课标解读论文

课标解读论文

摘要： 目前的小学体育教学中，虽然按照新课标要求建立了体育教学思想，但是，受到传统体育教育的影响而无法将思想落实到具体行动中。新课标要求体育教育要围绕着学生展开，以提高学生的体育素质，对中国的基础教育具有积极的影响。本论文针对“体育新课标”实施对小学体育教育的影响进行探究。

关键词： 小学体育教育；体育新课标；影响

在中国的体育体系中，学校体育作为重要的组成部分，是开展全民健身运动的有效途径。小学体育教育是体育教育的基础，对综合性人才的培养发挥着一定的作用。随着中国的各个小学陆续推行新的课程标准，对体育教育实施了改革，随着新的教育思想和教育内容建立起来，对中国的小学体育教育具有积极的影响。

1“体育新课标”对小学体育教育的影响

“体育新课标”转变了传统小学体育教学思想

中国的小学体育教育的传统教学思想对推动中国小学体育的发展起到了一定的作用，但是由于重点强调基础知识和体育运动的技能，使得学生被动地接受体育教育和训练，而没有从健康的角度参与体育学习。随着中国全民健身运动在全国范围内展开，小学体育作为体育运动的基础教育，将“健康第一”的体育运动思想注入其中，并在体育新课标中得以规范，形成小学体育教育的指导思想。与传统的小学体育教育的教师为中心的教学思想有所不同，新课标围绕着提高学生身体素质、倡导健康教育的角度出发，将学生传统的被动接受体育教育转变为以学生为主体展开教育。与此同时，小学体育教育的目标转向培养学生的身心健康，提高学生的社会适应能力，由此提升学生的健康意识，养成终身体育锻炼的习惯。

“体育新课标”使得小学体育教育模式有所创新

按照传统的小学体育教育，体育教师对小学生讲解有关体育运动的基础知识，并采用示范教学模式，学生模仿教师的运动方式，并接受各种单项动作的联系。在课堂上，体育教师负责对学生的体育动作以指导，确保学生的每一个动作都能够做到标准化。由于师生之间疏于交流，使得教师的教学方法过于受到重视，而没有考虑到学生身体素质的差异性，教学统一化，包括一些不适宜部分学生群体的体育教学方法依然在体育教学中执行，难以激发小学生参与体育学习的`积极性。按照“体育新课标”所建立的教学模式是围绕着学生而展开，尊重学生身体素质差异性，根据学生的健康需求调整教学模式，注重学生体育能力的培养，强化在学生参与体育训练的过程中具有针对性地给予指导，以培养小学生的自我体育训练能力。在体育教学中，体育教师所采用的教学模式要形式多样，除了模仿练习之外，还可以建立小组合作练习、自主练习、相互纠错等等方式，教师发挥着指导的作用。除了课内体育教学之外，还可以将体育教学内容结合课外活动，组织体育竞赛、体育游戏以及体育竞赛观摩等等，以培养小学生的体育兴趣为主，引导小学生积极主动地参与到体育锻炼中，并提升小学生的体育精神。充分利用课外活动开展体育教学，还可以培养学生的社会适应能力。比如学校可以与社区合作，开展体育活动。体育活动的内容由学生自主选择、自主排练，在社区活动中展示出来，一方面可以提升小学生对自身体育能力的自信心，使得体育热情被激发起来，另一方面可以发展小学生的社交能力，让小学生懂得合作的重要性。

2影响“体育新课标”展开的制约因素

小学体育教育中，虽然引入了“体育新课标”内容，并根据学校体育教学实际实施了必要的改革，但是，并没有真正意义地改变传统的教学模式。首先，“体育新课标”在具体实施的过程中，依然受到传统教育文化的影响，并没有真正意义地将“健康第一”的体育教育指导思想融入其中，使得体育教育中没有体现健康的重要性。其次，“体育新课标”强调以学生为主体展开教学，使得部分体育教师对这一教育思想错误地领会为领导小学生开展体育游戏，对学生的开展欢乐教学以培养小学生的体育兴趣，结果导致小学生的兴趣培养起来了，却没有发挥体育教育的作用。特别是对体育教学的效果没有实施必要的检测和评价，使得学生的体育技术能力和身体素质难以符合要求。再次，“体育新课标”强调小学体育教学中要通过师生充分互动达到健身效果。但是，体育教师并没有领会自主学习的内在涵义，而是让学生充分自由。当学生自主学习体育运动的时候，教师没有给予正确的指导；针对学生不理解的问题，教师也没有采取恰当的指导方式，而是依然以“灌输”的形式，将答案直接告诉学生，使得教师和学生之间即使互动了，也没有引发学生的思考。

3结论

综上所述，小学生只有爱上体育，才能够积极地参与到体育教学活动中。“体育新课标”的目的就是本着“健康第一”的思想，将提高小学生身心健康与体育教育相结合。这就需要体育教师对“体育新课标”对小学体育教育的影响以充分认识，摆脱传统体育的单一传递教学模式，以更好地发挥体育教育的时效性。

参考文献：

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历史课程标准解读论文参考文献 参考文献： [1] 朱汉国，王斯德.历史课程标准解读[M].北京：北京师范大学出版社，2002. [2]姚锦祥.新课程理念下的创新教学设计：初中历史[M].长春：东北师范大学出版社，2005. [3] 周雨.历史新课程标准下的互动式课堂教学[J].教学月刊(中学版下)，2005(3):36-38. [4] 王振中.浅析新课程标准下课堂教学中存在的`误区[J].当代教育科学，2005（19）：33-35. [5] 齐健.初中历史新课程教学法[M].北京：开明出版社，2003. [6] 姚尚右.试析新课改下历史课堂教学存在的问题及对策[J].继续教育研究，2008（11）.请继续阅读相关推荐： 毕业论文 应届生求职 毕业论文范文查看下载 查看的论文开题报告 查阅参考论文提纲 查 阅更多的毕业论文致谢

青年杂志封面解读图标

我觉得他们在封面的造型就会给一种很青春有活力的感觉，很符合青年杂志封面，毕竟他们在内娱里面也是非常的有实力的。而且他们也是非常的优秀，能够带给很多年轻人以及粉丝更多的正能量传递比较正确的价值观，起到一个偶像真正的作用。

时代少年团这个组合是在最近两年时间才火起来的，他是 TFBOYS同公司推出的第2代团队组合，这个组合的成员有7名，分别是马嘉祺，丁程鑫，宋亚轩，张真源，贺峻霖，严浩翔和刘耀文。他们都是经过很多人一同训练，最后通过角逐的方式选出来的，而且他们也是一起陪伴着成长的，他们之间的关系是很好，而且他们现在在娱乐圈中的影响也是比较大，受到很多粉丝的喜欢和追捧。同时他们的实力也是很强的，唱歌和跳舞都是挺厉害的，而且现在他们也会单人出现参加综艺节目，毕竟一个团队节目给到的机会或者是镜头不会太多。

而最近这个团队登上的《环球人物》青年杂志封面可以看到他们的造型都是比较的充满青春活力的，就会让人一眼看出来就是一群正值青春活泼的少年，同时他们7个人也会给人一种很少年的感觉，应该是和他们所在公司对于旗下的艺人培养有关系，主要是走少年的路线。所以这个团队的成员，即便现在年纪也不算小，但依然是给人一种很青春活力的感觉。觉得他们的造型是非常的适合出现在这样的封面当中，他们不仅仅是在着装方面给人一种很青春洋溢的感觉，同时他们身上的气质也会给人一种少年的感觉。

对于他们能够登上这样的杂志封面，我觉得是很欣慰的，能够看出来他们的实力确实是很强，而且在影视圈中的地位也会比较高。

这次的上线看上去非常好看，而且也有很多设计感觉看上去特别具有时尚感。

时间过了吗？

美国著名的钢铁大王兼慈善家卡内基,陈独秀主张中国青年在人生态度上要积极进取，摒弃不切实际的空谈幻想，作为青年人创业榜样的实业家卡内基，正是这样一种奋斗精神的代表。

学术科研论文解读ppt课件

关于内容：1、一般概括性内容：课题标题、答辩人、课题执行时间、课题指导教师、课题的归属、致谢等。2、课题研究内容：研究目的、方案设计（流程图）、运行过程、研究结果、创新性、应用价值、有关课题延续的新看法等。3、PPT要图文并茂，突出重点，让答辩老师明白哪些是自己独立完成的，页数不要太多，30页左右足够，不要出现太多文字，老师对文字和公式都不怎么感兴趣；4、凡是贴在PPT上的图和公式，要能够自圆其说，没有把握的坚决不要往上面贴。5、每页下面记得标页码，这样比较方便评委老师提问的时候review关于模板：1、可以去像素网选择一套合适的论文答辩PPT模板，不要用太华丽的企业商务模板，学术ppt最好低调简洁一些；2、推荐底色白底（黑字、红字和蓝字）、蓝底（白字或黄字）、黑底（白字和黄字），这三种配色方式可保证幻灯质量。我个人觉得学术ppt还是白底好；3、动手能力强的大牛可以自己做附和课题主题的模板，其实很简单，就是把喜欢的图在“幻灯片母版”模式下插入就行了。关于文字：1、首先就是：不要太多！！！图优于表，表优于文字，答辩的时候照着ppt念的人最逊了；2、字体大小最好选ppt默认的，标题用44号或40号，正文用32号，一般不要小于20号。标题推荐黑体，正文推荐宋体，如果一定要用少见字体，记得答辩的时候一起copy到答辩电脑上，不然会显示不出来；3、正文内的文字排列，一般一行字数在20～25个左右，不要超过6～7行。更不要超过10行。行与行之间、段与段之间要有一定的间距，标题之间的距离（段间距）要大于行间距；关于图片：1、图片在ppt里的位置最好统一，整个ppt里的版式安排不要超过3种。图片最好统一格式，一方面很精制，另一方面也显示出做学问的严谨态度。图片的外周，有时候加上阴影或外框，会有意想不到的效果；2、关于格式，tif格式主要用于印刷，它的高质量在ppt上体现不出来，照片选用jpg就可以了，示意图我推荐bmp格式，直接在windows画笔里按照需要的大小画，不要缩放，出来的都是矢量效果，比较pro，相关的箭头元素可以直接从word里copy过来；3、流程图，用viso画就可以了，这个地球人都知道；4、ppt里出现图片的动画方式最好简洁到2种以下，还是那句话，低调朴素为主；5、动手能力允许的话，学习一下photoshop里的基本操作，一些照片类的图片，在ps里做一下曲线和对比度的基本调整，质量会好很多。windos画笔+ps，基本可以搞定一切学术图片。关于提问环节：评委老师一般提问主要从以下几个方面：1.他本人的研究方向及其擅长的领域；2.可能来自课题的问题：是确实切合本研究涉及到的学术问题（包括选题意义、重要观点及概念、课题新意、课题细节、课题薄弱环节、建议可行性以及对自己所做工作的提问）；3.来自论文的问题：论文书写的规范性，数据来源，对论文提到的重要参考文献以及有争议的某些观察标准等；4.来自幻灯的问题：某些图片或图表，要求进一步解释；5.不大容易估计到的问题：和课题完全不相干的问题。似乎相干，但是答辩者根本未做过，也不是课题涉及的问题。答辩者没有做的，但是评委想到了的东西，答辩者进一步打算怎么做。提问环节很容易因为紧张被老师误导，如果老师指出你xx地方做错了，先冷静想一下，别立马就附和说啊我错了啊我没有考虑到。一般来说答辩老师提的问题，很少有你做课题这几年之中都没考虑到的。想好了再回答，不要顶撞老师，实在不会的问题，千万不要“蒙”，态度一定要谦虚，哪怕直接说“自己没有考虑到这点，请老师指正”。

答辩PPT怎么做？？

据学术堂了解，不少人对医学学术论文写作不是很了解，今天就给大家总结了医学学术论文写作的八个步骤，希望能帮助到大家。第一步,确定论文的选题从广义上说,选任何本专业范围内的题目都能够写出东西来,只要你有新观点、新发现、新角度、新研究方法、新材料等等.但是这后面的五新大大限制 了论文的选题.这是由于作者多数是第一次写这么长的学术论文,缺乏经验,也缺乏深厚的知识积累,难以把握;同时,二三万字这个条件也对选题有很大的制约,如果题目过大,无法在这个相对狭小的范围内展开.所以,选题是否得当,对于论文的成功,影响很大。第二步,文献检索其实就是围绕已经确定的论文选题,回顾相关的理论和研究.这一步的工作是较为艰苦的,需要有思想准备.这一步是必要的,如果没有这一步,你的论文内容很可能重复了别人已经做过的工作,等于白做;查找的过程,也是启发思路、产生观点火花的过程,不走这一步,等于掐掉了自己新观点、新视角、新材料的来源.这也是为下一步做观点、角度、材料上的准备.第三步,提出选题的理论假设,或要研究的具体问题选题是指准备写的论文的大体方向和范围,真要动手写作,就会遇到两类具体的问题.第一类属于观点方面的：我的具体观点是什么你可以设想出一个或几个观点,但它们仅仅是一种假设,通过许多证据、材料,通过严密的论证和适当的论证框架结构,证明你的假设是成立的,这才能形成论文的主体.第二类属于实用方面的：我要具体论证什么问题你可以提出许多原因、各种环境条件的影响,它们是不是与所论证的问题相关,相关到什么程度,这需要通过科学的调查和分析.不论哪一种情况,这涉及论文的中心思想或论证主题,一定要明确,并且贯穿论文的始终.第四步,研究方法决定人文社会科学的研究方法,大体可以归为两大范畴,思辨研究和实证研究,后者又可分为定性研究、定量研究两种具体的研究方法.人们为探究社会事实或社会现象,而采用不同的研究取向,不同的研究取向又有不同的研究方法,不同的研究假设、收集资料的方式和对结果的判断标准.但是各种研究方法在现在的论文写作中,已经越来越多地呈现相容和内在的连接.一般地说,根据自己的选题和讨论的具体问题,可以以一种研究方法为主,辅以其他的方法.第五步,设计论文框架结构一般文章的写作也需要有这一步,但对论文来说,更为必要,其要求也更细一些.一般情况下,一篇论文要有绪章、入题的第一章、主体章节,以及结束语.章节的设置在写前要有个大体的布局逻辑,使之结构合理;章和章之间有一种逻辑联系,防止盲目写下去,淹没主题,不知所云.这一步很少有一次完成的,往往会根据收集材料的情况、调查访问中遇到的新情况,经常变动.但是就像建筑师在盖房子前必须有图纸一样,到了写论文这个层次上,大体的文章框架不能仅仅存于脑子中,一般要形成文字,相对细致一些,具体到节更好(但节的层次开始时不要固定化),便于写作时心中有数.到了设计论文框架这一步,因为有了文字化的章节设计,除了请导师指导外,这是在正式动笔写前较广泛地征求其他专家意见的一个好机会.框架还不是厚厚的论文,看时花费的时间不多,又可以大体看出文章的价值或存在的问题.这时修改论文结构比写完后修改要轻松、容易得多,时间也较为宽余,不要错过这个机会.第六步,分析、归类,将分别充实到论文各部分中,再进行解释、论证这实际就是论文写作本身,所以这样描述,意在让作者理解论文写作的过程.各种材料和论据,不是天生就可以证明论点或说明具体问题的,需要通过作者对材料的组织和论证,才能使其变得富有生命力,极其自然、有力地为自己所论的题目服务.在这一步,需要温习一下学过的逻辑学或社会调查统计的知识,用正确的逻辑思维和严谨的数据组织方式,紧紧围绕已经确定的理论假设或具体问题,调动自己所学的各种知识,通过正论(这是主要的)、反论、设论、驳论、喻论等等手法,论证观点或问题,得出结论,完成论文.论证中肯定会出现种种材料使用或缺乏的问题、逻辑推理的问题、论据与论题不相配的问题等等,需要停下来再找材料和访问专家,充实或削减原来论文框架中的内容,必要时对框架结构进行局部调整.这种情形是正常的、经常发生的.在时间的安排上,对此要做出计划.如果时间安排不当,有时论文功亏一篑的原因就在于写作时间安排过紧,来不及调整论文结构,这很不值得.第七步,必要时重新估量选题,修正论证对象范围这是与第六步同时出现的另一种情形,即通过较为广泛地征求意见和本人的思考,感到原来的选题对自己不适当,或难以完成,那么就要及时调整整个论文写作的计划,改变选题.这种情形也是正常的,关键在于不要长时期犹豫不决,必须较快地做出决定,以便有时间重起炉灶.由于前面已经对本专业的学术研究有过较多的思考和文献检索,即使改变选题,重新做起,花费的时间不会很多,对此过多的担心是不必要的.选题不当、难以完成的另一种情况不在于选题本身,而在于选题论证的范围过大.解决这个问题并不难,把论证对象的范围缩小就是了.这里最大的障碍在于作者舍不得割爱,花费了许多功夫准备论文,一旦许多材料用不上,难以割舍.这种情况当然会涉及到重新设计论文框架结构的问题.不过,将较大的论证对象的范围缩小,总比相反的情形要容易得多.第八步,规范化的检查和调整文中的引证标示、注释及编号、文后的参考文献编排,以及不属于论文本身的内容提要(包括英文提要)、关键词等等,都要按照规范化的要求进行检查和调 整.这些虽然属于技术性问题,但也反映出作者的治学态度.特别是引证,凡是使用了别人观点的地方,都必须注明材料来源,不能含糊不清,更不能将别人的研究成果变成自己的.标明的材料来源也要十分清楚,论着名称、作者或编者、出版社或发表的刊物名称、出版或发表时间等等,一应俱全.

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detr目标检测框架论文解读

论文: Sparse R-CNN: End-to-End Object Detection with Learnable Proposals

论文认为，目前的目标检测算法可以按预设框的多少分为两种：

上述两种方法都会预测大量的结果，需要进行NMS后处理，而在训练的时候会存在many-to-one的问题，并且anchor的设置对性能的影响很大。   于是，很多研究开始探讨稀疏(sparse)检测，比如近期的DETR算法。该算法不需要预设anchor，并且预测的结果可直接输出，不需要后处理。但论文认为DETR并不是真正的稀疏检测，因为DETR在各位置提取特征时，需要与全图的上下文进行交互，而真正的稀疏检测应该满足sparse boxes和sparse features，即较少的初始框设定以及框之间不需要过多的特征互动。   为此，论文提出了Sparse R-CNN，如图1c所示，仅需设定少量anchor即可进行检测，而且能够进行set prediction，免去NMS等后处理，其核心主要包含以下几点：

Sparse R-CNN的推理流程如图3所示，输入图片、可学习的proposal boxes以及可学习的proposal features，根据proposal boxes提取对应的RoIAlign特征，dynamic head将proposal features转换为卷积核参数，对RoIAlign特征进一步提取特征，再进行后续的分类和回归。整体的思想和Fast RCNN很像，将selective search替换为proposal boxes，再增加其它更强的模块。

论文采用FPN-ResNet作为主干网络，输出多层特征，每层特征的维度都是256。采用更复杂的主干网络可以获得更好的性能，但论文与Faster R-CNN对齐，采用标准的实现。

Sparse R-CNN的核心是采用数目固定的小批量可学习proposal boxes( )作为region proposal，而非RPN。每个box为4-d参数，在0～1范围内，值为归一化的中心点坐标、宽度和高度。这些参数在训练过程中通过反向传播进行更新，包含了训练集目标位置的统计信息，可用于推理时的初步目标位置猜测。

尽管4维的proposal box能够直观地表示目标的定位，但缺少了目标的信息，比如目标的姿态和形状，所以论文引入proposal feature( )进行补充。proposal features是高维的可学习向量，与proposal boxes一一对应，用于丰富目标的RoIAlign特征。

Dynamic instance interactive head的结构如图4所示，每个proposal box都有一个专属的预测head。给定 个proposal boxes和 个proposal features，先通过RoIAlign提取每个box的 维特征，Dynamic instance interactive head将其对应的 维proposal feature转换为卷积参数，使用这个卷积参数对RoIAlign特征进行提取，得到目标的 维特征，最后经过简单的3层感知机进行分类与回归。   Dynamic instance interactive head也可以使用类似Cascade R-CNN那样的级联模式进一步的提升性能，将输出的新回归框和 维特征作为下一次迭代的proposal box和proposal feature即可。

Sparse R-CNN的训练采用set prediction的形式，将固定数量的预测结果与GT之间进行二分图最优的匹配，然后计算损失值，完整的损失函数为：

各模块对比实验。

性能与收敛性。

在COCO上进行对比。

Sparse R-CNN贯彻了稀疏的思想，只提供少量初始框，可进行Set prediction，颠覆了当前密集预测的检测思路，整体框架十分简洁，跟Fast RCNN有点像，十分值得大家阅读。

解读SwinTrack: A Simple and Strong Baseline for Transformer Tracking 论文地址：       目标跟踪是在一个视频的后续帧中找到在当前帧中定义的感兴趣物体的过程，依据跟踪的对象数目，分为单目标和多目标跟踪任务。其有着广泛的应用，如：视频监控，人机交互， 无人驾驶等。     目标跟踪的主流深度网络模型，按时间轴排列，分两个阶段，在2020年之前，视觉目标追踪的主干网络以CNN为主，用于目标跟踪的有SiamRCNN、Ocean等。2020年以后，基于tranformer主干网络逐渐发展起来，包括STARK、SwinTrack等。     谷歌于2017年提出的transformer网络，因其在NLP方向取得了重大进展，将Transformer架构引入CV领域尝试，思路可分为两种。     将transformer与常见的CNN架构结合，采用一种混合架构，即将注意力机制与卷积网络结合起来，试图利用两者各自的优势。     如图1为思路一框架，主要思想是先用CNN主干网络学习低分辨率特征图，再用transformer网络做特征学习，最后使用FFN（前馈神经网络）进行CV领域的任务预测。主流的网络结构有DETR[1]，CoAtNet[2]。     DETR网络设计分为4步:      step1: 采用CNN主干来学习输入图像的2D表示，，，通过1*1的卷积将降为更小的维度，形成新的特征图;      step2: 将 z 0压缩为单个维度,生成 d*HW 个特征图，结合位置编码，输入到transformer的encoder中，每个encoder层包含multi-head自注意模块和FFN；      step3: encoder的输出，输入到decoder解码器中，与transformer的典型decoder不同之处：在每个解码层，采用并行解码N个输出（要求N设定大于图像中的目标种类数M）；      step4: 最后解码器的输出，输入到FFN网络中，FFN由3层到ReLU激活函数的感知机组成，负责预测检测框及类别，每个FFN分支负责预测一种目标。      效果： 在COCO对象检测数据集上，精确度和速度性能与主流的Faster-RCNN效果相当。      优点： （1） 将目标检测看做是直接的集合预测问题，移除了一些手工设计的组件，如非极大值抑制（NMS，Non-Maximum Suppression），anchor生成; （2）适用于全景分割任务。 缺点： （1）小物体检测效果不佳； （2）训练时间长。 设计动机：将CNN和transformer各自的优点结合起来。 （1）CNN因卷积+池化，具备平移不变性（Translation Equivariance）； （2）Self-attention具备全局感受野，以及注意力计算随输入动态变化。     如图3为CoAtNet网络结构，构建了一个5级(S0, S1, S2, S3和S4)的网络，空间分辨率从S0到S4逐渐降低。在每个阶段的开始，我们总是将空间大小减小2倍，增加通道数量。     S0是一个普通的2层卷积块，S1是具有squeeze-excitation (SE)的MBConv块，从S2到S4，依次是MBConv，Transformer块，Transformer块。     如图4为带squeeze-excitation (SE)的MBConv块结构，内部包括1x1升维 + Depthwise Convolution + SENet + 1x1降维 + add操作。      效果： 在图像分类任务上，CoAtNet达到 ImageNet top-1的精度;使用ImageNet-21K的13M图像进行预训练时， CoAtNet能达到的top-1准确率，与ViT-huge网络在JFT-300M数据集预训练的效果相当。CoAtNet在JFT-3B数据上进行预训练，可在ImageNet上获得 top-1的准确率。     使用transformer完全替代CNN架构，致力于探索一个完全的注意力模型，相信在不久的将来，transformer可以打败CNN，注意力机制会作为下一代视觉网络的基本组成部分。     如图5为思路二框架，主流的网络结构有ViT[3]，网络结构如图6。     网络学习过程：将图像分割成固定大小的小块，对每个小块进行线性嵌入，添加位置嵌入，并将得到的矢量序列输入标准Transformer编码器进行特征学习，最后接MLP预测图像类别。      效果： 对大量数据进行预训练，并将其传输到多个中小型图像识别基准(ImageNet、CIFAR-100、VTAB等)时，与最先进的卷积网络相比，Vision Transformer(ViT)获得了优异的结果，而训练所需的计算资源却大大减少。 缺点： （1）在中小规模数据上直接训练，效果较差； （2）复杂度随着图像大小呈二次增长，不适合高分辨率图像输入；     对于思路一采用的混合架构，如DETR[1]，CoAtNet[2]网络，组合效果超过CNN架构，但发展趋于饱和，效果提升空间有限。     对于思路二采用transformer梯度CNN结构，发展较为缓慢，首个视觉注意力模型ViT，以及它的很多后继者，在性能上都不如卷积神经网络，直到Swin-Transformer网络[4]的提出，在目标检测、实例分割等任务上性能远超CNN。     SwinTrack论文作者基于思路二，充分利用Swin-Transformer主干网的能力，结合目标跟踪Siamese经典框架，提出 SwinTrack框架，在LaSOT公开数据集上以的SUC刷新记录，同时仍以45帧/秒的速度运行。     如图7，SwinTrack的三种变体网络（红色虚线圆内）性能＞Transformer结合CNN的混合架构>CNN为主干网络，验证了SwinTrack实现目标跟踪任务的先进性。    Swin-Transformer作为一种新的视觉transformer, 采用了基于注意的分层窗口架构解决了transformer结构从语言迁移到视觉的两大挑战性问题：1）视觉元素变化规模大；2）图像中像素分辨率高。网络设计创新之处，总结为两点： （1）引入非重叠窗口划分，将自注意力计算限制在局部窗口内，降低计算复杂度为图像大小的线性关系，并提出错位窗口方案，增加跨窗口连接。     Layer1到Layer1+1之间的跨窗口连接，通过对layer1层的切分线分别上下左右移动窗口长度/2的位置。 （2）网络由浅到深层，下一层的特征图通过逐渐合并上一层的邻域窗口来构建分层特征图，形成特征金子塔，用于密集预测任务（如像素级分割）。     如图10为Swin-Tansformer的网络结构图，整个Swin Transformer架构，和CNN架构非常相似，构建了4个stage，每个stage中都是类似的重复单元。和ViT类似，通过patch partition将输入图片HxWx3划分为不重合的patch集合，其中每个patch尺寸为4x4，那么每个patch的特征维度为4x4x3=48，patch块的数量为H/4 x W/4；stage1部分，先通过一个linear     embedding将输划分后的patch特征维度变成C，然后送入Swin Transformer Block；stage2-stage4操作相同，先通过一个patch merging，将输入按照2x2的相邻patches合并，这样子patch块的数量就变成了H/8 x W/8，特征维度就变成了4C。     每个Swin Transformer Block包括多个注意力层（偶数个），图11为两个连续的注意力层。其中W-MSA为基于窗口的多头注意力模块，SW-MSA为窗口错位划分，引入跨窗口连接。     SwinTrack目标跟踪框架设计参考全卷积Siamese跟踪网络[12]。      思路： 将搜索图像和目标图像用相同的CNN网络进行提取特征，然后再将目标图像的特征作为卷积核和整个搜索图片求卷积。最后生成的是一层的Feature Map，将置信度最高的地方这个区域看作是目标。     本文选择了一个挑战性的目标任务：视觉目标追踪，该任务至今仍有许多问题没有很好地解决，包括在遮挡或视线之外的重新定位，相似物体之间的区分。     SwinTrack论文作者基于思路二，充分利用Swin-Transformer主干网的能力，结合目标跟踪Siamese经典框架，提出 SwinTrack框架，在LaSOT公开数据集上以的SUC刷新记录，同时仍以45帧/秒的速度运行。     SwinTrack网络如图13所示。从左到右依次是：1）特征抽取：Swin-Transformer主干网络，2）特征融合：基于注意力的编码器-解码器，3）分类预测和位置回归层。     在目标跟踪过程中，首先主干网络利用共享的权值分别抽取target template 图像块和Search Region图像块特征；然后将target template和Search Region的特征串联融合，输入到编码网络，通过注意力机制逐层增强串联的特征符号；位置编码有助于区分不同来源和位置的特征符号；最后，解码网络生成search image的最终特征图，送入到分类预测和位置回归层，分两个分支，一个是前景-背景分类预测；另一个是目标位置回归预测。     特征融合通过构建基于注意力的编码-解码器实现，目的是实现target     template和Search Region特征的交互以进行跟踪。      特征融合- 编码器： 在主干网络分别输出template image和search image的图像块特征之后,特征表示为z, x，可沿着空间维度将两种图像的特征串联起来，生成联合的特征表示U，将联合特征表示U输入编码器中，对于编码器的每个网络块，MSA负责在U上计算自注意力，FFN对MSA生成的特征进行提炼,编码器输出的时候，对特征执行分解操作，恢复出template image和search image各自的特征表示。该特征融合方式可称为 基于连接的融合 ，公式表示如下:编码器中的网络块（注意力模块）结构如图14所示。其中MSA为多头自注意力机制，LN为层归一化，FFN为前馈神经网络。 特征融合- 解码器 由一个多头交叉注意模块和前馈网络组成，输入为编码器的输出，即template image的特征zL和search image的特征xL，输出通过计算xL和Concat(xL,zL)L的交叉注意获得最后的特征图。     解码器网络结构见图15，其中MCA为多头交叉注意力机制。 作者解释了为什么采用基于连接的融合方法：     为了融合处理多个分支的特征，直观的做法是分别对每个分支的特征做自注意力计算，完成特征提取，然后计算跨不同分支特征的Cross Attention，完成特征融合。作者称这种方法为 基于交叉注意力的融合。 考虑因transformer是Seq2seq结构，自然支持多模态信息的输入，通过串联操作，相比于Cross Attention,可以节省计算，通过权重共享，而不是对每个分支单独进行自注意力计算，可以减少模型参数量。 作者为什么不采用端到端的框架来预测目标跟踪任务？     原因是通过实验验证，当采用transformer-style编码器直接预测目标任务，需要更长的时间收敛，且跟踪性能较差。文章通过一些后处理的步骤来提升模型性能，如通过密集预测，可以向模型提供更丰富的监督信号，从而加快训练过程。此外，可以使用更多的领域知识来帮助提高跟踪性能，例如在响应图上应用Hanning penalty window来引入smooth movement assumption。此外，在我们的实验中发现，传统transformer decoder很难恢复2D位置信息。     作用是为了给模型提供词序信息，本文采用TUPE[8]提出的untied positional encoding,并将其推广到任意维度，以适用本文提出跟踪器的其他组件。对于单头的自注意力模块，自注意力函数表示：     其中 xi 为单头的自注意力模块输入， zi 为单头的自注意力模块输出。区别于untied positional encoding，Tranformer网络原来自带的位置编码策略，是在自注意模块中加入一个可学习的位置编码 p ，其中 x 为词嵌入，公式如下:上式包含四项：token-to-token, position-to-token, token-to-position,position-to-token.论文[9]指出公式中存在的问题，因词嵌入 x 和绝对位置嵌入 p 的信息为异构的，直接相加本身不合理，因此提出untied positional encoding，去除了公式(7)中红框里的两项，公式表示如下： 其中 pi 和 pj 分别是位置 i 和 j 处的位置嵌入， UQ 和 UK 是位置嵌入向量的可学习的投影矩阵, l 为网络层数。同时因 p 为绝对位置嵌入，论文[10]提出引入相对位置偏差作为互补，公式如下： 将位置编码扩展到多维空间。 方法是为每个维数分配一个位置嵌入矩阵，然后将不同维数的嵌入向量在相应的索引处相加，得到最终的嵌入向量。加上相对位置偏差，对于n维情况，我们有: 在特征融合阶段，为了区分不同来源的图像特征，分别对两种来源的绝对位置编码进行连接，并在相对位置偏差上增加一对索引，以区分query和key向量的不同来源。 其中g和h为encoder输出各自图像特征的query和key索引，1来自于template image，2来自于search image.     包含两个分支：分类预测和边框回归预测。每个分支是三层感知机，其中分类是对前景和背景的分类预测。分类训练目标采用IoU-aware classification score(IACS), 即为预测边框与其ground truth之间的IoU, IACS可以帮助模型从候选池中选择一个更精确的包围框。分类损失函数为varifocal loss，公式如下：     其中 p 为预测的IACS, q 为目标得分。对于正样本，即前景点，q为预测边框与地ground-truth边框之间的IoU。对于负样本，q = 0。于是，分类损失函数为：     其中，b为预测的边框，表示ground-truth边框。      解决正负样本不平衡： 通过修改 p γ ，可减少背景点（负样本的损失），而不影响前景点损失，同时用训练目标 q 对正样本进行加权，即IoU越大，对损失的贡献越大，促使模型关注高质量正样本。     对于边框回归预测，我们采用GIoU损失[11]，取值范围[-1,1],对目标物体的scale不敏感。回归损失函数可以表示为:     采用概率 p 对GIoU损失进行加权，以强调高分类得分的样本。     SwinTrack在LaSOT上以的SUC刷新了记录，在45帧/秒的情况下，超过了STARK[6] 。此外，它在其他具有挑战性的LaSOText、TrackingNet和GOT-10k数据集上实现了 SUC、 SUC和 AO的最先进性能。 参考文献 [1]Zihang Dai, Hanxiao Liu,Quoc V Le, and Mingxing Tan. Coatnet: Marrying convolution and attention forall data sizes. arXiv, 2021. [2]NicolasCarion,FranciscoMassa,GabrielSynnaeve,Nicolas Usunier, AlexanderKirillov, and Sergey Zagoruyko. End-to- end object detection with ECCV, 2020. [3] Alexey Dosovitskiy, LucasBeyer, Alexander Kolesnikov, Dirk Weissenborn, Xiaohua Zhai, ThomasUnterthiner, Mostafa Dehghani, Matthias Minderer, Georg Heigold, Syl- vainGelly, et al. An image is worth 16x16 words: Trans- formers for imagerecognition at scale. In ICLR, 2021. [4] Ze Liu, Yutong Lin, YueCao, Han Hu, Yixuan Wei, Zheng Zhang, Stephen Lin, and Baining Guo. Swintransformer: Hierarchical vision transformer using shifted windows. In-ternational Conference on Computer Vision (ICCV), 2021. [5]XinChen,BinYan,JiawenZhu,DongWang,XiaoyunYang, and Huchuan Lu. Transformertracking. In CVPR, 2021. [6] Bin Yan, Houwen Peng,Jianlong Fu, Dong Wang, and Huchuan Lu. Learning spatio-temporal transformerfor visual tracking. In ICCV, 2021. [7] JaneBromley,JamesWBentz,LéonBottou,IsabelleGuyon, Yann LeCun, Cliff Moore, Eduard Sa ̈ckinger, andRoopak Shah. Signature verification using a “siamese” time delay neuralnetwork. International Journal of Pattern Recognition and ArtificialIntelligence, 7(04):669–688, 1993. [8] Guolin Ke, Di He, andTie-Yan Liu. Rethinking positional encoding in language pre-training. InInternational Confer- ence on Learning Representations, 2021. [9] Guolin Ke, Di He, andTie-Yan Liu. Rethinking positional encoding in language pre-training. InInternational Confer- ence on Learning Representations, 2021. [10] Peter Shaw, JakobUszkoreit, and Ashish Vaswani. Self- attention with relative positionrepresentations. arXiv, 2018. [11] Hamid Rezatofighi, NathanTsoi, JunYoung Gwak, Amir Sadeghian, Ian Reid, and Silvio Savarese. Generalizedin- tersection over union. 2019. [12] Bertinetto L , Valmadre J, Henriques J F , et al. Fully-Convolutional Siamese Networks for ObjectTracking. 2016.

目标检测论文整理最近开始看一些object detection的文章，顺便整理一下思路。排版比较乱，而且几乎所有图片都是应用的博客或论文，如有侵权请联系我。文章阅读路线参考目前已完成的文章如下，后续还会继续补充（其中加粗的为精读文章）：RCNNOverfeatMR-CNNSPPNetFast RCNNA Fast RCNNFaster RCNNFPNR-FCNMask RCNNYOLOYOLO 9000YOLO v3SSDDSSDR-SSDRetinaNet（focal loss）DSODCascade R-CNN（待续）吐槽一下，博客园的markdown竟然没有补齐功能，我还是先在本地补全再传上来吧。。。RCNN之前的故事Histogram of Gradient (HOG) 特征在深度学习应用之前，图像的特征是人工定义的具有鲁棒性的特征，如SIFT，HOG等，下面简要介绍一下HOG。8x8像素框内计算方向梯度直方图：HOG Pyramid特征金字塔，对于不同大小的物体进行适应，设计尺度不变性特征HOG特征 -> SVM分类DPM模型 Deformable Part Model加组件组合的HOG特征， 组件间计算弹性得分，优化可变形参数如果没有弹性距离，就是BoW (Bag of Word)模型， 问题很大， 位置全部丢失:n个组件的DPM计算流程:Selective Search 思想过分割后基于颜色纹理等相似度合并,然后，过分割、分层合并、建议区域排序基于Selective Search + DPM/HoG + SVM的物体识别此时的框架就是RCNN的雏形，因为DPM就是基本由RBG和他导师主导，所以大神就是大神。AlexNet的图像分类（深度学习登场）2012年AlexNet赢得LSVRC的ImageNet分类竞赛。深度CNN结构用来图像特征提取。bounding-box regression 框回归BBR 在DPM时代就和SVM分类结合，一般直接使用线性回归，或者和SVR结合RCNN: Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentationRCNN作为深度学习用于目标检测的开山之作，可以看出是基于Selective Search + DPM/HoG + SVM框架，只不过将是将手工特征转变为CNN提取特征，本文主要贡献如下：CNN用于object detection解决数据集不足的问题主要流程如下：regional preposals（selective research）CNN feature extractionSVM ClassificationNMSbounding-box regression（BBR）为啥能work？优秀的目标检测框架，region proposal 和 regression offset降低了目标检测的难度，强大的CNN特征提取器，代替传统的已经到瓶颈的手工特征迁移训练降低了对数据集的要求MR-CNN：Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN modelMulti-Region的提出， 开始对Box进一步做文章， 相当于对Box进一步做增强，希望改进增强后的效果，主要改善了部分重叠交叉的情况。特征拼接后使得空间变大，再使用SVM处理， 效果和R-CNN基本类似.OverFeat:Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks不得不说虽然OverFeat在但是比赛成绩不是太好，但是它的思想还是很有启发性的。OverFeat直接抛弃了Selective Search，采用CNN上slide windows来进行框推荐，并且把Bounding box Regression整合一起使用全连接层搞定， 解决了后面一端的问题（取代了SVM分类器和BBR线性回归器），这个思想影响了后来的Fast RCNN。是第一个End to End 的目标检测模型，模型虽然简陋，但是可以验证网络强大的拟合能力注意整合目标检测的各项功能（分类，回归）。亮点：先用CNN得到feature map再做slide windows推荐区域，避免了特征重复计算。设计了End to End模型，方便优化和加快检测速度设计全卷积网络，并进行多尺度图像训练maxpool offset（没有Fast RCNN的ROI Pooling自然）为啥能work？可以看出OverFeat将不同的两个问题物体分类和位置回归采用了两个分支网络，共用前面的CNN特征表述，而CNN提取的特征正如OverFeat所言，是一种类似于SIFT，HOG等人工描述子的一种稳定的描述子（底层抽象），可以用于构建不同的任务（高层表述），也就是模型为什么能work的原因。SPPNetR-CNN和Overfeat都存在部分多尺度，重叠效果的问题。 某种意义上， 应对了HoG特征， 这样对于物体来说类似BoW模型， 我们知道DPM里面，是带有组件空间分布的弹性得分的， 另外也有HoG Pyramid的思想。 如何把Pyramid思想和空间限制得分加入改善多尺度和重叠的效果呢？ MR-CNN里面尝试了区域增强， Overfeat里面尝试了多尺度输入。 但是效果都一般。 这里我们介绍另外一个技术Spatial Pyramid Matching, SPM，是采用了空间尺度金字塔的特点。和R-CNN相比做到了先特征后区域， 和Overfeat相比自带Multi-Scale。SPP pooling layer 的优势：解决了卷积层到全连接层需要固定图片大小的问题，方便多尺度训练。能够对于任意大小的输入产生固定的输出，这样使得一幅图片的多个region proposal提取一次特征成为可能。进一步强调了CNN特征计算前移， 区域处理后移的思想， 极大节省计算量也能看出文章还是强调用CNN做特征的提取，还是用的BBR和SVM完成回归和分类的问题Fast RCNN可以看出Fast RCNN结合了OverFeat和Sppnet的实现，打通了高层表述和底层特征之间的联系主要流程：任意size图片输入CNN网络，经过若干卷积层与池化层，得到特征图；在任意size图片上采用selective search算法提取约2k个建议框；根据原图中建议框到特征图映射关系，在特征图中找到每个建议框对应的特征框【深度和特征图一致】，并在RoI池化层中将每个特征框池化到H×W【VGG-16网络是7×7】的size；固定H×W【VGG-16网络是7×7】大小的特征框经过全连接层得到固定大小的特征向量；将上一步所得特征向量经由各自的全连接层【由SVD分解实现(全连接层加速)】，分别得到两个输出向量：一个是softmax的分类得分，一个是Bounding-box窗口回归；利用窗口得分分别对每一类物体进行非极大值抑制剔除重叠建议框其中ROI POOL层是将每一个候选框映射到feature map上得到的特征框经池化到固定的大小，其次用了SVD近似求解实现全连接层加速。这里需要注意的一点，作者在文中说道即使进行多尺度训练，map只有微小的提升，scale对Fast RCNN的影响并不是很大，反而在测试时需要构建图像金字塔使得检测效率降低。这也为下一步的多尺度改进埋下了伏笔。为啥能更好的work？也是结合了OverFeat的和SPPnet的work，同时规范了正负样本的判定（之前由于SVM和CNN对区域样本的阈值划分不同而无法统一网络，当然这只是其中的一个原因。更多的估计是作者当时没想到），将网络的特征抽取和分类回归统一到了一个网络中。A Fast RCNN： Hard Positive Generation via Adversary for Object Detection这篇论文是对,CMU与rbg的online hard example mining(OHEM)改进，hard example mining是一个针对目标检测的难例挖掘的过程，这是一个更充分利用数据集的过程。实际上在RCNN训练SVM时就已经用到，但是OHEM强调的是online，即如何在训练过程中选择样本。同期还有S-OHEM的改进。而随着但是GAN的火热，A-Fast-RCNN尝试生成hard example（使用对抗网络生成有遮挡和有形变的两种特征，分别对应网络ASDN和ASTN）结论如下：ASTN 和 随机抖动（random jittering）做了对比，发现使用AlexNet，mAP分别是和，使用VGG16，mAP分别是和，ASTN 的表现都比比随机抖动效果好。作者又和OHEM对比，在VOC 2007数据集上，本文方法略好（ vs. ），而在VOC 2012数据集上，OHEM更好（ vs. ）。gan用于目标检测还没有很好的idea，这篇论文相当于抛砖引玉了。同时需要注意的一个问题，网络对于比较多的遮挡和形变情况识别情况更好；但是对于正常目标的特征抽象能力下降，所以有时候创造难例也要注意样本的数量。下面是一些由于遮挡原因造成的误判。Faster RCNN：Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks这篇文章标志着two-stage目标检测的相对成熟，其主要改进是对候选区域的改进，将候选区域推荐整合进了网络中。结合后面的一系列文章，可以马后炮一下它的缺点：虽然Faster RCNN已经共享了绝大部分卷积层运算，但是RoI之后还有部分ConvNet的计算，有没有可能把ROI之上的计算进一步前移？ 请看R-FCNFaster RCNN还是没有很好的解决多尺度问题，如何解决，请看FPNYOLO：You Only Look Once作者的论文简直是一股论文界的泥石流，作者本身是一个喜欢粉红小马的大叔，萌萌哒。实际上YOLO一直发展到v3都是简单粗暴的目标检测方法，虽然学术界模型繁杂多样，但是在实际应用工业应用上YOLO绝对是一个首选的推荐。YOLO v1版本现在看来真是简单粗暴，也印证了网络抽象的强大之处。可以看出作者没有受到太多前辈的影响，将对象检测重新定义为单个回归问题，直接从图像像素到边界框坐标和类概率（当然这也是一个缺少坐标约束也是一个缺点）。YOLO的明显缺点，如多尺度问题，密集物体，检测框耦合，直接回归坐标等在yolo 9000中也做了比较好的改进。SSD：Single Shot MultiBox DetectorSSD作为one stage的代表模型之一，省去了判断推荐候选区域的步骤(实际上可以认为one-stage就是以feature map cell来抽象代替ROI Pooling功能） ，虽然SSD和Faster RCNN在Anchor box上一脉相承，但是Faster RCNN却还是有一个推荐候选区域（含有物体的区域）的监督部分（注意后面其实也是整合到了最终Loss中），因此one-stage优势是更快，而含有区域推荐的two-stage目前是更加准确一些。（更看好one-stage，其实区域推荐不太符合视觉系统，但是可以简化目标检测问题），主要贡献：用多尺度feature map来预测，也生成了更多的default box检测框对每一类对象产生分数（低耦合，对比yolo）缺点：底层feature map高级语义不足 （FPN)正负样本影响 (focal loss)feature map抽象分类和回归任务只用了两个卷积核抽象性不足（DSSD）为啥能更好的工作？SSD的出现对多尺度目标检测有了突破性进展，利用卷积层的天然金字塔形状，设定roi scale让底层学习小物体识别，顶层学习大物体识别FPN：feature pyramid networksSSD网络引入了多尺度feature map，效果显著。那Faster RCNN自然也不能落后，如何在Faster RCNN中引入多尺度呢？自然有FPN结构同时FPN也指出了SSD因为底层语义不足导致无法作为目标检测的feature map注意原图的候选框在Faster RCNN中只固定映射到同一个ROI Pooling中，而现在如果某个anchor和一个给定的ground truth有最高的IOU或者和任意一个Ground truth的IOU都大于，则是正样本。如果一个anchor和任意一个ground truth的IOU都小于，则为负样本。本文算法在小物体检测上的提升是比较明显的，另外作者强调这些实验并没有采用其他的提升方法（比如增加数据集，迭代回归，hard negative mining），因此能达到这样的结果实属不易。DSSD：Deconvolutional Single Shot Detector一个SSD上移植FPN的典型例子，作者主要有一下改动：将FPN的Upsampling变成deconv复杂了高层表述分支（分类，回归）网络的复杂度R-SSD：Enhancement of SSD by concatenating feature maps for object detection本文着重讨论了不同特征图之间的融合对SSD的影响（水论文三大法宝），这篇论文创新点不是太多，就不说了DSOD： Learning Deeply Supervised Object Detectors from Scratch这篇文章的亮点：提出来了不需要预训练的网络模型DSOD实际上是densenet思想+SSD，只不过并不是在base model中采用densenet，而是密集连接提取default dox的层，这样有一个好处：通过更少的连接路径，loss能够更直接的监督前面基础层的优化，这实际上是DSOD能够直接训练也能取得很好效果的最主要原因，另外，SSD和Faster RCNN直接训练无法取得很好的效果果然还是因为网络太深（Loss监督不到）或者网络太复杂。Dense Prediction Structure 也是参考的densenetstem能保留更多的信息，好吧，这也行，但是对效果还是有提升的。YOLO 9000：Better, Faster, Stronger很喜欢这个作者的论文风格，要是大家都这么写也会少一点套路，多一点真诚。。。。文章针对yolo做了较多的实验和改进，简单粗暴的列出每项改进提升的map。这个建议详细的看论文。下面列举几个亮点：如何用结合分类的数据集训练检测的网络来获得更好的鲁棒性将全连接层改为卷积层并结合了细粒度信息（passthrough layer）Multi-Scale TraningDimension Clustersdarknet-19更少的参数Direct locaion prediction对offset进行约束R-FCN：Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks本文提出了一个问题，base CNN网络是为分类而设计的（pooling 实际上是反应了位置的不变性，我一张人脸图片只要存在鼻子，两只眼睛，分类网络就认为它是人脸，这也就是Geoffrey Hinton 在Capsule中吐槽卷积的缺陷），而目标检测则要求对目标的平移做出准确响应。Faster RCNN是通过ROI pooling让其网络学习位置可变得能力的，再次之前的base CNN还是分类的结构，之前讲过R-FCN将Faster RCNN ROI提取出来的部分的卷积计算共享了，那共享的分类和回归功能的卷积一定在划分ROI之前，那么问题来了，如何设计让卷积对位置敏感？主要贡献：将用来回归位置和类别的卷积前置共享计算，提高了速度。巧妙设计score map（feature map）的意义（感觉设计思想和yolo v1最后的全连接层一样），让其何以获得位置信息，之后在经过ROI pooling和vote得到结果为啥能work？实际上rfcn的feature map设计表达目标检测问题的方式更加抽象（ROI pool前的feature map中每一个cell的channel代表定义都很明确），loss在监督该层时更能通过论文中关于ROI pool和vote设计，在不同的channel上获得高的响应，这种设计方式可能更好优化（这个是需要大量的实验得出的结论），至于前面的resnet-base 自然是抽象监督，我们本身是无法理解的，只是作为fintuning。实际上fpn的loss监督也是非常浅和明确的，感觉这种可以理解的优化模块设计比较能work。Focal Loss: Focal Loss for Dense Object Detection这篇文章实际上提供了另外一个角度，之前一直认为Single stage detector结果不够好的原因是使用的feature不够准确（使用一个位置上的feature），所以需要Roi Pooling这样的feature aggregation办法得到更准确的表示。但是这篇文章基本否认了这个观点，提出Single stage detector不好的原因完全在于：极度不平衡的正负样本比例: anchor近似于sliding window的方式会使正负样本接近1000：1，而且绝大部分负样本都是easy example，这就导致下面一个问题：gradient被easy example dominant的问题：往往这些easy example虽然loss很低，但由于数 量众多，对于loss依旧有很大贡献，从而导致收敛到不够好的一个结果。所以作者的解决方案也很直接：直接按照loss decay掉那些easy example的权重，这样使训练更加bias到更有意义的样本中去。很直接地，如下图所示:实验中作者比较了已有的各种样本选择方式：按照class比例加权重：最常用处理类别不平衡问题的方式OHEM：只保留loss最高的那些样本，完全忽略掉简单样本OHEM+按class比例sample：在前者基础上，再保证正负样本的比例（1：3）Focal loss各种吊打这三种方式，coco上AP的提升都在3个点左右，非常显著。值得注意的是，3的结果比2要更差，其实这也表明，其实正负样本不平衡不是最核心的因素，而是由这个因素导出的easy example dominant的问题。RetinaNet 结构如下实际上就是SSD+FPN的改进版

体育课标研读论文模板

新课程改革自实验、实施到现在，经历了兴奋阶段和迷茫阶段后，目前进入了反思、务实阶段。如何在中学体育教学中实施素质教育，如何促进学生的全面发展，是我们现在迫切需要解决的问题。笔者结合新课标的实施要求，对体育教学进行思考，想办法提高体育课的教学质量和效果，但是目前我国体育教学仍然受到前苏联“体育教学以传授技术为主”的传统教学模式影响，压抑了学生的积极性和主动性，不利发挥体育教师的创造性和改革创新精神。随着体育教学改革的不断深入,学校体育工作者必须更新传统的体育观念，树立现代体育教学意识，明确最终目的在于培养适应现代化的建设人才，为了实现这一目标，这就要求每位体育教师一定要加快自身素质提高的同时，在体育教学过程中坚定不移的推行体育教学改革。我们的体育教学如何上才能跟上课程改革的步伐，适应学生心理、生理发展的需要，真正将学生转变成课堂的主体，让我们的体育教学真正活跃起来呢？这已成为我们广大体育教育工作者有待研究和解决的首要问题。新课程自实施以来，不仅引进了现代教育教学思想，理念上也有了重大突破，学校的体育教学呈现出一片欣欣向荣的景象，出现了意想不到的变化，同时新课程的实施也给传统的体育教学带来一片阳光，给我们的体育教学带来了新的希望。在新课程的实施阶段我们应发扬体育教学的哪些优点，为体育教学改革和新课程的实施服务，下面结合自己体育教学的经验，谈一下新课标下对体育教学的几点思考。 一、在体育教学中重视增强学生体质，促进学生健康成长。 1、新华社于2007年4月受权全文播发《中共中央国务院关于加强青少年体育增强青少年体质的意见》。《意见》指出，增强青少年体质、促进青少年健康成长，是关系到国家和民族的大事。以迎接2008年北京奥运会为契机，进一步加强青少年体育、增强青少年体质，对于全面落实科学发展观，深入贯彻党的教育方针，大力推进素质教育，培养中国特色社会主义事业的合格建设者和接班人，具有重要意义。 2、教育部从２００２年开始，在北京、内蒙古、辽宁、黑龙江、江苏、福建、河南、湖北、湖南、广东、云南、重庆、甘肃、新疆１４个省（市、区）建立了全国学生体质健康监测网络，每两年对我国学生健康状况进行一次监测并发布公告。２００４年进行的第二次监测结果反映中国学生体质发展趋势很不乐观。对１８多万名７－２２岁城乡男女学生进行的监测结果显示，与２００２年相比，我国学生在爆发力、力量等素质也继续下降，超重及肥胖学生明显增多，已成为重要健康问题，与此同时，学生视力不良检出率仍然居高不下。学生体质存在的问题看似影响的是个体，实则关系到一个国家、一个民族的整体素质。因而这些危害都不能不引起全社会的关注。 3、根据以上情况，体育教学是促进学生身心全面发展的基本途径，是提高学生身体、心理和社会适应整体健康水平的重要手段，是学生科学的锻炼身体以及健康成长的过程，是引导学生与同伴之间交往、合作，相互激励、相互帮助、共同提高、创造性地学习，科学地锻炼自己的身体，增进学生身体健康，提高心理健康水平，增强社会适应能力,掌握有关身体健康的知识和技能以及科学的健身方法。笔者认为体育教学应依据体育与健康课程标准的基本要求结合本地、本校和学生的实际情况，解放思想，拓宽思路，大胆突破，既尊重传统，也不要被传统所拘束，在教学中都做到教法新颖、措施有力，要充分利用各种教材，运用多种教学手段，不断探索新方法，同时对教学内容和方法进行再创造，使学生在体育教学中既培养了能力，增强了体质，又掌握了体育锻炼的技巧，这是提高中学生体育教学质量的重要环节。另外，在体育教学中要全面贯彻《国家学生体质健康标准》，把健康素质作为评价学生全面健康发展的重要指标，重视测试工作和数据的保存工作，以便进一步了解学生的体质状况。 二、 在体育教学中加强学生的主体意识、参与意识、合作意识。 1、《新课程标准》基本理念以学生发展为中心，重视学生的主体地位，关注个体差异与不同需求，确保每一位学生受益的真正体现。教学过程由机械性、单一的认知性和接受性的教学向互动性、多维性和综合性的教学特征转向。教师更加重视学生在教学过程中的主体作用和参与性能力，以培养学生素质能力、学生的创造性和学生个性健康的发展。只有在尊重学生的主体地位和促进学生个性的健康成长，“教”与“学”的活动才能发挥其作用，所以我们必须积极主动的改变过去传统的教育模式，要以学生为主体，以学生的兴趣爱好为目标，让学生养成终身体育锻炼的习惯,从而为他们文化学习打下良好的身体基础，做一名新世纪全面发展的学生。 2、开展体育课选修性项目教学有利于学生个性健康发展，学校的体育教学，仅注重发展身体素质，已经不能满足学生的生理需要和心理需求。笔者认为新的体育与健康课的选修课教学形式与大学体育俱乐部有相似之处，我们完全可以开发一些新的模式，比如“开放式”教学模式、“自选式”教学模式、体育俱乐部、体育协会等模式，这些都有待于我们研究和探索。开展选修课可以分为几个不同的项目、不同的层次，每名学生根据自己的爱好、水平进行选择，让学生主动参与进来，教师要根据学生的生理、心理发展特点，采取不同的教学模式，激发他们的兴趣，让他们在体育锻炼中找到自己喜爱选修的锻炼项目进行教学，积极鼓励学生的参与性教学，通过他们的需求来获得知识，才有可能营造出一个和谐的教学氛围和宜人的教育环境。在中学阶段开展体育课选修性项目的教学，不仅有利于学生个性的健康发展和终身体育锻炼意识的形成，而且也有利于体育教师专业特长的发挥，更好体现“教学相长”。对调动体育教师教学主导性和发挥学生学习的主体性，对学生的个性健康发展和终身体育锻炼意识的形成起到积极的促进作用。 3、培养学生合作意识应通过合作学习来体现，合作教学是指教师与全班同学之间形成一种良好的合作关系中开展教学活动，强调师生合作、学生之间的合作，形成了课堂全体成员参与并合作的教学过程。用“合作学习”教学模式有助于学生合作精神和团体意识的培养，有助于合作能力的提高，合作学习有助于提高学习效益，在合作中各抒己见、集思广益、克服片面、互相启发、互相评价、互相激励、取长补短，可以进行信息交流，实现资源共享，合作学习还有利于因材施教，比如在小组合作学习中，要讲清合作学习的要求与方法，如何确定小组长；如何对小组成员进行角色分工；新授课应采取什么样的合作形式；复习课应采用什么样的合作模式。合作学习是教学方式的一部分，在合作学习过程中既要面向全体学生又要关注个体差异，这是保证每个学生都有参与合作的机会，这样才能培养学生的合作意识。 三、体育教师应加强自身素质的提高，更好地胜任体育教学。 1、随着科学技术水平和教育事业的发展，知识的更新，在大力推行课程改革,实施以人为本和谐教育的今天,体育教师的知识结构与能力结构也相应发生变化，所以体育教师应与时俱进，在转变更新体育观念的同时，必须不断学习和扩大本学科知识面及体育边缘学科的知识面，对不同学派、流派的体育论点和体育教学风格以及国内外体育现状与发展趋势都要融洽贯通，获得先进的体育技术知识、方法和技能。面对体育教学新的改革,体育教师应知难而进,抱着对学生高度负责的态度,时刻心系学生,全心全意为学生服务。 2、体育教师是体育教学工作的生力军，中学体育的教学成果在很大程度上取决于教师的素质，要培养高质量的体育人才，首先要有高质量的体育教师。笔者认为现代体育教师素质应该具有高尚的师德素质、扎实的专业素质、丰富的文化素质以及熟练地掌握和运用现代教育技术的素质。在全面实施素质教育的今天，给我们的体育教师提出了更高的要求，体育课堂教学是体育教师职业道德、教学能力和教育科研能力的综合表现，教师是课堂的组织者与领导者，提高体育课堂教学效果是诸多方面的，只要每位体育教师认真思考、刻苦钻研、不断积累、加强学习，就能寻找出适合本校实际情况的行之有效的措施，共同营建一个提高体育教学效果的课堂环境，更好地完成新课标下的体育教学。 综上所述，新课标下体育教学要教的精彩，要牢记“认认真真钻教材，勤勤恳恳搞设计，本本分分为学生，扎扎实实抓练习，轻轻松松学知识，高高兴兴离课堂”这六句。另外广大体育教师一定要克服各种困难,完善自我,实现自我提升,围绕体育改革这一核心目标,各尽所能,各尽其责,把有限的生命和智慧,投入到无限的体育教学中去,这样我们广大青少年才能身心健康、意志坚强、充满活力，成长为中国特色社会主义事业的合格建设者和接班人。

试论体育科研中的创造性思维论述了影响体育科研中的创造性思维的各种因素,并对如何通过建立正确的思维观念来提高体育科研的创造性进行探讨。关键词：体育科研创造性思维创造性思维是指突破人类已有知识与经验的局限,开拓认识新领域的一种思维,它与一般思维的不同之处在于具有新颖性、独创性和突破性。体育科学研究涉及的学科门类众多,是一项十分复杂的系统性工作。要提高对体育运动的本质及其规律的认识,在现有的体育运动技术和理论上有所突破或者创新,就必须以正确的方法去观察问题,用创造性的思维去突破已有的认知水平。“申奥”成功标志着我国的体育事业进入一个快速发展的崭新时期,无论是竞技体育还是群众体育都面临前所未有的发展新机遇,如何抓住这一有利时机提高我国的竞技运动水平、增强人民的本质,是摆在体育科研工作者面前的一个重大课题。创造性思维无疑是完成这一课题的重要途径和有力武器。1、制约创造性思维的因素分析、思维定式在一般情况下,人们处理问题时每采取一次特定思路,下一次很可能还会采取相同的思路,多次采用后形成思维定式。思维定式制约了人们思考问题的深度和广度,使人们不能发现解决问题的新途径、新方法,但一旦冲破了思维定式的制约,往往会产生具有创造性的成果[1]。例如,当运动员出现技术错误时,一般教练员往往会考虑如何采用针对性的训练手段来改正它,而原国家队男排队员汪嘉伟出现扣排球起跳后前冲太大的错误,导致经常触网犯规时,教练员却没有强迫他改正动作,而是与他一起分析缺点的实质,充分利用其中的合理成分变正网起跳为沿网起跳,使前冲力变为横向空中位移的动力,由此创新出了“空间差”扣球技术,汪嘉伟本人也成为著名的“网上飞人”。、迷信权威对权威的迷信会束缚人们的思想,有时甚至会使人们对简单的事实都不敢承认,更不用说有所创新。殊不知,由于人的认知水平受各种主、客观因素的局限,即使是权威泰斗有时也难免作出错误的判断。例如,短跑理论界曾一度认为短跑后蹬时“应该充分蹬伸髋、膝、踝三个关节”,而现代的短跑“屈蹬”技术已经证明,在途中跑阶段,膝关节的适宜蹬伸角度为150°—160°左右,过分强调快跑时蹬直大腿可能延缓支撑时间不利与发展步频,极限平伸膝关节(膝角达165°以上)会增大大腿后群肌肉拉伤的可能。过分崇拜名家学者,对他们的理论或者观点深信不疑,会扼杀人们的智慧,阻碍创新能力的发展,使人们不能接受新思想、创造新事物。2、开拓创造性思维的思路、思维方式新颖、独特体育运动发展到今天,各项运动技术日趋完善,而运动技术上的许多重大进步,源于教练员或者运动员运用新颖、独特的思维方式增加了思维的创造性,从而矫正了“常理”的误导并开拓了认识的新领域。例如,在50年代时,苏联体育界曾提出跳远运动员踏跳时应意想“把踏跳板踏入地下”,同时用力蹬伸起跳腿以提高成绩的主张,这符合当时人们认为蹬地越有力,跑得越快、跳得越高的观点。但实践证明,这一主张不能达到预期的效果,因为要靠踏跳腿瞬间的蹬伸,发挥出巨大的爆发力是困难的,而且,着意于踏跳,神经的指挥重点偏重于踏跳动作本身,以致降低助跑速度。后来联邦德国的体育科研人员运用逆向思维方法,尝试采用与苏联运动员相反的跳远踏跳技术起跳,跳远运动员在起跳时起跳腿放松踏跳,摆动腿有力地向前上方摆动,同时意想“大步跑向空中”,取得了优异的成绩,由此也引起了跳高、三级跳远起跳技术的明显改进。、挑战传统,勇于实践许多人有一个习惯就是顺应传统观念。它会禁锢人们的观念,甚至导致创造性思维的成果得不到认可。克服传统观念的不良影响,勇于实践才能将创造性思维转发为创造力,创造出新生事物。例如在60年代前[3],跳水界普遍认为首先接触水的面积越小,水花也越小。我国著名跳水运动员杜度有一次由于左手腕受伤,跳水时只好用右手腕抓住左手腕以减轻疼痛,结果发现入水时水花反而小了。于是他开始对传统的入水技术理论产生了怀疑,并有意识的采用翻手腕的入水动作———后来被称为“翻掌压水花”的入水技术。由此,杜度成为当时唯一掌握此项技术的运动员,独树一帜,并取得了优异的成绩。3、结束语创造性思维是思维的一种智力品质,在体育科研中不但必要而且重要。现代科学技术的飞速发展和快速更新,为发展体育运动提供了良好的契机,同时也要求体育科研工作者必须善于进行创造性思维,才能研究出具有创造性的成果,更好的完成发展我国体育事业的一系列新的课题。

一、我区体育论文参评情况汇总

我区参加省市级论文评审的论文数共有33篇，其中市级论文24篇，获奖论文13篇，一等1篇，二等5篇，三等7篇。参评论文能够结合当前课改重点、热点问题，如对教学方式与学习方式转变的研究;师生关系的研究;德育渗透、非智力品质、快乐体育等方面研究;教学组织、教学过程设计的研究;教学目标、教学方法、教材选择等方面的研究。这些都说明一线教师能围绕课改的教育理念，探究一些教学中需要解决的重点、热点问题，这对今后提升教师更好贯彻实施课标能力打下良好基础。存在的问题主要是

1. 论文质量不高。有近一半的论文严格来说只是一篇学习体会即一个标题加一段或几段文字。论文基本属于经验性的文字材料。没有一定深度的提炼。(古人云：文字有“三偷”，浅者偷其字，中者偷其意，高者偷其气。这是由模仿到创造的必由之路。只要多看多记多想，结合体育实践，久而久之就会写出令自己满意的文章。)

2. 论文格式很不规范。很多教师缺乏对论文写作标准的认识。(吃亏)

3. 论文中论据的阐述说服力不强，引用的数据少，实例不充分。

二、关于体育学术论文写作的格式及作用分析

1. 关于论文的类型

以实验、测量等定量研究为主的论文，表达研究对象的特征大小、界限和程序范围主要以数量来表示，这类论文属理科性论文。以逻辑思维、理论分析等定性研究为主的论文表达研究对象的性质、特征，主要以文字表达属文科性论文。

就学校体育工作而言，我们所接触到的课题研究就属于理科性论文，而我们平时通过文献资料法，结合工作实践所写的论文大部分都属于文科性论文(从本次上交的省市级参评论文就可反映出来)。所采取的科研方法一般有文献资料法、观察法、实验法、调查法、访问法、测量法、数理统计法等等。

2. 关于论文题目

题目又称题名、标题。论文题目的写作应具体确切地反映论文的内容及其研究范围和深度，应能揭示文中的重要内容和特定内容。题目切勿定得太大或太笼统，如："浅谈小学体育中的素质教育"，题目中的"体育"和"素质教育"范围很大，也很空泛，让人无从下笔。是体育教学?是体育教师?是教学主体小学生等等?是创新素质教育?艺术素质教育?道德素质教育?还是其它什么具体的素质教育?这些都是作者所忽略的细节，也是最关键的环节。此外，需要注意的是科研的任务不是在于浅谈，而在于探索，研究它的规律与本质，因此结合上面两点，如果对标题加以限定，将研究范围层层缩小，使之具体明确容易把握，此题目改成"体育教学对促进小学生创新素质发展的初步探讨"相信意图会更明确，效果应该比前一个为好。还有一点需要注意的是不要把写一般性文章可以用的题目用来做论文标题。如："课堂教学的新境界，新在哪里?"、"还学生学习的自主权"、"学会合作，学会创新--体验成功"、"兴趣是最好的老师"、"浅谈如何上好耐久跑一课"等等论文，从这些题名看，它反映的只是作者在体育实践中的反思、感悟与做法，严格来说不属于论文的范畴，评委从见到题名的第一眼起就基本把此类文章排除了。最后强调的一点是论文题目是一篇论文给出的涉及论文范围与水平的第一个重要信息，也是为选定关键词、编制题录和索引等二次文献提供检索的特定实用信息。综上所述，对学术论文题名的要求要做到四点：

准确得体

论文题目必须能准确表达论文内容，恰当反映所研究的范围和深度，即题要扣文，文也要扣题。这是撰写论文的基本准则。

简短精炼

题目用词需要精选，字数要少。尽管题目的字数多少并无统一的"硬性"规定，但-般-篇论文题目不要超出30个字。

若简短题名不足以显示论文内容或反映出属于系列研究的性质，则可利用正、副标题的方法解决，以加副标题来补充说明特定的实验材料，方法及内容等信息，使标题成为既充实准确又不流于笼统和一般化。

外延和内涵要恰如其分

命题时，若不考虑逻辑上有关外延和内涵的恰当运用，则有可能出现谬误，至少是不当

醒目

虽然论文题目首先映入读者的眼帘，但仍然存在题目是否醒目的问题。因为题目所用字句及其所表现的内容是否醒目，会在一定程度上影响论文的效果。"论文题目是文章的一半"。这句话并不言过。

(以上实例采用的我区市级参评论文，引用只是为了说明问题，更具说服力，别无他意!)

3. 关于作者署名、工作单位和邮政编码

论文作者的署名标志着作者文言自负和拥有知识产权，署名的秩序按对文章贡献大小排列。

4. 关于论文摘要

摘要是对论文内容不加注释和评论的简短陈述。其作用是读者不用阅读论文全文即能获得论文的必要信息。

摘要应包含以下内容：从事这一研究的目的和重要性;研究的主要内容和指明完成了哪些工作;获得的基本结论和研究成果，突出论文的新见解：结论或结果的意义。论文摘要虽然要反映以上内容，但文字必须十分简练，内容亦需充分概括，篇幅大小-般限制其字数不超过论文字数的5%。例如，对于6000字的一篇论文，其摘要-般不超出300字。(正常情况下摘要篇幅一般在100-300字之间)

论文摘要不要列举例证，不讲研究过程，不用图表，不给公式，也不要作自我评价。

摘要：人的素质指的是人具有的特质所规定的活动能力及其状态。人的素质大致由身体、智力、心理(人格)、道德和社会角色5个层面构成。在中国走向现代化的过程中，人的素质的问题日益突出。素质教育是对教育本质深化理解的结果，是教育从社会本位向人本位发展的必然结果。身体素质是人的基本生命条件，是思想道德素质和科学文化素质的物质基础。身体素质教育在我国长期被忽视，并带来严重的恶果。"健康第一"作为学校教育指导思想的确立是基于对学校本质功能的认识。体育教育在素质教育中的地位十分重要，是学生获得健康身体素质的基本手段，获得"学会生存"各种知识技能的必要途径，对于学生培养健全人格，提升道德素质和社会角色素质，形成新时代的民族精神都具有重要价值。

关键词：素质;素质教育;体育教育;身体素质

从我区上交的参评论文看，摘要部分存在的问题主要有三个方面：

1) 对摘要的概念不清，没有掌握其写作的基本要领与方法。

2) 在摘要部分过多引用别人的话语，而自己的思想体现很少，混淆了摘要与文摘的概念。摘要就是文章的概貌和缩影。而文摘是指选出来的文章片断或对文献内容所作的缩写表达。

3) 在论文摘要的写作中存在语句不通顺，词不达意，语言不精炼，过分简短又无法体现论文本意或包含同等的信息量即摘要部分不能对论文内容进行准确的概括。教师需要加强文学基本功的训练。

5. 关于关键词

关键词又称主题词，是将论文中起关键作用、最能说明问题、代表论文主题内容信息的单词或术语选出，供计算机检索之用。(关键词是从论文中选取出来，用以表示全文主要内容信息款目的单词或术语。)关键词一般每篇3-8个，几个关键词之间可以是毫无关联的词汇，但不要选同义词，要依据论文中出现的先后顺序依次排列。(可参见上述摘要部分的关键词)

我区上交的参评论文中教师对关键词的选定存在的主要问题是关键词只是从题目上进行分解选定，所以显得太少，这反映出教师没有理解透其含义，另外论文就根本没有关键词，再就是选定的关键词意义不大。建议各位教师有时间的话多浏览一些正规的体育刊物，来提高自己。(这里就不以实例展开)

另外需要说明的一点是本次上交的论文中出现一个问题即前置部分的摘要、关键词以及主体部分的参考文献单独列出来成一页，这种做法是错误的，需要大家注意。

6. 关于引言

引言又称前言，属于整篇论文的引论部分。其写作内容包括：研究的理由、目的、背景、前人的工作和知识空百，理论依据和实验基础，预期的结果及其在相关领域里的地位、作用和意义。

引言的文字不可冗长，内容选择不必过于分散、琐碎，措词要简练，要吸引读者读下去。引言的篇幅大小，并无硬性的统一规定，需视整篇论文篇幅的大小及论文内容的需要来确定。

引言需要注意的一点是要避免引言与摘要雷同或成了摘要的解释。

7. 关于正文

正文是一篇论文的本论，属于论文的主体，它占据论文的最大篇幅。论文所体现的创造性成果或新的研究结果，都将在这一部分得到充分的反映。因此，要求这一部分内容充实，论据充分、可靠，论证有力，主题明确。尽管国家标准对正文的内容末做统一规定，但对格式却有特别要求，尤其比较明确规定了图、表的绘制及引文等方面的.要求。这也是在我区及市里的参评论文中表现比较突出的问题。(不规范)如：

不用阿拉伯数字，末按层次标题编号。例如不同层次的标题用"1"，""，,"，……依此类推，各层次的标题序号均应顶格编排，后空一个字，排标题。

表格绘制不规范，没有采用三线表的形式(市论文报告会报告论文)。

忽视了正文中引文的标注。引文是指在论文中需要引用他人已公开出版的著作或发表的论文观点。如果引用他人原话，必须加引号，如果是用自己的话转述他人的主要观点，则不必加引号。无论是直接引用不是间接引用，引文务必注明引文出处(用[1]、[2]、[3]…标注)，其格式见下文的参考文献著录格式。

8. 关于结论

论文的结论部分，应反映论文中通过实验、观察研究并经过理论分析后得到的学术见解。结论应当体现作者更深层的认识，且是从全篇论文的全部材料出发，经过推理、判断、归纳等逻辑分析过程而得到的新的学术总观念、总见解。

结论的写作内容一般应包括以下几个方面：本文研究结果说明了什么问题：对前人有关的看法作了哪些修正、补充、发展、证实或否定。本文研究的不足之处或遗留未予解决的问题，以及对解决这些问题的可能的关键点和方向。

"结论"部分的写作要求是：准确、完整、明确、精练。

存在的问题主要是大部分没有结论，当然如果不能导出应有的结论，论文就可以不写结论部分。这是严谨的科学态度，但我们需要搞清楚的是你是否有意识地去作结论还是根本就没有这个想法。

9. 关于致谢

在论文的末尾部分对曾经帮助过作者的有关人员和单位表示谢意。论文的致谢，实质上是作者署名的补充，涉及到被致谢的荣誉的权益问题，因而谢词要写得诚恳、有分寸。

10. 关于参考文献著录格式

在学术论文后需要列出参考文献。其作用有：反映出真实的科学依据：体现严肃的科学态度，分清是自己的观点或成果还是别人的观点或成果;对前人的科学成果表示尊重，同时也是为了指明引用资料出处，便于检索。

参考文献内容务必著录清楚全面，标点使用正确，末尾用"."号;文献名后用[M][J]等分别注明图书专著、期刊杂志等。

常用的参考文献著录格式规定与示例：

(1) 期刊文献的著录格式

[序号]作者姓名(三人以内全部列出，超过三人，后写等) . 论文题名[J]. 期刊名，年;卷(期)：起止页码.

示例：[1]曲宗湖 . 谈新世纪学校体育改革的三项工作[J]. 体育教学，20xx(1)

(2) 图书文献的著录格式

[序号]作者姓名 . 论著名称[M]. 出版社所在的地名：出处社名称，年：起止页码

示例：[2]董国良，田阳，张承英等 . 体育课程问题[M]. 大连：辽宁师范大学出版社，1998

(3) 在internet上检索的论文要注明网址

从上交的参评论文看大部分都没有参考文献，有参考文献的在格式规范上存在诸多问题，通过前面的示例与分析相信各位教师应该在今后的学术论文写作中会避免相关问题的出现。

【题名】：体育科技论文写作格式及作用分析体育科学研究论文(TiYuKeJiLunWenXieZuoGeShiJiZuoYongFenXiTiYuKeXueYanJiuLunWen)【关键词】：体育科技论文 作用分析 写作格式 比较分析方法 文献资料法 写作规范 科研论文【keywords】：TiYuKeJiLunWen ZuoYongFenXi XieZuoGeShi BiJiaoFenXiFangFa WenXianZiLiaoFa XieZuoGuiFan KeYanLunWen【作者】：赵云宏 王宇 【来源】： 知识词典【期刊名称】：体育科学研究(TiYuKeXueYanJiu)【国际标准刊号】：1007-7413 【国内统一刊号】：35-1189【作者单位】：台州学院体育系，浙江台州317000(TaiZhouXueYuanTiYuXi，ZheJiangTaiZhou317000)【分类号】： G31 【页码】：-29-31 【出版年】：