本科毕业论文yolo实施目标检测

① 本科生毕业论文相似性检测，检测范围都包括哪些部分

本科毕业生的毕业论文原则上都须通过万方“论文相似性检测服务”系统进行检测，特殊专业论文或者保密论文由学院（部）自定。

对于本科和硕士研究生毕业论文主要包括：封面、原创声明、摘要、目录、正文、致谢、参考文献、附录、开题报告和表格图片等，那么学校知网查重这些部分都会查吗？检测哪些内容更科学准确呢？下面学术不端网就来分析本科毕业论文查重哪些内容以及检测范围，具体答案分析如下：

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、著作重复总字数比例在30%至50%(含50%)之间的，需经本人修改。修改后经过再次检测合格后，方可参加学院答辩。再次检测后仍不合格的，按结业处理。须在3个月后提交改写完成的毕业设计(论文)，检测合格后再参加答辩。

2、被认定为抄袭的本科毕业设计(论文)，且与他人已有论文、著作重复总字数比例超过50%的，直接按结业处理。须在4个月后提交改写的毕业设计(论文)，检测合格后再参加答辩。

知网查重，就是用一定的算法将你的论文和知网数据库中已收录的论文进行对比，从而得出你论文中哪些部分涉嫌抄袭。目前的本科毕业论文查重使用的知网pmlc检测范围对比库有：

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

大学生论文联合比对库

互联网资源(包含贴吧等论坛资源)

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)

港澳台学术文献库

优先出版文献库

互联网文档资源

图书资源

CNKI大成编客-原创作品库

个人比对库

值得说明的是本科毕业论文查重的检测范围包括”大学生论文联合比对库”，该库是本科论文检测系统知网pmlc独有的对比库，主要记录本科学长毕业论文。学术不端网认为本科毕业论文知网查重主要内容包括：摘要、目录、正文、参考文献这几个部分内容。知网查重时具体查哪些内容最终还是要以学校要求为准，正确的目录和参考文献不影响知网查重结果，因为知网可以识别到目录和参考文献剔除并不参与正文检测。高校以知网查重为准，毕业论文定稿还是需要知网查重最准确。

② 请写出目标检测过程 以YOLO-v1为例 的非极大值抑制的基本原理

摘要 非极大值抑制，简称为NMS算法，英文为Non-Maximum Suppression。其思想是搜素局部最大值，抑制极大值。NMS算法在不同应用中的具体实现不太一样，但思想是一样的。非极大值抑制，在计算机视觉任务中得到了广泛的应用，例如边缘检测、人脸检测、目标检测(DPM，YOLO，SSD，Faster R-CNN)等。

③ yolo多目标检测是并行的吗

yolo多目标检测是并行的。
Yolo属于多目标检测，因此需要解决两个问题：
（1)从一张图片中可以识别出多个不同种类的物体。
（2）并且用一个框将每个物体分割出来，既要得到物体的尺寸。
（3）直观来看这两个问题，那一个是分类问题，另一个是回归问题。分类问题就是说能够从图片中识别出不同物体种类，回归问题是可以通过非线性拟合计算出物体的尺寸坐标。

④ 论文里什么是目标值

论文里的目标值就是你要围绕什么目标写论文啊，
要达到什么水平

⑤ yolo算法是什么意思

Yolo是一种目标检测算法。

YOLO将对象检测重新定义为一个回归问题。它将单个卷积神经网络（CNN)应用于整个图像，将图像分成网格，并预测每个网格的类概率和边界框。例如，以一个100x100的图像为例。我们把它分成网格，比如7x7。

然后，对于每个网格，网络都会预测一个边界框和与每个类别（汽车，行人，交通信号灯等）相对应的概率。

重要性：

YOLO非常快。由于检测问题是一个回归问题，所以不需要复杂的管道。它比“R-CNN”快1000倍，比“Fast R-CNN”快100倍。

它能够处理实时视频流，延迟小于25毫秒。它的精度是以前实时系统的两倍多。同样重要的是，YOLO遵循的是“端到端深度学习”的实践。

⑥ 毕业论文检测的要求是什么

毕业论文同样是属于学术论文的一种，所以也是有一些相对规范性的要求。为了能够更好地避免学生们的学生不端情况发生，学校都会对学生们的毕业论文进行，现在大多数学校都是使用的知网PMLC查重系统来检测学生的毕业论文。但是有很多的同学并不知道的统的一些标准以及规则，为了能够帮助到大家顺利毕业，下面小编整理了一些关于知网检测的资料供大家参考。

一、本科毕业论文知网系统的选择

知网上有很多的查重入口可以选择，但对于本科生的毕业论文，学校都是以知网的pmlc系统所检测的结果为准，因为知网pmlc系统包括了其特有的大学生论文联合比对库，这里面收录有往届所有提交到知网系统中检测过的本科论文资料。

二、本科毕业论文知网检测的标准

第一：目前为止知网查重系统只能检测出文章中的文字重复率，对于其中的图片以及公式内容是不能检测的。所以，如果你的论文重复率很高，那么可以适当的将一些内容转换成图片形式。

第二：知网查重检测后会有一个很详细的重复率报告，由于每个学校的重复率要求都有所不同，所以需要大家自己去进行比对，没达到要求的去进行修改。

第三：知网查重系统计算重复率的算法一般都是按照连续相似的13字符为为重复内容，所以如果句子中有大部分内容的抄袭，那么检测报告中所标红的句子也就会很多。你可以将句子中的一些词语或者是直接将整个句子改变下语态来进行撰写，这样就能降低论文的重复率。但有可能你变化的句子又和另外一段内容重复，所以最好的方法还是你自己理解语句愿意后，用自己的话术来重新进行写作。

第四：如果在论文中有引用的内容，那么在文章引用的后面就一定要详细的进行标注，而且所引用的内容不能超过系统设置的5％阀值，不然一样会被算是重复的。

⑦ yolo算法是指什么

YOLO (You Only Look Once)，是一个用于目标检测的网络。

目标检测任务包括确定图像中存在某些对象的位置，以及对这些对象进行分类。以前的方法，比如R-CNN和它的变种，使用一个管道在多个步骤中执行这个任务。这可能运行缓慢，也很难优化，因为每个单独的组件都必须单独训练。

特点

YOLO将对象检测重新定义为一个回归问题。它将单个卷积神经网络(CNN)应用于整个图像，将图像分成网格，并预测每个网格的类概率和边界框。

该算法还可以预测边界框中存在对象的概率。如果一个对象的中心落在一个网格单元中，则该网格单元负责检测该对象。每个网格中将有多个边界框。在训练时，我们希望每个对象只有一个边界框。因此，我们根据哪个Box与ground truth box的重叠度最高，从而分配一个Box来负责预测对象。

⑧ 目标检测SSD相对于YOLO与faster-RCNN做了哪些改进效果如何

Faster RCNN用了整合了之前的RCNN啊，SPP-net啊，Fast RCNN啊这些网络的region proposal方式，提出了RPN，所谓RPN就是根据图像自身的色彩以及边缘信息等等来生成region proposal的一个网络，因此实现了end-to-end，但还是慢
YOLO就是把原图划成7x7的小格子，在每个格子里对目标进行预测，相当于固定了region proposal的位置和大小，所以没有了RPN，加快了速度，但是准确率下去了
SSD用了YOLO的思想，但是选了6个比例来对原图进行划分，这样就保证了大物体有大格子学，小物体有小格子学，不像YOLO只有一种大小的格子，准确率也提高了（相对于YOLO），速度也上去了（相对于Faster，SSD也没有RPN步骤）

⑨ yolo算法是什么

Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测。

首先将输入图片resize到448x448，然后送入CNN网络，最后处理网络预测结果得到检测的目标。相比R-CNN算法，其是一个统一的框架，其速度更快，而且Yolo的训练过程也是end-to-end的。

相关信息：

Yolo采用卷积网络来提取特征，然后使用全连接层来得到预测值。网络结构参考GooLeNet模型，包含24个卷积层和2个全连接层，如图8所示。对于卷积层，主要使用1x1卷积来做channle rection，然后紧跟3x3卷积。

⑩ yolo算法是什么

Yolo是一种目标检测算法。

目标检测的任务是从图片中找出物体并给出其类别和位置，对于单张图片，输出为图片中包含的N个物体的每个物体的中心位置（x,y)、宽（w)、高（h)以及其类别。

Yolo的预测基于整个图片，一次性输出所有检测到的目标信号，包括其类别和位置。Yolo首先将图片分割为sxs个相同大小的grid。

介绍

Yolo只要求grid中识别的物体的中心必须在这个grid内（具体来说，若某个目标的中心点位于一个grid内，该grid输出该目标类别的概率为1，所有其他grid对该目标预测概率设置为0)。

实现方法：让sxs个框每个都预测出B个boungding box，bounding box有5个量，分别为物体的x,y,h,w和预测的置信度；每个grid预测B个bounding box和物体类别，类别使用one-hot表示。