科学論文提出のガイドライン
次の研究論文の提出のための基本的なフォーマットと構造のヒント。
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科学論文を書くには、明確さと一貫性を確保するための特定のガイドラインに従う必要があるんだ。このガイドは、特に会議に提出する場合、論文を正しくフォーマットするのを手助けするためのものだよ。ここでは、セクション、フォーマット、引用スタイルに関する実用的なアドバイスがあるからね。
要約
要約は、君の研究の簡潔なまとめだ。タイトルと著者情報のすぐ後に配置するんだ。イタリック体で書いて、「要約」という言葉をその上に中央に配置するのを忘れないでね。要約は簡潔に、10ポイントのフォントで書き、研究の主なポイントを捉えている必要があるよ。要約の後は、本文を始める前に2行空けてね。
論文の長さ
論文は参考文献を除いて8ページを超えないようにしてね。参考文献セクションは長くても大丈夫だけど、ページ制限にはカウントされないよ。フォーマットは指定されたガイドラインに厳密に従わないといけないから、ページ制限を超えたり、フォーマットを大幅に変更したりすると、論文はレビューされないから注意してね。レビュアーは標準条件に基づいて論文を評価する必要があるから、これが重要なんだ。
フォーマットガイドライン
一般的なフォーマット
テキストは二段組で表示する必要があるよ。各カラムの幅は8.25cmで、間に0.8cmの小さなスペースを空けるんだ。全体のエリアは指定された寸法に収まるようにしてね。ページの構成をする際は、上マージンを2.54cm、下マージンを2.86cmに設定することを確認してね。
タイトルと著者情報
論文は、最初のページの上部にタイトルを中央揃えで配置して始めてね。14ポイントの太字フォントを使うんだ。タイトルの後には、著者の名前とその所属を12ポイントの非太字フォントで中央に配置する。著者情報の後には2行空けてね。
本文
本文は10ポイントのフォントで、1行の間隔で書くこと。段落間に余分なスペースを入れないようにしてね。各段落はインデントをつけて、両端揃えにすること。
セクション見出し
論文をセクションに分けて、明確な見出しをつけよう。主要なセクション見出しは12ポイントの太字で、各主要語の最初の文字を大文字にするんだ。各見出しの前後には空行を入れてね。サブセクションには小さめのフォントサイズを使用し、同様のスペーシングガイドラインを適用すること。
図や表
すべてのグラフィック、例えば図や表は、テキスト内で中央揃えにする必要があるよ。イラストに使用するフォントは本文のフォントと一致させて、一貫性を保ってね。さらに、印刷したときに視覚が明瞭で読みやすいことを確認すること。
参考文献リスト
論文内で他の作品に言及する際は、すべての参考文献をリストアップして番号を付けて、最後に記載すること。これらは9ポイントのフォントでなければならないよ。本文中でこれらの参考文献を引用するときは、参考文献番号を角括弧で囲んでね。
ブラインドレビューのプロセス
ブラインドレビューが必要な会議の場合、論文を匿名化しなければならないよ。つまり、「私の研究」や「私たちの発見」といったフレーズを使わず、以前の研究について中立的に言及すること。例えば、「以前の研究によれば」とか、「〜が示されている」というように言い換えてね。
謝辞
レビュー用に提出するバージョンには、謝辞を含めないようにしよう。このセクションは論文の最終版にのみ追加することができるよ。
追加資料の提出
もし、自分の論文が他の会議に提出している別の投稿と重なる場合、そのことについてメモを入れる必要があるかもしれないよ。その場合は、その投稿を匿名化して、追加資料として提供するようにしてね。主要な論文の詳細について外部文書に依存しないようにすること。
最終コピーの提出
論文の最終版を提出する前に、署名した著作権放棄フォームを含める必要があるからね。このフォームは、君の研究が会議の議事録に掲載されるために必要なんだ。提出する前にこれを準備しておいてね。
よくある質問
脚注に制限はある?
脚注は控えめに使うことをお勧めするよ。追加情報を提供する必要がある場合は、それをテキスト内に組み込むようにして。脚注が必要な場合は、参照されたページの下部に小さいフォントで表示すること。
グラフィックはどうやって提示するの?
含めるグラフィックは、印刷したときに理解できる大きさであることを確認してね。グラフィックは、テキスト内に収まるようにサイズ調整し、印刷時に見栄えの良い線の太さを使ってね。
チャレンジの結果を参照したい場合は?
もし君の論文がチャレンジからの結果を含んでいる場合、それを言及することはできるけど、自分自身や参加を特定しないようにしてね。結果を一般的に言及して、比較に基づいて説明することが大切だよ。
結論
これらのガイドラインに従えば、論文が提出に必要な基準を満たすことができるよ。明確なフォーマットとアイデアの整理は、レビュアーが君の研究を評価しやすくするんだ。これらのルールを守ることで、研究が受け入れられ、科学コミュニティで評価される可能性を高めることができるよ。
タイトル: An Effective Two-stage Training Paradigm Detector for Small Dataset
概要: Learning from the limited amount of labeled data to the pre-train model has always been viewed as a challenging task. In this report, an effective and robust solution, the two-stage training paradigm YOLOv8 detector (TP-YOLOv8), is designed for the object detection track in VIPriors Challenge 2023. First, the backbone of YOLOv8 is pre-trained as the encoder using the masked image modeling technique. Then the detector is fine-tuned with elaborate augmentations. During the test stage, test-time augmentation (TTA) is used to enhance each model, and weighted box fusion (WBF) is implemented to further boost the performance. With the well-designed structure, our approach has achieved 30.4% average precision from 0.50 to 0.95 on the DelftBikes test set, ranking 4th on the leaderboard.
著者: Zheng Wang, Dong Xie, Hanzhi Wang, Jiang Tian
最終更新: 2023-09-11 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2309.05652
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2309.05652
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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