摘 要 中文摘要（摘要应重点包括4个要素，即研究目的常用的论文写作方法、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 （4～6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。）

　　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。）

　　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。

　　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。

　　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）

　　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。

　　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。

　　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，增加模型泛化能力习作的近义词，本文采用随机缩放习作的近义词、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。

　　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 precision，AP)、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)散文写作技巧和常识、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。

　　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数据集常用的论文写作方法，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对数据集进行了分类，一级分类为船，二级分类为航母、军舰、商船网文写作格式、潜艇四大类，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。

　　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。

　　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。

　　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”。

　　版权声明：本文为CSDN博主「人工智能算法研究院」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。

　　原文链接：投稿指南【NO.7】目标检测论文写作模板（初稿）_ocis码_人工智能算法研究院的博客-CSDN博客

　　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 （4～6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。）

　　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。）

　　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。

　　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。

　　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）

　　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常用的论文写作方法，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，但是不够权威散文写作技巧和常识，良莠不齐，只能作为备用手段散文写作技巧和常识。

　　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散文写作技巧和常识，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散文写作技巧和常识。

　　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、翻转常用的论文写作方法、亮度增强、对比度增强、颜色增强和Mosaic的方式进行数据增强。

　　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 precision，AP)、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)网文写作格式、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。

　　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网文写作格式，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对数据集进行了分类，一级分类为船，二级分类为航母、军舰、商船、潜艇四大类，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习作的近义词、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。

　　为验证本文提出xxx算法的有效性习作的近义词，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。

　　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常用的论文写作方法，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。

　　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”。