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通过一些特定的特征然后用修复算法来修复就可以实现
论文： 论文翻译1 论文翻译2
亮点：
架构
attention模块用在了skip connection上，原始U-Net只是单纯的把同层的下采样层的特征直接concate到上采样层中，改进后的使用attention模块对下采样层同层和上采样层上一层的特征图进行处理后再和上采样后的特征图进行concate attention模块
这是3D的数据，F代表 feature( channel)，H 代表 height, W 代表 width， D代表 depth,就是3D数据块的深度。 Attention的意思是，把注意力放到目标区域上，简单来说就是让目标区域的值变大。
看下面这张图，xl本来是要直接通过跳跃连接和g上采样的结果进行concat，这里先对xl和g转成一样的size，然后相加，relu, sigmoid得到attention 系数后再与xl相乘。
为什么这样就能让注意力放到target区域呢？
文中提到要结合上下文的信息，其实上代表xl，g代表下，因为g学到的东西更多，信息更准确。为什么要加g呢？加g是很重要的，没有g就没有办法实现注意力系数的训练更新。我是这么理解的：g里面的信息，就是注意力该学习的方向。可以这么想，如果直接将g上采样一次得到g'，g'和xl的size一样。那么同样是target的区域的像素值，g'里的像素值会比xl里的像素值大，和xl叠加，就相当于告诉了xl应该去学习的重点。
把g里的信息叠加到xl，再通过训练使得attention 系数的值在0~1之间（让注意力更集中），让target区域的值趋近1，不相关的区域趋近0。
最后，让xl与attention coefficients相乘，相乘的结果里，就能把注意力放到目标区域上了。
总结： 利用下采样层的结构化信息和当前层纹理信息的融合，利用sigmoid归一化，得到关联性强的区域，和当前层做乘积，从而强调本层的显著性区域的特征。
在基础的UNet的基础上增加了attention 的机制，通过自动学习参数来调整激活值，attention的可视化效果还是主要部分，不像non-local的方式每一个像素点都要和其他像素点进行关联，可以视作一种隐式的注意力机制。
参考链接： Attention U-Net--胡二妞 Attention U-Net--炼丹师 Attention U-Net--许希律 医学图像分割-Attention Unet
Automatic Pixel-Level Crack Detection on Dam Surface Using Deep Convolutional Network 论文笔记 论文：Automatic Pixel-Level Crack Detection on Dam Surface Using Deep Convolutional Network Received: 2020.01.17 大多数坝面裂缝检测只能实现裂缝分类及粗略的定位。像素级语义分割检测可以提供更加精确直观的检测结果。作者提出一种基于深度卷积网络的坝面裂缝检测算法。首先使用无人机进行数据采集，然后对采集到的图像进行预处理（包括裁剪、手动标注），最后对设计好的CDDS 网络结构进行训练、验证和测试。 与ResNet152-based SegNet U-Net FCN 进行了比较。 大坝是水电站的重要水利建筑物。大坝的安全运行对于水电站有着重要的意义。由于结构变形、地震、水流引起的裂缝对大坝坝体产生严重的影响并威胁到水电站的安全运行。因此，对大坝结构的定期健康评估，特别是对大坝裂缝的检测任务变得尤为重要。 根据大坝裂缝的结构特征以及裂缝强度，人们可以对大坝的结构健康进行评估和监测。传统的大坝裂缝的巡检任务通常基于人工进行检测，但是效率低下、耗时费力，浪费了大量的人工成本，因此对裂缝的自动高效检测是非常必要的。 基于计算机视觉的裂缝检测算法得到了广泛的研究。这些方法大多采用传统的图像处理技术和机器学习方法，以识别出一些简单的结构损伤。这些方法利用手工提取的特征从图像中提取特征，然后评估提取的特征是否表示缺陷。然而，上述方法的结果不可避免地受到主观因素的影响 卷积神经网络（CNN）在图像分类和识别领域取得很大的进步，基于CNN的裂缝检测算法也展示出更优异的表现。大坝裂缝的特点： 修补痕迹、噪声大、背景纹理复杂、非结构化的、分布不均匀、裂缝位置随机、背景模糊等缺点 提出了一种像素级的大坝表面裂缝检测方法，利用深卷积网络进行特征提取。利用浅卷积层的定位特征和深卷积层的抽象特征，进行 多尺度卷积级联融合和多维损失值计算 ，实现裂纹缺陷像素级分割，并以高精度、高效率等优点解决了坝面明显裂缝检测问题，消除了可能存在的安全隐患，确保了坝面安全。实验结果表明，该方法对大坝表面像素级裂缝的检测是最优的。 语义分割 PSPNet [42],ICNet [43], Deeplabv3[44],UNet [45] and SegNet [46] 语义分割网络通常分为编码网络和解码网络。 编码网络： 卷积层：用于提取输入图像的特征 池化层：减小feature map的规模，减轻计算负担。 解码网络： 反卷积层（反褶积层）：上采样还原feature map大小与输入图像相同，并输出预测结果。 编解码网络结构高度对称：同时利用稀疏feature map和稠密feature map。 为了融合sparse 和 dense feature ，采用跳跃模块以连接编解码网络。编码网络： 15 卷积层：3*3 步长1 4 池化层： 2*2 步长2 解码网络： 15 反卷积层 1*1 4池化层 采用dropout和BN防止过拟合。 Skip branch 4个，1*1卷积和反卷积 每个branch计算 branch loss，4个branch loss级联为总损失的一部分。 Skip branch 的输入输出图像大小不变。卷积核的通道数必须等于输入张量的通道数。降采样 取矩阵最大值 卷积核大小 2*2 步长为2。反褶积也叫做转置卷积 通过上采样还原feature map与输入图像大小相同。 上采样方法：反褶积法、 插值法 反褶积法：对张量进行zero-padding填充最外层，再用反褶积核进行反褶积，修剪第一行和最后一行。1000副5472*3648图像使用LEAR软件手动标记。 得到504张数据集，404用于训练，50用于验证，50用于测试。 在Linux系统上使用TensorFlow构建的 在配置了8 GB GPU的HP工作站上执行培训、验证和测试 利用Anaconda建立了CDDS网络的虚拟python环境评价指标： Precision精度表示在所有预测破裂的样本中，样本的基本真实性也被破解的概率。 Recall召回表明在所有标记为开裂的样本中，样本被预测为开裂的概率。当正负样本数量存在较大差距时，仅使用精确性或召回率来评估性能是不合理的。TPR表示所有标记为裂纹的样本中被正确预测为裂纹的概率。TNR代表以标签为背景的所有样本中被正确预测为背景的概率.F-measure考虑到查全率和查准率的综合影响，F-测度是一个综合指标。IoU是目标检测领域中常用的评价定位精度的方法。IoU表示预测结果与地面真实值的交集与联合的交集的比率。大坝表面裂缝图像分为背景和裂缝两类。背景像素的数目远大于裂纹像素的数目。通常情况下，我们会同时计算背景arrears和裂缝arrears，然后以两张arrears的平均数作为最终arrears。IoU值是由背景像素决定的，不能准确表达裂纹的定位精度。使用三种学习速率10^4,10^5,10^6 使用softmax函数计算概率 使用Dice loss计算网络损失。 裂缝骨架提取：快速细化算法 调用OpenCV库，进行计算。 计算裂缝面积及长度宽度。使用其他裂缝数据集进行补充验证 ，在测试数据集上，提出的CDDS网络的裂纹IOU和F测度分别达到67.41%和80.14% 略。
先找到所有的照片缺陷，再基于所发现的照片缺陷周围的像素值来进行图像修复
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意思：
1、孝顺：～子。尽～。
2、旧时尊长死后在一定时期内遵守的礼俗：守～。
3、丧服：穿～。戴～。
4、姓。
读音：xiào
笔划：
引用：西汉·戴圣《礼记·祭义》：孝有三：大孝尊亲，其次弗辱，其下能养。
解释：孝有三等。第一等的孝是能光父耀母，第二等的孝是不钻辱父母的令名，第三等的孝是能够赡养父母。
组词：孝衣 、守孝 、热孝、 吊孝 、孝女 、孝道 、孝顺 、谢孝、 孝子、 孝服、孝敬、 穿孝、 不孝 、孝心。
1、孝子[xiào zǐ] 对父母孝顺的儿子。
2、穿孝[chuān xiào] 旧俗，人死后亲属和亲戚中的晚辈或平辈穿孝服，表示哀悼。
3、挂孝[guà xiào] 戴孝。
4、重孝[zhòng xiào] 最重的孝服（一般是子女为亡父亡母所穿的孝服）。
5、孝经[xiào jīng] 《孝经》中国古代儒家的伦理著作。儒家十三经之一。
6、昭孝[zhāo xiào] 宣扬孝道。
7、含孝[hán xiào] 所怀的孝心。
8、行孝[xíng xiào] 遵行孝道。
9、孝孙[xiào sūn] 祭祖时对祖先的自称。
10、出孝[chū xiào] 既葬后除丧。孝，居丧之谓。
11、孝武[xiào wǔ] 即汉武帝刘彻，西汉皇帝，杰出的政治家。
我们可以看到，它能够结合图像的全局与局部细节方面的特征，进行综合的考虑。每经过几次卷积后，便会concatenate到后面的几层，直接传递到同高度decoder上进行信息融合。在刚开始卷积时，图像的feature map保留的是图像高分辨率的细节信息（病灶的具体形态，条状还是点状，边缘平滑亦或是粗糙等等），它能帮助最终我们的图像提供精细分割；而经过一次一次卷积池化后，最后在U-Net的最下层，此时的feature map中包含的是整幅图像的全局信息（病灶的总体位置、分布等），它能提供分割目标在整个图像中上下文语义信息，反应目标和周围环境之间的关系。 最后再经过一层一层上采样，将不同层级的信息一步一步融合，便可融合多尺度的信息，得到最终我们的判别分割结果。 用过U-Net的童鞋应该都知道，其很好的应用于少样本的医学图像。 首先医学图像等样本，问题空间是很小的，例如，细胞核分割、细胞膜分割、视网膜血管分割等等。变来变去都是这几种样式，而且我们还能用多种方式进行数据的扩增，由几十张图片扩增到数十万张训练集图片。所以小样本的医学图像就能够表现得非常出色了。而对于一般生活中的图片，则比较难处理，其问题空间非常大（风景、建筑、人物等等），U-Net这么小的一个结构难以完全刻画其中的关系。 另外，针对一般的医学图像，边界模糊、梯度复杂，需要较多的高分辨率信息用于精准分割。同时一般的医学分割目标在人体图像中的分布很具有规律，低分辨率信息能够提供这一信息，用于目标物体的识别。两者结合，正好是U-Net完美适用的场景。 底层(深层)信息 ：经过多次下采样后的低分辨率信息。能够提供分割目标在整个图像中上下文语义信息，可理解为反应目标和它的环境之间关系的特征。这个特征有助于物体的类别判断（所以分类问题通常只需要低分辨率/深层信息，不涉及多尺度融合） 高层(浅层)信息 ：经过concatenate操作从encoder直接传递到同高度decoder上的高分辨率信息。能够为分割提供更加精细的特征，如梯度等。 为什么适用于医学图像？ （1）因为医学图像边界模糊、梯度复杂，需要较多的高分辨率信息。高分辨率用于精准分割。 （2）人体内部结构相对固定，分割目标在人体图像中的分布很具有规律，语义简单明确，低分辨率信息能够提供这一信息，用于目标物体的识别。 UNet结合了 低分辨率信息 （提供物体类别识别依据）和 高分辨率信息 （提供精准分割定位依据），完美适用于医学图像分割。 同时结合高分辨率的局部信息，和低分辨率更大面积的信息 U-net的结构都了解，实际上就是一个编码-解码的过程： 底层的特征（如Layer1，2，3的输出）更偏向于组成图像的基本单元，如点，线，边缘轮廓，而在高层抽象的特征（如Layer4，5）就更抽象，更近似于表示的是图像的语义信息，更像是一个区域了。解码仅仅是将抽象特征恢复到模板的过程。那么就有问题了，解码在将下采样数据恢复的时候，特征scale会发生变化，必然会有信息的丢失， skip connention的作用就凸显出来了，skip connention起到了补充信息的作用，在高层补充了语义的信息，在底层细化了分割的轮廓等，所以，想像一下我们从特征中已经大致恢复了区域的分割信息，再加上原始特征的修正， 从传统分割算法里面想想，传统的方法中有基于边缘的分割方法，有基于区域的分割方法等等，而编码的过程恰恰不就是将两种方法的特征整合了吗，所以说在U-Net系列的语义分割网络中编码的好坏会影响最终的分割效果，也是为什么好多论文改进的地方主要集中在编码过程的原因。 它有up-conv的操作，这说明是个auto encoder的架构，有点像全连接自变码器可以添加或去除噪音。这个cnn的自变码器学了局部特征然后压缩，再解压缩，最后获得边界识别能力 它先全局观察，大致判断目标区域在哪里，然后把更细节的信息一起考虑进去，把分割做得更精确。
一、《孟子》提到了周代的伦理风俗：“ 不肖有三，无后为大。 ”保护传承祖先的基因血脉，实现发扬家族的社会功德，保证子女的生存和发展，是为人父母的法理责任和历史使命。忽视/虐待子女，吃祖宗饭断子孙路者，不配以儒教恶俗倚老卖老，因为这是悖逆自然法的。 二、《孝经》开宗明义：“ 身体发肤，受之父母，不敢毁伤，孝之始也。 ”《儿童权利公约》宣告的儿童最大利益原则，由此而始。身为未成年子女的法定代理人，渎职侵权，漠视/摧残子女的生命健康，要求子女适应罪恶生活方式的主观唯心主义亡命之徒有什么强求“子孝孙贤”的物质基础？ 三、《圣经·旧约·出埃及记》20:12十诫第五条： 当 HONOR 你的父母，使你的日子在耶和华你神所赐你的地上得以长久。 中国曰：“ 显亲 ”。百年树人，责任重大。为人何以“光宗耀祖”，德泽后人？“ 为亲者瞒瞒瞒 ”的道德相对主义礼教恶俗隐去的是真诚扬起的是罪恶，“抬头三尺有神灵”，天网恢恢，无处是、家天下，您的一言一行关系子女的命运与品格。求真理走正道才能荣耀先祖造福后代。明理爱幼（好学重教）正是法天敬祖。天伦之福何等贵重！ 四、《孟子》本位主义主观片面的“老吾老以及人之老，幼吾幼以及人之幼”曾经作为家国代群越界侵权的“规矩”（心性群氓“推己及人”地发泄维护，代代相传）。而《礼记·礼运·大同篇》反映了万恶的儒家天下旧社会劳动人民的美好空想：“ 大 道 之行， 天下为公 ，选贤与能，讲信修睦。故人不独亲其亲，不独子其子，使老有所终，壮有所用，幼有所长，矜寡孤独废疾者皆有所养。 ”《墨子》指出“ 孝，利亲也，以亲为爱 ”，子女“ 能能利亲，不必得 ”，“ 欲人之爱利其亲也 ”，自己必“ 先从事乎爱利人之亲，然后人报我以爱利吾亲也。然即交孝子者。 ”以真理大义驳倒儒家血腥私险恶俗阻碍破坏经济发展、社会进步及社会保障、公共事业的逻辑混乱的“小九九”。用不用养儿防老——都不尊重子女（“还不如养狗听话养猪省事”）的人只配回到旧社会甘当“家贫之犬”。总有一天，社会保障体系和公共服务事业能兼爱曾被孝道拖成“东亚病夫”的所有中国公民，男女老少每个地球人依法平等享有以公平正义为实现条件的福利和尊严。 五、《世界人权宣言》第一条宣告：“ 人人生而自由，在尊严和权利上一律平等。他们赋有 理性 和 良心 ，并应以兄弟关系的精神相对待。 ”这句话昭示着每个人的新生。（参见：博爱、婆媳关系、亲子关系）“人间正道是沧桑”，别了，淫情暴孝！
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
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
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。
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》）。