词。

雷锋网新智驾了解到，今年3月，图森未来对外发布最新的无人驾驶摄像头感知系统。该感知系统利用索尼的 汽车 CMOS图像传感器，能让无人车在夜间和低能见度下行驶，与之前的1000米感知技术结合后，可将无人驾驶卡车使用率提高到80%。该感知系统会在2019年第二季度量产，并于第三季度应用在图森未来的无人驾驶卡车上、提供商业化运输服务。

据雷锋网新智驾了解，配备有索尼最先进的 汽车 CMOS图像传感器，图森未来自主研发的摄像头感知系统充分支持夜间以及低能见度下的无人驾驶行驶，是图森未来进行大规模商业化的关键一步。纽劢 科技 也在本月发布了面向前装L3量产自动驾驶方案“MAX”。

这届 CVPR 上，自动驾驶企业依旧是重头戏。而作为顶级学术会议，CVPR也在源源不断向这些企业输送顶尖人才。不少自动驾驶公司也借此进行招聘。虽然自动驾驶寒冬并为一锤定音，但泡沫破碎之后，自动驾驶仍然会是未来。

目标检测综述论文2019

Anchorfree的输出可以有多个。它是一种网络安全解决方案，它可以帮助您保护您的网络流量，并且可以防止您的网络流量被窃取或拦截。它可以让您在网络上自由浏览，而不必担心被攻击者攻击或拦截。Anchorfree的输出可以通过它的安全服务器来实现，它可以帮助您访问被墙的网站，并且可以提供更安全的网络连接。此外，Anchorfree还提供了一些其他的安全功能，例如VPN，可以帮助您更好地保护您的网络安全。

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:

热门频道首页博客研修院VIPAPP问答下载社区推荐频道活动招聘专题打开CSDN APPCopyright © 1999-2020, , All Rights Reserved打开APPAnchor-free之CenterNet 原创2020-07-09 22:39:58有点方 码龄7年关注anchor-base VS Anchor-freeAnchor-base存在的问题：•与锚点框相关超参 (scale、aspect ratio、IoU Threshold) 会较明显的影响最终预测效果；•预置的锚点大小、比例在检测差异较大物体时不够灵活；•大量的锚点会导致运算复杂度增大，产生的参数较多；•容易导致训练时negative与positive的比例失衡。Anchor-free算法的优点：•使用类似分割的思想来解决目标检测问题；•不需要调优与anchor相关的超参数；•避免大量计算GT boxes和anchor boxes 之间的IoU，使得训练过程占用内存更低。由于物体的中心区域是远小于其他背景区域的，整个分类的正负样本和难易样本是极不均衡的。直接训练这样的分类问题很难收敛到一个满意的结果。Base anchor对于正负样本比例失调的解决方式一般为focal loss 和OHEM。前者在损失函数上优化，对正负样本已经困难样本进行不同程度的惩罚；后者将原来的ROI网络扩充为两个ROI，一个ROI只有前向传播，用于计算损失，一个ROI正常前向后向传播，以hard example作为输入，计算损失并传递梯度，根据损失进行筛选，选出对分类和检测影响大的样本。Base anchor检测差异较大物体的策略主要是FPN，如果没有引入FPN，feature map的每个位置只能输出一个框，并且下采样的倍数是8或者16，那么可能会有很多物体的中心点落在同一格子中，这样就会导致训练的时候有多框重叠现象。FPN这种多层级的表示有效解决了这种冲突的现象，可以在一定程度上解决检测物体差异较大的现象。Anchor free没有使用FPN, feature map的每个位置只能输出一个框，下采样的倍数是8或者16，随着FPN的引入，不同尺寸的物体被分配到了不同的层级上，冲突的概率大大降低。CenterNet VS CornerNet等CornerNet将bbox的两个角作为关键点；ExtremeNet 检测所有目标的 最上，最下，最左，最右，中心点。它们都需要经过一个关键点grouping阶段，这会降低算法整体速度。CenterNet针对CornerNet对内部语义缺失和grouping耗时的问题，提出了对中心点进行估计的方法，找到目标的中心，回归出他们的尺寸。仅仅提取每个目标的中心点，无需对关键点进行grouping 或者是后处理。网络结构论文中CenterNet提到了三种用于目标检测的网络，这三种网络都是编码解码(encoder-decoder)的结构：1. Resnet-18 with up-convolutional layers : coco and 142 FPS2. DLA-34 : COCOAP and 52 FPS3. Hourglass-104 : COCOAP and FPS每个网络内部的结构不同，但是在模型的最后输出部分都是加了三个网络构造来输出预测值，默认是80个类、2个预测的中心点坐标、2个中心点的偏置。确立中心点在整个训练的流程中，CenterNet学习了CornerNet的方法。对于每个标签图(ground truth)中的某一类，我们要将真实关键点(true keypoint) 计算出来用于训练，中心点的计算方式如下对于下采样后的坐标，我们设为其中 R 是文中提到的下采样因子4。所以我们最终计算出来的中心点是对应低分辨率的中心点。然后我们对图像进行标记，在下采样的[128,128]图像中将ground truth point以下采样的形式，用一个高斯滤波来将关键点分布到特征图上。损失函数1.中心点的损失函数其中 α 和 β 是Focal Loss的超参数, N 是图像 I 的的关键点数量，用于将所有的positive focal loss标准化为1。在这篇论文中 α 和 β 分别是2和4。这个损失函数是Focal Loss的修改版，适用于CenterNet。2.目标中心的偏置损失图像进行了 R=4 的下采样，这样的特征图重新映射到原始图像上的时候会带来精度误差，因此对于每一个中心点，额外采用了一个local offset 去补偿它。所有类 c 的中心点共享同一个offset prediction，这个偏置值(offset)用L1 loss来训练：这个偏置损失是可选的，我们不使用它也可以，只不过精度会下降一些。3.目标大小的损失假设 (X1(k),Y1(k),X2(k),Y2(k)) 为为目标 k，所属类别为c，它的中心点为我们使用关键点预测 Y^ 去预测所有的中心点。然后对每个目标 K 的size进行回归，最终回归到Sk=(X2(k)-X1(k), Y2(k)-Y1(k))，这个值是在训练前提前计算出来的，是进行了下采样之后的长宽值。作者采用L1 loss 监督w,h的回归4.总损失函数整体的损失函数为物体损失、大小损失与偏置损失的和，每个损失都有相应的权重。论文中 size 和 off的系数分别为和1 ，论文中所使用的backbone都有三个head layer，分别产生[1,80,128,128]、[1,2,128,128]、[1,2,128,128]，也就是每个坐标点产生 C+4 个数据，分别是类别以及、长宽、以及偏置。推理阶段在预测阶段，首先针对一张图像进行下采样，随后对下采样后的图像进行预测，对于每个类在下采样的特征图中预测中心点，然后将输出图中的每个类的热点单独地提取出来。就是检测当前热点的值是否比周围的八个近邻点(八方位)都大(或者等于)，然后取100个这样的点，采用的方式是一个3x3的MaxPool。代码中设置的阈值为，也就是从上面选出的100个结果中调出大于该阈值的中心点，最后经过soft nms得到最终的结果。CenterNet的缺点1.当两个不同的object完美的对齐，可能具有相同的center，这个时候只能检测出来它们其中的一个object。2.有一个需要注意的点，CenterNet在训练过程中，如果同一个类的不同物体的高斯分布点互相有重叠，那么则在重叠的范围内选取较大的高斯点。附：DCN:文章知识点与官方知识档案匹配OpenCV技能树OpenCV中的深度学习图像分类12101 人正在系统学习中打开CSDN APP，看更多技术内容CenterNet(Objects as Points)学习笔记论文: Objects as Points Code: CenterNer的提出 一般的detection方法将object识别成(无旋转的)矩形框。大部分成功的object检测器会枚举出很多object的位置和尺寸，对每一个候选框进行分类。这是浪费的、低效的。 常规方法中的后处理方法(nms等)是很难微分(diff...继续访问『深度应用』对CenterNet的一些思考与质疑·对比与U版YoloV3速度与精度0.引子 笔者很喜欢CenterNet极简的网络结构，CenterNet只通过FCN（全卷积）的方法实现了对于目标的检测与分类，无需anchor与nms等复杂的操作高效的同时精度也不差。同时也可以很将此结构简单的修改就可以应用到人体姿态估计与三维目标检测之中。 后面一些针对CenterNet结构应用于其他任务，也取得不错的效果，比如人脸检测CenterFace以及目标追踪CenterTrack与FairMot。这些内容后面等笔者研习过后再补充，后面应该会做一个类CenterNet结构总结对比，感兴.继续访问最新发布 目标检测 | Anchor free之CenterNet深度解析点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达1 前言本文接着上一讲对CornerNet的网络结构和损失函数的解析,链接如下本文来聊一聊Anchor-Free领域耳熟能详的CenterNet。原论文...继续访问CenterNet遇到的问题问题总结 参考pillow报错 conda install 'pillow<' 报错参考THCG改main中 conda创建环境相关操作 conda相关操作2 : HTTP Error 404: Not Found网络问题 AttributeError: Can't pickle local objec...继续访问目标检测：使用mmdetection对比centernet与yolov3的性能前情概要 上一篇博客，我通过mmdetection实现的源码解释了centernet的原理，并分析了该算法的一些优缺点，本篇博客我将讲解如何通过mmdetection运行centernet，并基于一个x光数据集对比centernet与yolov3的性能。 本文使用数据集介绍 本文使用的数据集是安检x光的数据集，数据集大小为3600张图片和对应标注，样例图片如下 而需要检测的物体label有10个：knife、scissors、lighter、zippooil、pressure、slingshot、han继续访问关于CenterNet移动端部署的思考（for ncnn）参考 腾讯技术工程 公众号： 本文主要是参考 arlencai 大佬的博文，对于cneternet在ncnn平台移植的实操和分析，先mark一下，准备后续有空闲尝试将这一思路在nvidia的jetson平台上尝试部署，并进行系列优化（如硬件方面框架的tensorrt量化优化、网络层面的移动端部署替代，或者类似yolov5的CSP结构等方法改良尝试等） 一、背景 原文中，大佬主要是针对微信的“扫一扫”功能进行阐述继续访问CenterNet原文： 扔掉anchor！真正的CenterNet——Objects as Points论文解读 Oldpan 2019年5月16日 0条评论137次阅读0人点赞 anchor-free目标检测属于anchor-free系列的目标检测，相比于CornerNet做出了改进，...继续访问Anchor Free，框即是点，CenterNet论文：Objects as Points Github： CVPR 2019 CenterNet，一个anchor free的新的检测算法，算是对cornerNet的改进，在cornerNet基础上，引入了中心点的概念，因此，称为CenterNet。 算法亮点， anchor free，大大减少了a...继续访问深度学习（三十七）——CenterNet, Anchor-Free, NN QuantizationCenterNet CenterNet是中科院、牛津、Huawei Noah’s Ark Lab的一个联合团队的作品。（） 论文： 《CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection》 上图是CenterNet的网络结构图。 正如之前提到的，框对于物体来说不是一个最好的表示。同理，Corner也不是什么特别好的表示：绝大多数情况下，C...继续访问anchor-free目标检测之centernet自从anchor-free方法实现目标检测的Cornernet提出后，对其进行改进的方法也出现了许多。centernet是一篇对其进行改进的论文，将原来的二元组角点检测扩展为三元组检测，加入了中心点的检测。 为了克服需要手动设计anchor的超参数的问题，Cornernet提出基于关键点检测的方法。但是，基于关键点的方法经常会产生大量不正确的对象边界框，可以说是由于缺少对裁剪区域的额外观察。 ...继续访问目标检测深度学习方法综述（二）0.前言 本来准备将一些模型汇总成一篇博客的，但是不知道为啥写了一万多字之后这博客草稿就保存不了了，所以我将剩下的部分放到这篇博客中来（奇怪的BUG ）前文地址： 我们接着上篇文章的章节来好吧。 SSD算法 SSD 算法是 Faster RCNN 和 YOLO 的结合： 采...继续访问配置和运行CenterNet时踩过的坑在运行CenterNet时遇到的一些问题继续访问简单聊聊centerNet:将目标当成点－1．论文CenterNet：将目标视为点 《Objects as Points》 Date：20190417 Author：德克萨斯大学奥斯汀分校 和 UC 伯克利 ariXiv： ​ github： ​ ...继续访问CenterNet配置及问题详解作者原版github： Install 按照readme文件夹中的操作： 0.创建一个虚拟环境 conda create --name CenterNet python=创建一个名为CenterNet的虚拟环境 source activate CenterNet #激活...继续访问热门推荐 CenterNet算法笔记论文：Objects as Points 论文链接： 代码链接： 这篇CenterNet算法也是anchor-free类型的目标检测算法，基于点的思想和CornerNet是相似的，方法上做了较大的调整，整体上给人一种非常清爽的感觉，算法思想很朴素、直接，而且...继续访问论文阅读笔记 | 目标检测算法——CenterNet算法如有错误，恳请指出 文章目录1. Introduction2. keypoint detection offset size overall loss3. Objects as Points4. Result paper：Objects as Points Source code： 思想： 目标检测将对象识别为图像中与轴对齐的框。大多数成功的物体检测.继续访问目标检测Anchor free方法总结：YOLOv1、CornerNet、CenterNet、FCOSYOLOv1（2016）: CornerNet（2018）: CenterNet（2019）: FCOS（2019）： 什么是Anchor free方法？   Anchor free是相对于Anchor base而言的一种目继续访问Anchor-free目标检测系列3：CenterNet Object as points​​​​​​CenterNet(一个中心点) CenterNet: Objects as Points () 论文是由德克萨斯大学奥斯汀分校和UC 伯克利学者共同提出的真正意义上anchor-free的算法。与之前介绍的CornerNet系列算法不同，CenterNet仅仅检测目标中心点，没有后续的角点配对及NMS后处理操作，检测速度和精度相比于one-stage和two...继续访问扔掉anchor！真正的CenterNet——Objects as Points论文解读前言 anchor-free目标检测属于anchor-free系列的目标检测，相比于CornerNet做出了改进，使得检测速度和精度相比于one-stage和two-stage的框架都有不小的提高，尤其是与YOLOv3作比较，在相同速度的条件下，CenterNet的精度比YOLOv3提高了4个左右的点。 CenterNet不仅可以用于目标检测，还可以用于其他的一些任务，如肢体识别或者...继续访问深度学习计算机视觉机器学习写评论评论收藏点赞踩分享

尊敬的用户，AnchorFree拥有两个输出，其中一个用于连接开发板，另一个是官方推荐的输出，用户可以使用它将开发结果导出到其他设备。

2019法学论文题目汇总

学术堂整理了十五个新颖并好写的毕业论文题目：1、非全日制劳动者权益保护问题研究2、论行政法比例原则的适用3、论行政事实行为4、论《英雄烈士保护法》的立法意义与完善路径5、论我国政府信息公开制度的完善6、论劳务派遣中劳动者合法权益的保障7、“当场击毙”正当化研究8、我国偷渡犯罪刑法立法研究9、我国未成年人犯罪刑法立法研究10、论刑法中的犯罪的社会危害性11、论刑法在反恐中的作用与局限12、我国环境犯罪刑法立法研究13、人体器官犯罪研究14、我国宪法指导下的刑法理念研究15、论民间文学艺术的知识产权保护

很容易，能班忙写一下具体的内容分析还有列提纲

要想写出一篇优秀的 毕业 论文，少不了论文拥有一个新颖的题目，论文题目足够有吸引力能够顺利答辩评审老师。那么关于法学相关专业的论文题目有哪些呢?下面我给大家带来2021法学相关专业的论文题目与选题方向，希望能帮助到大家!

刑法论文题目选题参考

1、刑事立法应力戒情绪

2、论中国贪污受贿犯罪死刑的立法控制及其废止

3、中立的帮助行为

4、网络空间中犯罪帮助行为的制裁体系与完善思路

5、累犯从严量刑适用实证研究

6、罪数论与竞合论探究

7、我国反恐刑事立法的检讨与完善

8、论《刑法》第383条之修正

9、窃取网络虚拟财产行为定性探究

10、言论自由与刑事犯罪

11、刑事立法:在目的和手段之间

12、论帮助信息网络犯罪活动罪

13、也谈《刑法修正案(九)》关于贪污贿赂犯罪的修改

14、贪污贿赂犯罪司法解释:刑法教义学的阐释

15、编造、故意传播虚假恐怖信息罪的制裁思路

16、扰乱法庭秩序罪的修订:以律师为视角的评判

17、《刑法修正案(九)》的犯罪控制策略视野评判

18、从业禁止制度的定位与资格限制、剥夺制度的体系化

19、贪污贿赂犯罪最新定罪量刑标准体系化评析

20、刑法中“致人死亡”的类型化研究

21、论警察防卫行为正当性的判断

22、旅游型海岛的犯罪现象:鼓浪屿案例研究

23、交叉式法条竞合关系下的职务侵占罪与盗窃罪

24、共谋射程理论与共犯关系脱离的认定

25、犯罪的定义对犯罪构成边界之限制

26、违法相对性理论的崩溃

27、论共犯关系脱离的具体认定与法律责任

28、P2P网贷与金融刑法危机及其应对

29、自首与立功竞合时该如何认定问题研究

30、组织、领导传销活动罪:性质与界限

31、外来人口、户籍制度与刑事犯罪

32、犯罪竞合中的法益同一性判断

33、当代中国“校园暴力”的法律缺位与应对

34、刑法总则的修改与检讨

35、污染环境罪的罪过形式研究

36、义务犯理论的 反思 与批判

37、结果的推迟发生与既遂结论的质疑

38、非法集资行为的法律规制:理念检视与路径转换

39、克服正当防卫判断中的“道德洁癖”

40、不作为因果关系的理论流变与研究进路

41、行贿受贿惩治模式的博弈分析与实践检验

42、论我国想象竞合的规则及其限制

43、客观归责论再批判与我国刑法过失论的完善

44、论刑法中的精神病辩护规则

45、刑法职业禁止令的性质及司法适用探析

46、传统与现代:死刑改革与公众“人道”观念的转变

47、新刑法工具主义批判与矫正

48、酌定量刑情节法定化的路径选择及评析

49、论间接结果及其扩张刑罚功能之限制

50、立法论视角下嫖宿幼女罪废除之分析

法学毕业论文题目参考

1、法治与国家治理现代化

2、论法治中国的科学含义

3、法治社会建设论纲

4、“法不禁止皆自由”的私法精义

5、加快法治建设促进国家治理体系和治理能力现代化

6、中国语境中的法律实践概念

7、软法研究的多维思考

8、地 方法 治建设及其评估机制探析

9、法律人思维的二元论兼与苏力商榷

10、论法律视域下社会公权力的内涵、构成及价值

11、法教义学的应用

12、论国家治理现代化框架下的财政基础理论建设

13、“善治”视野中的国家治理能力及其现代化

14、论改革与法治的关系

15、全面推进法制改革,加快法治中国建设--十八届三中全会精神的法学解读

16、全面深化改革与全面推进依法治国关系论纲

17、依法治国与推进国家治理现代化

18、全球治理视野下的国际法治与国内法治

19、中国法治指数设计的理论问题

20、论协商民主在宪法体制与法治中国建设中的作用

21、法治评估及其中国应用

22、共和国法治认识的逻辑展开

23、我国上位法与下位法内容相关性实证分析

24、媒体负面报道、诉讼风险与审计费用

25、当代中国法治实践中的“法民关系”

26、中国法学研究格局的流变

27、社科法学及其功用

28、法学研究进路的分化与合作--基于社科法学与法教义学的考察

29、论中国法治评估的转型

30、“失败者正义”原则与弱者权益保护

31、逻辑与修辞:一对法学研究范式的中西考察

32、建设中国特色社会主义法治体系

33、社科法学的传统与挑战

34、建构法治体系是推进国家治理现代化的基础工程

35、全球化时代比较法的优势与缺陷

36、“法治中国”建设的问题与出路

37、论社会权的经济发展价值

38、法治精神的属性、内涵与弘扬

39、法律人思维中的规范隐退

40、法学研究及其 思维方式 的思想变革

41、当代中国法治话语体系的构建

42、新中国法学发展规律考

43、立法与改革:以法律修改为重心的考察

44、法律 教育 的起源:兼议对当下中国法律教育改革的启示

45、法律程序为什么重要?反思现代社会中程序与法治的关系

46、中国法治指数设计的思想维度

47、法律世界观紊乱时代的司法、民意和政治--以李昌奎案为中心

48、中国法治评估进路之选择

49、全面推进依法治国的伟大纲领--对十八届四中全会精神的认知与解读

50、对“法治思维和法治方式”的诠释

电子商务法论文题目

1、 电子商务法律制度专题研讨--电子商务法律制度的内核

2、 我国电子商务法律制度构建研究

3、 电子商务立法若干问题研究

4、 电子商务法律问题研究

5、 电子商务税收法律规制研究

6、 WTO框架下的电子商务法律问题

7、 论我国电子商务法律体系的基本架构

8、 关于完善我国电子商务法律制度的设想

9、 中日韩电子商务法律环境比较及启示

10、 借鉴美国立法 经验 完善我国电子商务法律体系

11、 电子商务法律环境的构建

12、 电子商务法律制度研究

13、 假货治理在电商时代遭遇的法律困境及其应对

14、 我国电子商务立法的国际接轨与中国特色

15、 出口导向下跨境电商的法律风险防范

16、 电子商务领域知识产权权利警告的规制

17、 我国电子商务法律规制的缺失及完善路径

18、 第三方跨境电子支付服务法律体系及监管问题研究

19、 我国电子商务发展与电子商务法的互动关系研究

20、 电子商务平台性质与法律责任

21、 我国电子商务法律机制的构建

22、 浅议电子商务法律体系的构建

23、 电子商务法律救助体系构建研究

24、 网络消费者知情权的法律保护

25、 浅析网络消费者权益之法律保护

26、 论电子商务与传统商务法律的冲突与协调

27、 我国电子商务税收法律立法现状及对策

28、 中国电子商务纠纷在线治理研究

29、 消费者网购现状与法律保障机制的建立

30、 中国电子商务信用法律体系的完善

31、 网络团购的法律关系及规范化建议

32、 电子商务领域反不正当竞争法律规制

33、 电子商务的发展与民商法的创新

34、 论电子商务中消费者求偿权的法律保护

35、 网络购物维权的困境及法律救济

36、 电子商务法律问题的研究现状及发展评析

37、 中国电子商务法律框架构建及应对方略

38、 GATS中的电子商务法律规则研究

39、 医药电子商务的法律规制探究

40、 我国电子商务税收法律立法现状及对策分析

41、 法律视角下电子商务退货运费险费率问题

42、 浅析电子商务领域犯罪及其对策研究

43、 电子商务中信用炒作行为的法律规制研究

44、 论电子商务中消费者权益保护的法律问题

45、 法律视野中的电子商务第三方支付平台

46、 中国电子商务法治时代来临

47、 论电子商务中消费者知情权的法律保护

48、 现行电子商务法规机制研究

49、 大学生网购纠纷及对策研究--以在杭高校为例

50、 论电子商务税收征管的法律问题

51、 浅析电子商务中有关消费者权益保护的法律问题

52、 电子商务企业的法律风险及防范

53、 法律视角下网络团购中消费者权益的保护

54、 电子商务市场交易规则的法理分析

55、 第三方支付法律问题研究

56、 国际经贸电子商务对中医药贸易实务的影响及相关问题研究

57、 论我国农产品电子商务法律保护的路径

58、 C2C交易模式下的物流法律纠纷

59、 电子商务中不正当竞争行为及法律机制分析

60、 我国电子商务企业税收征管的现状及建议

法学相关专业的论文题目与选题方向相关 文章 ：

★ 最新法学专业论文题目选题大全

★ 法学专业本科论文题目大全

★ 法学专业毕业论文题目大全

★ 法学论文题目大全

★ 法学毕业论文题目大全

★ 法学热点论文题目有哪些

★ 年法律专业本科毕业论文题目选题(2)

★ 法学专业毕业论文题目

★ 法学本科开题报告范文

★ 法学开题报告范文精选5篇

行人检测论文汇总

可见光行人的检测：采用的视觉传感器为普通的光学摄像头，非常符合人的正常视觉习惯，而且硬件成本十分低廉。但是受到光照条件的限制，该方法只能应用在白天，在光照条件很差的阴雨天或夜间则无法使用 红外行人的检测：采用红外热成像摄像头，利用物体发出的热红外线进行成像，不依赖于光照，具有很好的夜视功能，在白天和晚上都适用，尤其是在夜间以及光线较差的阴雨天具有无可替代的优势

用的是知网，抄袭之后最后修改一下，比如改下表达方式，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。 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%。

提到论文查重检测很多人都知道现在论文查重检测的要求是很严格的，学生在撰写论文的时候除了要保障质量外，在撰写的时候也是要查阅很多资料的，只有根据资料进行撰写，才可以让整篇论文的观点更加明确，但是在完成论文撰写后还要知道论文查重检测是有哪些具体的内容和要求，知道查重检测的内容才可以顺利完成，也是可以找到论文撰写的方式技巧。论文查重检测内容包括下文几方面：第一，论文正文部分内容。作为整篇论文中最重要的部分，在实际的查重检测过程中确实可以说明是否论文重复率比较高，现在很多人在撰写前也是会了解清楚论文查重检测哪些内容的，正文是论文的核心部分，所以在论文查重检测的时候是要看看如何操作才会更好的，而我们也是要针对实际情况做好市场分析的。第二，论文摘要部分内容。摘要部分的字数虽然没有很多，但在进行查重检测的时候也是要及时了解清楚的，对于摘要英文部分是不需要进行查重检测的，而中文部分是要做好详细检测的，出现的重复内容也是要及时进行修改调整的，只要降低了论文重复率，都是可以顺利通过论文审核的，对于很多学生来说可以顺利拿到毕业证书。论文重复率检测不可以高于百分之三十从本科毕业论文查重检测的要求看，论文重复率是不可以超过百分之三十，只要把握在这个范围内，都是可以顺利提交的，而在选择的时候也是可以看看论文实际撰写手法，通过这些方面都是可以详细介绍的，让大家可以知道论文查重检测哪些内容，只要达到实际的要求标准，论文质量都是会得以提升的，也是可以放心进行选择的。

所谓的查重其实很简单就是专业的系统将输入的论文通过与数据库中已有的论文进行比对，将其相同的或是意思相近的论点、结构、表述等一一的标注出来，最后生成一个查重率，一旦这个查重率超过学交的要求就被视为抄袭，要求重写或是修改，毕业将会受阻。