resnet论文发表时间

在用FasterRCNN做检测时发现用原始的VGG16作为特征提取器，将提取的特征送入RPN网络的检测结果对小目标、边界不清晰等成像效果不好的图像效果不好，因此想要通过改进特征提取来提高检测精度。通过调研利用神经网络解决小目标检测主要通过多尺度特征提取的方法，对图像进行多尺度特征提取主要有三种方法： 1、由于卷积后的pooling的使用导致网路对图像的感知域增大，因此很多文章都使用连接不同pooling层的网络结构提取多尺度特征。或者利用resNET和denseNet的连接方式弥补VGG16的不足扩增网络深度。 2. 对输入图像进行预处理得到多尺度的输入图像，在不同尺度下分别训练网路得到多组网路参数，最后通过FC层合并多尺度特征。 3. 与2类似在不改变图像尺度的前提下利用不同尺度的卷积核进行多尺度卷积，同样得到多组参数最后进行组合 4. 利用maxpooling的性质设计单向的多尺度网络（目前只看到一篇文章） 1. Automated pulmonary nodule detection in CT images using deep convolutional neural networks_PR_2019 2. An improved deep learning approach for detection of thyroid papillary cancer in ultrasound images_2018 3. DeepLung: Deep 3D Dual Path Nets for Automated Pulmonary Nodule Detection and Classification 4. Accurate Pulmonary Nodule Detection in Computed Tomography Images Using Deep Convolutional Neural Networks_2017 5. A Method of Ultrasonic Image Recognition for Thyroid Papillary Carcinoma Based on Deep Convolution Neural Network_14 March 2018 6. A Region Based Convolutional Network for Tumor Detection and Classification in Breast Mammography_MICCAI_2016 7. Context-aware pedestrian detection especially for small-sized instances with Deconvolution Integrated Faster RCNN (DIF R-CNN) 8. Deep Learning for Automatic Detection of Abnormal Findings in Breast Mammography_2017 9. Pedestrian Detection by Using CNN Features with Skip Connection 10. MFR-CNN: Incorporating Multi-Scale Features and Global Information for Traffic Object Detection_2018 11-15没仔细看用resNET和denseNet改进特征提取 11. A novel method for lung masses detection and location based on deep learning_2017 12. An evaluation of region based object detection strategies within X-ray baggage security imagery_2017 13. Boundary Regularized Convolutional Neural Network for Layer Parsing of Breast Anatomy in Automated Whole Breast Ultrasound_2017_medicalimage 14.Fully convolutional multi-scale residual DenseNets for cardiac segmentation and automated cardiac diagnosis using ensemble of classifiers_2019_Medical Image Analysis 15. Automatic Colon Polyp Detection Using Region Based Deep CNN and Post Learning Approaches_2018 paper：2、理论ParseNet: Looking Wider to See Better该文章支出随着卷积的加深感知域增大不足以清晰的描述小尺度的信息，同时给出层间的特征尺度不同需要归一化l2. 论文解释大部分文章选择连接VGG16的第三卷积层和第五卷积层，有文章证明这样效果最好，但是也有文章连接第四卷积层和第五卷积层。通过对VGG16的第五卷积层解卷积直接送入RPN网络可以改善结果，但是文章没有说明理论依据通过解卷积第五层回复图像大小到四分之一，然后和第三卷积层的输出送入双RPN网络，最终的loss由原来的四个变为留个进行改进更复杂的利用最后三个卷积层形成三通道的RPN网络最终输出，我认为这样的改进没有必要 resNET网络的提出文章中的最后一段作者说明自己用resNET101作为特征提取结合fastrcnn的结果比用VGG16作为特征提取的结果更好，也有文章将这种改进实际应用效果有提升 resNET和denseNet这种参差连接的结构对于梯度传播和扩增网络深度都有很好的效果，因此可以应用 DeepLung 将resNet用于三维同时设计了解码部分使得整个网络类似于Unet，得到特征后送入三维的RPN网络调研中唯一一个三维的FasterRCNN。 inceptionResNETv2，是Googlenet和resNET结合的产物从垂直和水平两方面扩展了网络深度，但是没有进行block之间的连接，有文章利用改进VGG16时的方法进行block之间的连接，解卷积的操作改进inceptionResNet作为特征提取，结果有提升。但是我认为这样使得网络过于复杂在小的数据集上未必有好的效果。 1. Multi-scale Convolutional Neural Networks for Lung Nodule Classification_2015 这种方法计算量太大，在图像缩放前需要进行ROI提取，近年的文章少用，传统的多尺度手动特征提取有使用 1. Using Multi-level Convolutional Neural Network for Classification of Lung Nodules on CT images_2018 最后进行多尺度特征融合时的方法有待讨论 1. Multi-crop Convolutional Neural Networks for lung nodule malignancy suspiciousness classification _Pattern Recognition_2017 本文提到的方法在pooling后的特征图上进行中心剪裁，那么大部分未经预处理的图像目标可能不在图像中心

ResNet (Residual Neural Network，残差网络)由微软研究院何凯明等人提出的，通过在深度神经网络中加入残差单元（Residual Unit）使得训练深度比以前更加高效。ResNet在2015年的ILSVRC比赛中夺得冠军，ResNet的结构可以极快的加速超深神经网络的训练，模型准确率也有非常大的提升。在ResNet之前，瑞士教授Schimidhuber提出了Highway Network，其原理与ResNet非常相似。通常认为神经网络的深度对其性能非常重要，但是网络越深训练越困难，Highway Network的目标就是解决极深的神经网络难以训练的问题。 Highway Network相当于修改了每一层激活函数，此前激活函数只是对输入做一次非线性变换y=H(x, Wh), 而Highway Network则允许保留一部分比例的原始输入x，即y=H(x, Wh)* T(x , Wt)+x*C(x, Wc)，其中T为变换系数，C为保留系数，论文中令C=1-T。这样前面一层的信息，有一定比例可以不经过矩阵乘法和非线性变换，直接传输到下一层，仿佛一条信息高速公路，因此得名Highway Network。结果显示，B比A略好，这是因为A中的零填充确实没有残差学习。而C比B稍好，这是由于投影快捷连接引入了额外参数。但A、B、C之间的细微差异表明投影连接对于解决退化问题不是至关重要的，而不/少使用投影连接可以减少内存/时间复杂性和模型大小。而且无参数恒等快捷连接对于瓶颈架构（3层残差学习单元）尤为重要，因为瓶颈架构中层具有较小的输入输出，快捷连接是连接到两个高维端，此时恒等快捷连接无需参数，而使用投影的话则会显示时间和模型复杂度加倍。因此，恒等快捷连接可以为瓶颈设计得到更有效的模型。最后，作者尝试了更深的1000层以上的神经网络，发现神经网络仍然能够较好的学习，但是其测试误差比100多层的残差网络要差，而训练误差则与100多层的残差网络相似，作者认为这可能是由于过拟合导致的，可通过加大正则化来解决这一问题。在ResNet V1中，作者研究通过加入残差单元使得训练深度达到上百层的神经网络成为可能，解决了梯度消失/爆炸的问题。而在ResNet V2中作者进一步证明了恒等映射（Identity mapping）的重要性。同时作者还提出了一种新的残差单元（采用了预激活）使得训练变得更简单，同时还提高了模型的泛化能力。在ResNet V2中，作者提出了不止在残差单元内部，而是在整个神经网络中都创建了‘直接’的计算传播路径。在ResNet V1中，残差学习单元的上式同样表明了在一个mini-batch中不可能出现梯度消失的现象，因为上式求导的第二部分对于一个mini-batch来说，不可能所有样本其导数都为-1，因此，可能会出现权重很小的情况，但是不会出现梯度消失的情况。通过研究这些不同的快捷连接，作者发现大部分快捷连接方式无法很好地收敛，其中很大部分是由于使用这些快捷连接后或多或少会出现梯度消失或者梯度爆炸的现象，最后结果显示恒等映射效果最好。虽然恒等映射在这些方法中表写结果最好，仍需引起注意的是1×1的卷积捷径连接引入了更多的参数，本应该比恒等捷径连接具有更加强大的表达能力。事实上，shortcut-only gating 和1×1的卷积涵盖了恒等捷径连接的解空间(即，他们能够以恒等捷径连接的形式进行优化)。然而，它们的训练误差比恒等捷径连接的训练误差要高得多，这表明了这些模型退化问题的原因是优化问题，而不是表达能力的问题。在上图b中，采用先加后BN再激活的方法，此时f(x)就包含了BN和ReLU。这样的结果比原始a要差。这主要是因为BN层改变了流经快捷连接的信号，阻碍了信息的传递。在c中，ReLU在相加之前，此时f(x)=x，为恒等映射。此时残差单元中的F(x)输出经由ReLU后变为非负，然而一个“残差”函数的输出应该是(−∞,+∞) 的。造成的结果就是，前向传递的信号是单调递增的。这会影响表达能力，结果也变得更差了。结果显示，只使用ReLU预激活（d）的结果与原始ResNet结果很接近，这个与ReLU层不与BN层连接使用，因此无法获得BN所带来的好处。而当BN和ReLU都使用在预激活上时（e），结果得到了可观的提升。预激活的影响有两个方面：第一，由于f(x)也是恒等映射，相比于V1优化变得更加简单；第二，在预激活中使用BN能提高模型的正则化。对于f(x)为恒等映射的好处：一方面若使用f= ReLU，如果信号是负的时候会造成一定的影响，无法传递有用的负信号，而当残差单元很多时，这个影响将会变得尤为突出；另一方面当f是一个恒等映射时，信号在两个单元间能够很直接的传递。在ResNet V1中作者提出了残差学习单元，并从理论和实验上证明使用直连的shortcuts有助于解决深度达到上百层的神经网络的训练问题。而在ResNet V2中作者证明了在shortcuts中使用直接映射（即H(x) = h(x) + F(x)中h(x) = x）得到的效果最好。在ResNext中作者将bottleneck拆分成多个分支，提出了神经网络中的第三个维度（另外两个维度分别为depth，神经网络层数深度，width，宽度，channel数），命名为 Cardinality ，并在多个数据集中证明了将bottleneck拆分能够降低训练错误率和提高准确率。ResNext的灵感来源于VGG/ResNet和Inception：（1）在VGG、ResNet中，作者使用了相同结构的卷积层进行了堆叠，构建了层数很深但是结构简单的神经网络；（2）而在Inception中，提出了一种叫做 split-transform-merge 的策略，将输入（采用1x1 卷积核）分裂为几个低维 embedding，再经过一系列特定卷积层的变换，最后连接在一起。而在ResNet中，作者将原ResNet bottleneck中的一条path拆分为多个分支（multi branch），以此分支数量提出神经网络中的第三个重要维度——Cardinality。这一想法结合了VGG中的相同结构堆叠和Inception中的split-transform-merge策略，即如上图所示，每个bottleneck 拆分为多个分支进行堆叠，这些分支的结构相同（这里借鉴了VGG的思想），而具体到分支的结构时又采用了Inception的split-transform-merge策略。与Inception不同的是Inception的每个分支结构都是需要认为的设计，而在ResNext中每个分支结构都相同。最终每个bottleneck的输出就变成了：这些所有的bottlenecks结构都遵循两个原则：作者提出了三种效果相同的ResNext的表示方法，如下图所示：其中a,b 结构相似，只是在merge这一步的地方不同，而c则借鉴了AlexNet中分组卷积的思想，将输入和输出都分为多个组。作者首先评估权衡了cardinality和width的关系。接着，作者又评估了使用增加cardinality和depth/width来增加模型复杂度后的效果：最后，作者还研究了shortcuts对于ResNext的重要性，在ResNet-50中，不使用shortcuts准确率下降了7%，而在ResNext-50中准确率也下降了4%，说明shortcuts对于残差网络来说确实是非常重要的。简言之，增加cardinality比增加depth和width效果要好，同时，shortcuts对于模型的准确率也是至关重要的。参考： Deep Residual Learning for Image Recognition. Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks. Identity Mappings in Deep Residual Networks. ResNet论文翻译——中文版 Identity Mappings in Deep Residual Networks（译） TensorFlow实现经典卷积网络. 黄文坚，唐源

论文时间发表时间

看你上面的刊期，在职称评定中，是以刊期为准的。如果是5月份的刊期，即使是8月份收到的，也是按5月份算的。

你好，根据一般习惯，是以杂志实际出版的日期为准，因为自它印刷并公开发行的时候就已经达到了出版的事实标准。杂志上标注的刊期只是杂志社为了杂志的时效性所以都会把时间往后写，这样当你8月收到9月杂志的时候不会觉得晚。特别是对一些在市场上公开销售的刊物来说，这样能避免读者买杂志总觉得像是买到过期的一样，保持读者的新鲜感。一般杂志从收稿到编辑、校对、印刷、发行都会有不同的时长，刊期越长（月刊、双月刊、季刊）出版周期就越长，特别好的学术期刊，长的甚至半年一年，所以你发表时一定要注意问清杂志的出版时间能不能赶上你的时间需要，以免做了无用功。要发表可以再问我，我就是杂志编辑

发表时间就是录用通知书上的时间，也是见刊的时间。

论文是一个汉语词语，拼音是lùn wén，古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。

当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。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。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。

2020年12月24日，《本科毕业论文（设计）抽检办法（试行）》提出，本科毕业论文抽检每年进行一次，抽检比例原则上应不低于2% 。

关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作计算机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。

主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题分析，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。（参见《汉语主题词表》和《世界汉语主题词表》）。

评职称都是按刊物的刊期来算的，如果刊物是9月的刊，那就是9月的，哪怕是7月收的刊物。

严格意见上来讲，就没有发表时间这一说，都是出版时间，按《出版物管理条例》及其实施细则等，连续出版物是不允许提前出刊的，像这种9月的刊期，8月出版的，都是违法操作的，就是为了评职称提前拿到刊物而操作的。

按相关规定，连续出版物一般为当月或次月出版，一般来说，月刊为每月15日出版，旬刊为每月5、15、25日出版，半月刊为每月10日、20日出版。

概念

职称论文发表，顾名思义，就是在学术期刊公开发表论文，用于评定职称。“论文”是指精深而有系统的学术文章，是课题研究、问题讨论的表达形式。论文发表就是专门对社会科学或自然科学领域中某一问题，进行探讨、分析论证的文章发表在国家正式出版物上，由于利益驱使，市面上充斥着很多假刊，发表论文前一定要认真鉴别，避免上当受。

论文时间写发表时间吗

出版时间跟你发表时间是不一样的，所以要区分开来，我的经验告诉我，早点发表会好些

论文发表日期为见刊日期。

论文发表时间，主要是指发表一篇论文所需要的时间，由于不同作者的文章具体情况是不同的，发表的刊物是不同，所需的时间也就不同，少则三五个月，多则一两年，都是论文发表所需要的时间。

见刊就是文章投稿给杂志社，杂志社通过审核后在刊物上刊登论文，国内不同级别的期刊需要见刊的时间不同，国内核心期刊论文见刊发表周期大概需要半年至一年，普刊需要三个月左右，期刊的审稿时间越长，发表周期越长。

扩展资料：

论文发表的见刊时间和出版时间

杂志的出刊时间是确定的，在申请杂志的时候也会说明出版时间，但是出版时间和收到杂志的时间是不一样的，理论上来说，不能提前，只能推迟。推迟多长时间具体就看杂志的不同判断。总之发表论文一定要提前半年到一年准备，医学文章更是要提前一年半准备。

例如一本杂志为月刊，可能会选择每月15日为出版时间，但是后期设计到印刷和邮寄，因此到作者手里的杂志会有延期。如果一本杂志为双月刊，那么收到杂志的时间有可能比出版时间晚1个月以上。甚至季刊，一年只出四本书。

肯定算的是9月份发表的。严格意见上来讲，就没有发表时间这一说，都是出版时间，按《出版物管理条例》及其实施细则等，连续出版物是不允许提前出刊的，像这种9月的刊期，8月出版的，都是违法操作的，就是为了评职称提前拿到刊物而操作的。按相关规定，连续出版物一般为当月或次月出版，一般来说，月刊为每月15日出版，旬刊为每月5、15、25日出版，半月刊为每月10日、20日出版。8年专业发表经验，希望我可以帮到您

论文发表时间具体时间

发表时间就是录用通知书上的时间，也是见刊的时间。

论文是一个汉语词语，拼音是lùn wén，古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。

2020年12月24日，《本科毕业论文（设计）抽检办法（试行）》提出，本科毕业论文抽检每年进行一次，抽检比例原则上应不低于2% 。

论文发表时间出刊时间

评职称都是按刊物的刊期来算的，如果刊物是9月的刊，那就是9月的，哪怕是7月收的刊物。

按相关规定，连续出版物一般为当月或次月出版，一般来说，月刊为每月15日出版，旬刊为每月5、15、25日出版，半月刊为每月10日、20日出版。

概念