武进区城乡建设局网站,网站原型怎么做,包头网站设计公司,阜蒙县建设镇网站中文标题#xff08;名词性短语#xff0c;少于20字#xff0c;尽量不使用外文缩写词#xff09;张晓敏1#xff0c;作者1,2***#xff0c;作者2**#xff0c;作者2*#xff08;通信作者右上标*#xff09;1中国科学院上海光学精密机械研究所空间激光传输与探测技术重…中文标题名词性短语少于20字尽量不使用外文缩写词张晓敏1作者1,2***作者2**作者2*通信作者右上标*1中国科学院上海光学精密机械研究所空间激光传输与探测技术重点实验室上海2018002浙江大学光电工程学院浙江 杭州 310027署名和单位顺序投稿后不能修改姓前名后单位具体到二级部门给出准确的官方名称 摘 要 中文摘要摘要应重点包括4个要素即研究目的、方法、结果和结论。以300字左右为宜。不得简单重复题名、引言、结论中已有的信息不宜有大量关于研究背景的描述应避免出现主观性极强的描述不用非公知公用的符号和术语不能用引文缩略语、略称、代号在首次出现时必须加以说明不用图、表、公式、化学结构。关键词 关键词1关键词2关键词3关键词4 46个关键词是名词不使用缩写词第一关键词与第一OCIS码对应。中图分类号 文献标志码 中图分类号查看网址http://www.opticsjournal.net/Columns/Submit.htm?actionpostoidPT1005180000058DaGdn1 Title in English与中文题目含义一致尽量不用缩写Zhang Xiaomin1, Author1,2***, Author2**,Author2*通信作者右上标*1 Key Laboratory of Space Laser Communication andDetection Technology, Shanghai Institute of Optics and Fine Mechanics, ChineseAcademy of Sciences, Shanghai 201800, China;2 College of InformationScience and Engineering, Zhejiang University, HangzhouZhejiang 310027China英文单位采用准确的官方名称先二级单位后一级单位注意中英文署名、单位、省市、邮编对应Abstract Content ofabstract不得出现内容、语法、时态等错误且与中文摘要对应不能遗漏关键信息。Key words keyword1; keyword2; keyword3; keyword4中、英文关键词一一对应首字母小写不使用缩写词。1 引 言引言建议包括以下内容1本研究领域背景的综述2其他学者已有研究成果的详细描述3陈述为什么需要进行更多的或进一步的研究4阐述作者本项研究的目的5简述本文开展的研究工作6本项研究结果的意义可选。此外引言切忌与摘要、结论重复不能出现图、表以及公式文字描述要客观不能出现“首次”“第一”等主观性强的词。引言不能过长研究论文引言超过1页要考虑精简综述另论第一段检测任务的背景及检测的重大意义。第二段检测算法的发展历程传统检测算法以及目前的检测算法发展历程以及引用几篇当前研究者的论文作为研究现状。第三段简述本文的研究工作。2 本文提出的模型为解决检测任务的难点问题提出什么方法解决什么问题。所提出的网络模型总体结构如图1所示。需要画图 图1 EB-YOLOv5s结构图Fig.1EB-YOLOv5s structure diagram2.1 方法一理论部分写作方法一看方法原理的原文比如添加了ECA注意力机制就看原论文对原理的阐述。写作方法二从知网上下载已经发表的论文搜索关键词比如搜索ECA注意力机制就会有相关的论文出现下载后将几篇论文中的ECA注意力机制的原理内容先复制过来后然后用自己理解的话进行说或者进行降重写作方法三从csdn、知乎等平台上对该方法的理解但是不够权威良莠不齐只能作为备用手段。写作方法四通过添加方法的代码进行理解原理然后进行写作和画图。写作方法五通过询问导师或者师兄师姐等看能否得到更深的理解。注意事项需要将研究的理论与检测的应用背景结合起来不仅仅说明方法的基本原理还要说明为什么用该方法以及怎么用到该方法最后可以达到什么样的效果。 2.2 改进方法二原理 同方法一3 实验数据及处理 本文网络模型训练所用实验数据来源于国内公开的nwpu-10数据集为满足深度学习对大量训练样本需求增加模型泛化能力本文采用随机缩放、翻转、亮度增强、对比度增强、颜色增强和Mosaic的方式进行数据增强。3.1 评价指标以下为模板自己再进行修改根据自己掌握的资料。降低重复率本文实验采用检测精度和检测速度来衡量模型检测性能[23]。检测精度指标包括召回率(Recall,R)、精度(Precision,P)、平均精度(average precisionAP)、平均均值精度mAP(Mean Average Precision)模型检测速度指标采用检测单张图像所用的时间t网络模型复杂度用网络层数(Layer)、模型权重(Weight)、网络参数量(Parameters)来评估三者数值越大网络模型越复杂。3.2 实验平台 结合自己的实际情况进行更改填写以下为模板。本实验基于Ubuntu 18.04操作系统Intel(R)Xeon(R)Gold 5218处理器128G内存64内核使用Pytorch 1.8.0框架通过一台NVIDIA Tesla T4显卡进行训练显存为32GB。Python版本为3.8CUDA版本为11.1.1。模型训练的迭代次数设置为500batch size设置为64。训练过程中动态调整学习率采用NAG(Nesterov Accelerated Gradient)优化器进行优化,momentum设置为0.937。采用周期性学习率进行调整和Warm-Up方法预热学习率,初始学习率设置为0.01学习率衰减权重为0.0005在Warm-Up 阶段采用一维线性插值对每次迭代的学习率进行更新直至0.002使用余弦煺火学习率衰减(Cosine Annealing)方法自动调整学习率。3.3 数据集 根据自己的数据集进行填写以下为模板。数据集资料网上进行搜索或者知网搜索相关论文后参考借鉴对数据集的介绍。本文实验采用数据集来源于国内公开的HRSC2016数据集共包括1061张海面场景图像和近岸场景其中大部分为近岸图像图像分辨率为0.4-2m。数据集有以下几个特点(1)图像背景复杂包括港口码头、陆地建筑、海面、小岛、薄云等(2)舰船尺度变化大同一张图像舰船尺度差异较大(3)港口码头内舰船排列密集。HRSC2016对数据集进行了三级分类一级分类为船二级分类为航母、军舰、商船、潜艇四大类三级分类为各型号细分。其中军舰类型主要包含航母、驱逐舰、护卫舰等10种类型的舰船民舰类型主要包含货船、游轮、气垫船等多种类型的民船图4展示了数据集部分示例图像。4 实验结果与分析为验证本文提出xxx算法的有效性通过实验与其他3种常用的目标检测算法进行对比为探究本文算法中各模块对整个算法的贡献针对方法一和方法二进行消融实验。以上实验分别在NWPU-10数据集上进行网络模型训练实验过程中控制设备、训练超参数、迭代次数等实验条件保持一致得出实验结果并进行分析。4.1 与其他方法比较4.2 消融实验4.3 测试实验图片效果对比5 结论结论在研究结果与讨论的基础上总结出本研究得到的重要论点建议可包括以下内容1解释结果2将结果与之前提出的研究目的或假设相联系阐明结果的重要性3将结果与其他已有研究工作进行比较4尽可能得出一个很清晰的结论对每一个结论需要总结证据5也可以指出本工作的不足和将要开展工作的展望。切勿简单重复摘要和引言。不要以1、2)、3形式简单罗列前文已经写出的结论。结论中不出现图、表、公式。 参考文献1. 作者姓名、文献题目、期刊名/会议名、年卷期、起止页码等信息要全。2. 参考文献列表中不得有重复文献。3. 中文文献须给出英文对应形式。4. 参考文献不得以尾注形式标引。5. 需引用正式发表的文献以确保读者能找到所引文献。6. 刊名请使用全称不用缩写。7. 论文中参考文献标注序号根据文献在正文中第一次被引用的先后次序来编号。多次引用的同一文献用同一编号。8. 作者姓名均采用姓前名后的形式英文信息用“姓的全称名的首字母”表示名缩写后无“.”中文信息写中文全名。多个作者之间用逗号分开最后一个作者之前无“and”。 参考激光与光电子学进展投稿格式模板
