YOLOX论文发表在哪

我是一名大三的学生，最近有些想法，想写篇论文，大学生发表论文一些什么社也要收钱吗？

论文原文：

YOLO（you only look once）是继RCNN、faster-RCNN之后，又一里程碑式的目标检测算法。yolo在保持不错的准确度的情况下，解决了当时基于深度学习的检测中的痛点---速度问题。下图是各目标检测系统的检测性能对比：

如果说faster-RCNN是真正实现了完全基于深度学习的端到端的检测，那么yolo则是更进一步，将目标区域预测与目标类别判断整合到单个神经网络模型中。各检测算法结构见下图：

每个网格要预测B个bounding box，每个bounding box除了要回归自身的位置之外，还要附带预测一个confidence值。这个confidence代表了所预测的box中含有object的置信度和这个box预测的有多准两重信息，其值是这样计算的：

其中如果有object落在一个grid cell里，第一项取1，否则取0。第二项是预测的bounding box和实际的groundtruth之间的IoU值。

每个bounding box要预测(x, y, w, h)和confidence共5个值，每个网格还要预测一个类别信息，记为C类。即SxS个网格，每个网格除了要预测B个bounding box外，还要预测C个categories。输出就是S x S x (5*B+C)的一个tensor。（注意：class信息是针对每个网格的，即一个网格只预测一组类别而不管里面有多少个bounding box，而confidence信息是针对每个bounding box的。）

举例说明: 在PASCAL VOC中，图像输入为448x448，取S=7，B=2，一共有20个类别(C=20)。则输出就是7x7x30的一个tensor。整个网络结构如下图所示：

在test的时候，每个网格预测的class信息和bounding box预测的confidence信息相乘，就得到每个bounding box的class-specific confidence score:

等式左边第一项就是每个网格预测的类别信息，第二三项就是每个bounding box预测的confidence。这个乘积即encode了预测的box属于某一类的概率，也有该box准确度的信息。

得到每个box的class-specific confidence score以后，设置阈值，滤掉得分低的boxes，对保留的boxes进行NMS（非极大值抑制non-maximum suppresssion）处理，就得到最终的检测结果。

1、每个grid因为预测两个bounding box有30维（30=2*5+20），这30维中，8维是回归box的坐标，2维是box的confidence，还有20维是类别。其中坐标的x,y用bounding box相对grid的offset归一化到0-1之间，w,h除以图像的width和height也归一化到0-1之间。

2、对不同大小的box预测中，相比于大box预测偏一点，小box预测偏一点肯定更不能被忍受的。而sum-square error loss中对同样的偏移loss是一样。为了缓和这个问题，作者用了一个比较取巧的办法，就是将box的width和height取平方根代替原本的height和width。这个参考下面的图很容易理解，小box的横轴值较小，发生偏移时，反应到y轴上相比大box要大。其实就是让算法对小box预测的偏移更加敏感。

3、一个网格预测多个box，希望的是每个box predictor专门负责预测某个object。具体做法就是看当前预测的box与ground truth box中哪个IoU大，就负责哪个。这种做法称作box predictor的specialization。

4、损失函数公式见下图：

在实现中，最主要的就是怎么设计损失函数，坐标（x,y,w,h），confidence，classification 让这个三个方面得到很好的平衡。简单的全部采用sum-squared error loss来做这件事会有以下不足：

解决方法：

只有当某个网格中有object的时候才对classification error进行惩罚。只有当某个box predictor对某个ground truth box负责的时候，才会对box的coordinate error进行惩罚，而对哪个ground truth box负责就看其预测值和ground truth box的IoU是不是在那个cell的所有box中最大。

作者采用ImageNet 1000-class 数据集来预训练卷积层。预训练阶段，采用网络中的前20卷积层，外加average-pooling层和全连接层。模型训练了一周，获得了top-5 accuracy为0.88（ImageNet2012 validation set），与GoogleNet模型准确率相当。

然后，将模型转换为检测模型。作者向预训练模型中加入了4个卷积层和两层全连接层，提高了模型输入分辨率（224×224->448×448）。顶层预测类别概率和bounding box协调值。bounding box的宽和高通过输入图像宽和高归一化到0-1区间。顶层采用linear activation，其它层使用 leaky rectified linear。

作者采用sum-squared error为目标函数来优化，增加bounding box loss权重，减少置信度权重，实验中，设定为\lambda _{coord} =5 and\lambda _{noobj}=0.5 。

作者在PASCAL VOC2007和PASCAL VOC2012数据集上进行了训练和测试。训练135轮，batch size为64，动量为0.9，学习速率延迟为0.0005。Learning schedule为：第一轮，学习速率从0.001缓慢增加到0.01（因为如果初始为高学习速率，会导致模型发散）；保持0.01速率到75轮；然后在后30轮中，下降到0.001；最后30轮，学习速率为0.0001。

作者还采用了dropout和 data augmentation来预防过拟合。dropout值为0.5；data augmentation包括：random scaling，translation，adjust exposure和saturation。

YOLO模型相对于之前的物体检测方法有多个优点：

1、 YOLO检测物体非常快

因为没有复杂的检测流程，只需要将图像输入到神经网络就可以得到检测结果，YOLO可以非常快的完成物体检测任务。标准版本的YOLO在Titan X 的 GPU 上能达到45 FPS。更快的Fast YOLO检测速度可以达到155 FPS。而且，YOLO的mAP是之前其他实时物体检测系统的两倍以上。

2、 YOLO可以很好的避免背景错误，产生false positives

不像其他物体检测系统使用了滑窗或region proposal，分类器只能得到图像的局部信息。YOLO在训练和测试时都能够看到一整张图像的信息，因此YOLO在检测物体时能很好的利用上下文信息，从而不容易在背景上预测出错误的物体信息。和Fast-R-CNN相比，YOLO的背景错误不到Fast-R-CNN的一半。

3、 YOLO可以学到物体的泛化特征

当YOLO在自然图像上做训练，在艺术作品上做测试时，YOLO表现的性能比DPM、R-CNN等之前的物体检测系统要好很多。因为YOLO可以学习到高度泛化的特征，从而迁移到其他领域。

尽管YOLO有这些优点，它也有一些缺点：

1、YOLO的物体检测精度低于其他state-of-the-art的物体检测系统。

2、YOLO容易产生物体的定位错误。

3、YOLO对小物体的检测效果不好（尤其是密集的小物体，因为一个栅格只能预测2个物体）。

发表论文通常只有两种渠道，要么自己投，要么找论文发表机构代投，不管走哪种渠道，最后都是要发表到期刊上的。

期刊，也叫杂志，在上个世纪在出版界曾经是重量级的存在，那个时候互联网还没有兴起，人们阅读文章获取资讯远远没有现在方便，杂志就成为一个很重要的传播媒介。

但现在随着社会的进步，科技的发展，纸媒已经大大没落了，很多期刊被砍掉了，剩下来的大多数不得不自谋出路，学术期刊更是如此，因为这个受众面是很窄的，基本没法盈利，所以只能靠收取版面费来维持，当然，有国家财政拨款的那种不在这个范围。

我们现在发表学术论文，出于严谨性权威性等原因的考虑，还是要发表到纸质期刊上，编辑会用电子邮箱或者内部的系统来收稿，但不会有一个网络平台有发表论文的资质，即使是知网和万方这样的网站，也只是论文数据库，并不是论文发表平台。

所以发表论文的时候，还是要先去选取目标期刊，然后再找到这本期刊的投稿邮箱，或者是找到靠谱的论文发表机构，由代理进行代投，最后都是发表到纸质期刊上的，见刊后一两个月左右被知网收录，就可以检索到了。

一、学术论文的分类：1. 按论文撰写应用角度分：投稿论，文学位论文，毕业论文、会议论文、研究报告等2. 按论文性质和功能分：应用实践型综述型评论型二、学术论文的基本特征1. 科学性学术论文是科学研究成果的载体，本身必然具有科学性：(一)结论的科学性;(二)思想方法的科学性 (三)表述的科学性。2. 理论性学术论文在形式上是属于议论文的，但它与一般议论文不同，它必须是有自己的学科理论系统支撑，不能只是材料的罗列，应对大量的事实、材料进行分析、研究，使感性认识上升到理性认识。3. 创造性创造性是学术论文的重要特征： (一)拓开了人所未至的领域;(二)深化了前人已研究的课题;(三)校正旧说通说之误。

在哪里发表论文在哪找

写论文推荐以下网站：

1、知网

这个网站作为大学生都应该知道，知网是国内查找学术文献最齐全的网站，以收录核心期刊和专业期刊为主。

大多数高校都会给学生购买知网的版权，学生可以通过校园网登陆网站进行查询下载资料，那在校外也可以通过对应的账号进行登陆，随时下载文献。

2、维普网

中文科技期刊资源一站式服务平台，维普网是国内独家仓储式作品出版平台，提供各类学术论文、各类范文、中小学课件、教学资料等文献下载。

3、万方数据知识服务平台

内容以科技信息为主，兼顾人文，适合工科或理工科院校，重点收录以科技部论文统计源的核心期刊，核心期刊比例高，收录文献质量高。

4、百度学术

百度学术可以快速检测到收费和免费的学术论文、图书、会议等，而且支持时间、关键词、作者等多种条件的筛选，针对一篇文章还提供了多个来源，一个网站无法下载，可以用另外一个。

与百度学术类似的还有Bing学术搜索、谷歌学术搜索。

5、中国国家图书馆

与国内多家公共图书馆联合，集合4万余册电子图书资源、上千种电子期刊以及各地图书馆分站的优质特色数字资源。只需要注册、实名认证就可以免费下载和查看。

6、超星发现

这个网站主要面向大学以上高校用户，是全世界最大的中文电子书图书网站，数据涵盖了1949年后85%以上的中国大陆所有出版书籍。

毕业设计可以去以下网址找.

一、综合类1、蓝之韵论文http://www.21blue.com 门类较全。2、学生大论文中心、蜂朝无忧论文网门类很全。4、论文下载中心门类很全。5、论文帝国

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英文论文在哪发表在哪看

英文论文文献在哪里找分享如下：

1、谷歌学术，一个可以免费搜索学术文章的搜索引擎，内容覆盖的研究领域学科非常全面，除了论文之外还会有一些书籍、专利等其他类型的资料可供参考。支持关键词、分类筛选等高级查找功能。

2、iData，免费使用，但数量有限。可以直接搜索关键词，选在在线/下载。Web of Science，覆盖学科最多的综合性学术信息资源网站，收录了多种世界权威，高影响力的学术资料，在全球范围内有巨大影响力和权威性。

3、Library Genesis，都是英文原版的电子书或者论文。Sci-hup，全能文献下载工具，建议使用DOI搜索下载，直接保证搜索出的文章就是你要找的。免费下载PDF格式。

4、ERIC，包含期刊文章、书籍、研究综合报告、技术报告、论文......很多资源都可以免费获取。Open Access Library，免费提供全面优质的论文，学科领域主要覆盖物理、数学、人文、工程、化学、生物、医学等等。比较方便的是不用下载，可以直接预览主要论文信息，节省时间。

5、Science，免费的一个美国的科学网站，是一个综合性、多学科、核心期刊的文献数据库。爱思唯尔，根据想要搜索的关键词可以找到相关文献和领域内的推荐期刊。

sci论文可以去一些知名网站上查找，浏览。比如Web of Science、SCI-Hub、知网等等。其中Web of Science是目前最全面的外文文献搜索引擎。

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其中Web of Science推出的影响因子（Impact Factor, IF）现已成为国际上通用的期刊评价指标，它不仅是一种测度期刊有用性和显示度的指标，而且也是测度期刊的学术水平，乃至论文质量的重要指标。

而SCI-Hub是由于一位女性科研人员为查找免费文献而烦恼而创立的，关于这个故事详细过程，有兴趣的同学可以去找资料看看。然后因为版权问题，sci-hub也是一直被起诉，所以网址总是不定期的更换，大家可以上网查询最新可用的网址。

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在哪发论文

发表论文通常只有两种渠道，要么自己投，要么找论文发表机构代投，不管走哪种渠道，最后都是要发表到期刊上的。

问题一：发表论文去哪里投稿若你是初次投稿，建议先找些门槛低的省级期刊投稿，这类杂志有《故事》、《故事汇》、《故事世界》、《幽默与笑话》。另外《知识窗》、《青年科学》、《思维与智慧》这些杂志你也可去试试。投稿时，你还要注意投稿格式，电子邮件投稿注意事项。在这里顺便给你介绍一些注意事项，以提高你命中率：稿件后面要有完备的联系方式：作者名字、署名、地址、电话、邮箱，QQ什么的都要详细，以便编辑联系你啊！要是没有这些，发了你文章，难找你拿稿酬！用电子邮件投稿，得注明投什么栏目，写上你名字和稿件名字。另外，现在《故事会》在征稿。其原创稿酬千字400元，笑话每篇最高稿酬100元。希望能解决您的问题。问题二：哪里可以发表论文有的啊，，，问题三：论文在哪里发表一般在期刊上发表讠仑文基本上都是需要评职称才发的，一般这种的找那种代理就行，网上很多的不过也有不可靠的，最好找熟人介绍下比较好，我发的时候就是同事介绍的壹品优，我也是直接就在那边发了，和同事说的差不多，挺好的。如果你没有熟人介绍不行就去看看。问题四：在哪里发表论文比较可靠答-您写的专业性很强的学术论文最好在正规刊物上发表，毕业论文或学习的论文就在学校学刊上发表。问题五：论文在哪发表比较好？答-您写的专业性很强的学术论文最好在正规刊物上发表，毕业论文或学习的论文就在学校学刊上发表。问题六：在哪里可以发表论文有的啊，，问题七：在哪可以发表论文你发论文主要是干嘛用的问题八：评职称在哪发表论文我也是广告，给你一个参考：第一，化工行业中级职称，如果没有意外的话，普刊，就是国家级或者省级刊物就可以。所谓的意外，就是说你可能处于大学或者科研单位，这样的话中级才会要求核心刊物。第二，价格问题，核心我就不说了，浮动太大没法说估计你也用不着，通常而言，综合科技类的省级和国家级价格基本持平，在五百左右，这个价格仅供参考，每个期刊都有自己的价格，如果是化工类专业性强一点的，价格可能略贵。大家不说价格的原因是公开的地方不方便，每个人都有自己的渠道，高了低了难免有纠纷，估计你也能理解，此外，注意无论是找编辑部还是找代理，资金安全要注意。定金和真伪鉴定都是作者需要考察的东西。我是代理，前几天还遇到了《学问》这个期刊的假刊，差点上当。问题九：医学论文在哪发表论文好？这个要看你的具体专业，以及对发表杂志有无要求。比如你是传染病防治的，那最好还是发中国疾病控制之类的。比如你要求中文核心期刊，那就选择专业对口的中文核心。比如你要求SCI，那就选择SCI杂志。

在哪发表论文

发表论文通常只有两种渠道，要么自己投，要么找论文发表机构代投，不管走哪种渠道，最后都是要发表到期刊上的。

发表文章可以到杂志官网、中国知网等权威平台投稿。另外，也可以通过有发表经验的人介绍进行投稿。杂志官网可以在百度浏览器直接搜索，按照官网的要求进行投稿。

投稿的渠道只有两种，一种杂志社自行投稿，另外一种是代理投稿。

第一种，杂志社自行投稿，这里特别注意的就是千万不要自行百度去找杂志社所谓的官网，也不要找随便百度找杂志社的任何投稿方式，目前依旧有一部分杂志社是没有官网的。都是通过邮箱处理稿件的。如果随便百度大概率是中介或者一些不明机构上，发不发暂且不提，稿件会很容易被盗用的。

第二种方法，代理投稿，这种比较适合没时间的朋友，比较少操心。但是没有经验也很容易踩坑，毕竟网上鱼龙混杂，稍微不注意就有可能发了天价刊物，或者电子刊物。还有一点就是某宝的代发机构，千万不要相信，我就吃过亏。

很多商家都是钻空子，随时会有被封的风险。至于相关好评都是可以刷出来的。而且发表论文周期也比较长，很容易就店铺被封投诉无门，说多了都是血泪史。再者就是相关的机构带广告的就不用问了，基本都是天价。