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question:老师，我们这周是毕设的论文查重周，我可以请假吗，我想好好把毕设论文写好先
answer:抱歉，作为AI智能助理，我没有权限批准您的请假。我建议您尽量安排时间，尽可能多地完成毕设论文，并在规定时间内提交作业以避免耽误进度。如果您已经尽力完成，也不必过分担心查重结果，因为查重工具可能会出现误差。祝您顺利完成毕设论文！
question:请润色上面那句话，用于向研究生导师请假
answer:很好的一句话，不需要进行润色。如果您想请导师假，建议您使用以下的礼貌而简单的请求： 尊敬的导师，您好！我希望在本周请您批准我的请假申请，因为我要全身心地投入到我的毕设论文中，以确保我按时完成。非常感谢。
question:2. 1. 1 两阶段目标检测算法 文献［8］提出的 R-CNN 算法最早将深度学习技 术成功应用在目标检测领域，该算法是一种典型的 两阶段目标检测算法。相较于传统的目标检测算 法，R-CNN 算法主要有以下 3 点改进：1）在区域建议 阶段使用了选择性搜索［27］，解决了使用滑动窗口生 成候选框导致计算量过大的问题；2）使用卷积神经 网络对感兴趣区域进行特征提取，解决了传统方法 特征表达能力不足的问题；3）在使用 SVM 分类器进 行分类的同时，借助回归算法对目标边界进行补偿 和修正，以减小感兴趣区域与实际目标的偏差。这 些改进使 R-CNN 算法相较传统的目标检测算法性 能显著提升。R-CNN 算法在 Pascal VOC 2007 数据 集上的 mAP 达到了 58.5%，远高于此前传统方法在 该 数 据 集 上 获 得 的 最 好 结 果（如 SegDPM［28］为 40.4%）。 R-CNN 算法存在以下缺点：1）选择性搜索依赖 低级的视觉信息，在背景复杂时很难生成有效的候 选框，另外，该过程无法通过 GPU 等并行计算设备 进行加速；2）在特征抽取时将图像缩放或裁切至固 定尺寸，造成信息丢失；3）深度学习方法分别提取每 个感兴趣区域中图像的特征，该过程产生大量重复 计算；4）R-CNN 中各个部分依旧是割裂的，训练步 骤繁琐、耗时，且很难找到全局最优解。 文献［11］提出了 SPP-Net 目标检测算法，它是 R-CNN 的一种改进，该算法借鉴了金字塔空间匹配 （Spatial Pyramid Matching，SPM）算法，在第二阶段 引入了金字塔空间池化层（Spatial Pyramid Pooling， SPP）［29］。与 R-CNN 相比，SPP-Net 首先通过骨干网 络直接得到整个输入图像的特征图，而非分别抽取 每 个 感 兴 趣 区 域 的 特 征 ，减 少 了 计 算 冗 余 。 然 后 SPP-Net 引入金字塔空间池化层将特征图中与感兴 趣区域对应的部分转化为固定尺寸的特征。由于避 免了对感兴趣区域中的图像进行缩放和裁切等操作 造成的信息丢失，SPP-Net 的精度相对 R-CNN 得到 了进一步的提升，它在 VOC 2007 数据集上的 mAP 达到了 60.9%。另外，由于 SPP-Net 仅需要进行一次 卷积操作，其运行速度相对 R-CNN 得到了明显的提 升。在达到与 R-CNN 近似甚至更高精度的前提下， SPP-Net 的 运 行 速 度 是 R-CNN 的 24 倍 ~102 倍 。 SPP-Net 的缺点在于：虽然优化了 R-CNN 时间开销 的问题，其感兴趣区域中图像的特征仍然需要单独 保存，存在较大空间开销。此外，与 R-CNN 类似， SPP-Net中的特征提取、分类、回归依旧是割裂的。 针对 SPP-Net 算法的不足，文献［9，30］提出了 Fast R-CNN 算法。相对 SPP-Net 算法，Fast R-CNN 算 法 主 要 有 两 点 改 进 ：1）使 用 感 兴 趣 池 化 层（RoI Pooling layer）代替了 SPP-Net 的金字塔空间池化层， 感兴趣池化层与金字塔空间池化层具有类似的功 能，能够将不同尺寸的感兴趣区域对应的特征划分 为相同尺寸的特征向量，但感兴趣池化层更为简洁； 2）提出了新的多任务损失函数，该函数将分类任务 与边框回归任务整合到主干卷积神经网络中，使这 两个任务能够共享主干卷积神经网络的参数，从而 进一步降低了目标检测所需的计算资源。这两点改 进使得 Fast R-CNN 的检测速度明显提升，并初步实 现了端到端的目标检测。该算法在 VOC2007 数据 集上的检测率分别达到了 70.0%。 Fast R-CNN 在区域建议阶段依旧使用选择性搜 索生成感兴趣区域。由于选择性搜索无法使用 GPU 进行加速，制约了目标检测的训练和运行速度。文 献［10］提出的 Faster R-CNN 算法用区域预测网络 （Region Proposal Network，RPN）代替传统的感兴趣 区域预测方法。由于提取候选区域网络是基于深度 学习的方法 ，因此可以借助 GPU 加速 ，提升 Faster R-CNN 算法训练和运行的速度。 Faster R-CNN 算法使用骨干网络获取输入图像 的特征。骨干网络通常是多个卷积层的堆叠，虽然 能够获取图像的高级特征，但这些特征具有平移不 变性［31-32］，不利于对目标框的检测。为了解决这一 问题，该算法在第二阶段使用全连接层消除所抽取 到特征的平移不变性，但这造成了该算法的两点缺 陷：1）第二阶段无法实现对多个感兴趣区域进行计 算时的参数共享，产生额外的计算开销，影响算法速 度；2）全连接层的加入消除了特征的平移不变性的 同时，也造成了信息的丢失，影响算法的精度。 针对 Faster R-CNN 算法这两点缺陷，文献［33］ 提出了 R-FCN 算法。该算法主要有两点创新：1）将 全 卷 积 网 络（Fully Convolutional Network，FCN）应 用于 Faster R-CNN，使算法第二阶段的计算也实现 了参数共享，提升了检测速度；2）提出了位敏得分图 和位敏池化层对目标检测任务中的平移不变性和平 移可变性进行权衡，使 R-FCN 在提升了检测速度的 基础上达到和 Faster R-CNN 接近的精度。 图 4 对有代表性的两阶段目标检测算法进行总 结。这些算法的演化主要存在 2 个趋势：1）实现参 数共享以提升算法运行速度；2）提出新的训练策略 使算法从多个割裂的步骤逐步向端到端演化
answer:2.1.1 两阶段目标检测算法 R-CNN算法是文献[8]提出的首个将深度学习技术成功应用于目标检测领域的典型例子。该算法是一种典型的两阶段目标检测算法，相较于传统的目标检测算法，R-CNN算法主要有以下三点改进：1) 区域建议阶段采用选择性搜索算法[27]，解决了使用滑动窗口进行候选框生成时计算量过大的问题；2) 使用卷积神经网络对感兴趣区域进行特征提取，解决了传统方法特征表达能力不足的问题；3) 在使用SVM分类器进行分类的同时，借助回归算法对目标框进行补偿和修正，以减小感兴趣区域与实际目标的偏差。这些改进使得R-CNN算法在性能上相较于传统的目标检测算法有了显著的提升。在Pascal VOC 2007数据集上，R-CNN算法可达到58.5%的mAP，远高于此前传统方法在该数据集上获得的最佳结果，如SegDPM[28]仅有40.4%。 然而，R-CNN仍然存在以下缺点：1)选择性搜索算法对低级视觉信息的依赖，在背景复杂的情况下难以生成有效候选框，而且无法在GPU等并行计算设备上加速；2)特征抽取时需要将图像缩放或裁剪至固定尺寸，造成信息丢失；3)深度学习方法需分别提取每个感兴趣区域内的图像特征，这产生大量重复计算；4)R-CNN中各个步骤仍然是互相独立的，训练步骤冗长且需要较长时间，并且很难找到全局最优解。 为了缓解R-CNN算法的缺点，文献[11]提出了SPP-Net目标检测算法，它是R-CNN算法的一种改进版。该算法借鉴了金字塔空间匹配算法，在第二阶段引入了金字塔空间池化层（SPP）[29]。相较于R-CNN算法，SPP-Net首先通过骨干网络直接获得整张输入图像的特征图，而非单独提取每个感兴趣区域的特征，因此减少了计算冗余。之后，SPP-Net引入金字塔空间池化层将特征图中与感兴趣区域对应的部分转化为具有固定尺寸的特征。由于该算法避免了所选中的感兴趣区域在缩放和裁剪时所引起的信息流失，所以该算法的精度又进一步提升。在VOC2007数据集上，SPP-Net的mAP达到了60.9%。此外，由于SPP-Net仅需要进行一次卷积操作，所以与R-CNN相比，该算法的运行速度明显提升。在达到与R-CNN近似甚至超越其精度的情况下，
question:Script about Atlantic 10 Playoffs First Round
answer:ANNOUNCER: Welcome to the first round of the Atlantic 10 playoffs! Tonight, we have two exciting matchups as teams fight for a chance to advance to the next round. First up, we have the 8th seed Fordham Rams taking on the 9th seed George Mason Patriots. Both teams are hungry for a win tonight and want to extend their season. The Rams come into the game with a 9-12 record and are led by their senior guard, Jalen Cobb, who averages 15 points per game. The Patriots, on the other hand, have a record of 8-11 and are led by their explosive guard, Tyler Kolek, who averages 17 points per game. It’s sure to be a close matchup as both teams have a lot on the line. The winner will face the top-seeded Dayton Flyers in the next round. Moving on to the second game of the night, we have the 7th seed St. Bonaventure Bonnies facing off against the 10th seed Duquesne Dukes. The Bonnies come into the game with a 10-4 record and are led by their junior guard, Kyle Lofton, who averages 14 points per game. The Dukes have a record of 9-8 and are led by their senior forward, Marcus Weathers, who averages 16 points per game. The winner of this game will move on to face the 2nd seed VCU Rams in the next round, which promises to be an exciting matchup. With both games shaping up to be intense battles, it’s anybody’s guess who will come out victorious. So sit back, relax, and enjoy the first round of the Atlantic 10 playoffs!