碩士論文可以說是畢業(yè)前最重要的一部分，也可以說是展示和檢驗?zāi)?年研究生學(xué)習(xí)的成果的一個考試。碩士論文答辯和檢驗合格，才能夠順利拿到畢業(yè)生和學(xué)位證，可見其重要性。

目錄

• 一、基礎(chǔ)框架
• • 1.1、摘要（Abstract）
  • 1.2、緒論（Introduction）
  • 1.3、文獻綜述（Literature review）
  • 1.4、方法（Method）
  • 1.5、實驗（Experiment）
  • 1.6、結(jié)論與展望（Conclusion and future study）
• 二、典型論文分析——基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的文本描述圖像生成研究
• • 2.1、論文大綱
  • 2.2、框架分析
• 三、典型論文分析——基于動態(tài)區(qū)域的文本生成圖像方法
• • 3.1、論文大綱
  • 3.2、框架分析
• 參考

整個碩士幾年，總結(jié)下，可以這樣規(guī)劃：

1. 第一年：學(xué)習(xí)專業(yè)基礎(chǔ)知識，明確自己研究方向和未來要發(fā)展及從事的行業(yè)。這樣有了目標(biāo)，在學(xué)習(xí)完基礎(chǔ)課程后，可以在實驗室利用空余的時間和精力去學(xué)習(xí)研究你的研究方向相關(guān)的知識。同時可以和自己的導(dǎo)師多溝通，也可以尋找導(dǎo)師提供資源和相關(guān)技術(shù)的支持和幫助。當(dāng)然研究生階段要多參加各種比賽，不管是學(xué)校，學(xué)院還是市級和國家級比賽，對自己有好處的。
2. 第二年：基本上沒有課程了，你可以利用這段充足的時間去實踐、學(xué)習(xí)、研究、鞏固自己，也要大概的明確下自己論文的大致方向。
3. 第三年：基本就是實踐實習(xí)和論文的編寫和準(zhǔn)備答辯了。

從論文的角度來說，第一年就是理論基礎(chǔ)，論文的第一章和第二章；第二年就是論文的第三章，利用基礎(chǔ)知識，發(fā)現(xiàn)問題、分析問題、解決問題；

第三年就是論文的第四章和第五章了，將兩年的學(xué)習(xí)和研究成果進行實驗和實踐，分析和整理數(shù)據(jù)反饋，完善。分析和展望未來可以完善的發(fā)展的方向。

一篇優(yōu)秀的碩博論文結(jié)構(gòu)框架是全面、嚴(yán)謹?shù)?#xff0c;對于大多數(shù)同學(xué)來講，論文的文筆、創(chuàng)新點偏弱沒關(guān)系，但一定要保證文章邏輯通順、思路清晰。

而要學(xué)習(xí)優(yōu)秀論文的結(jié)構(gòu)和大綱，最高效的方法是去搜索一些和自己選題近似的論文，看看別人的目錄都是怎么寫的，再結(jié)合這里的框架和自己的課題，調(diào)整難度，最后形成自己論文的框架。

一、基礎(chǔ)框架

首先我們需要完整的看看一個最基本的框架是什么樣子的，弄懂理清碩士論文的幾大部分是做什么的，有個整體的大綱和目錄設(shè)計。整體我把它劃分為：摘要、緒論、文獻綜述（相關(guān)理論和技術(shù)基礎(chǔ)）、方法、實驗、結(jié)論與展望。

1.1、摘要（Abstract）

標(biāo)準(zhǔn)摘要包含四個層次的內(nèi)容：目的-方法-結(jié)果-結(jié)論。

1. 目的：為什么要進行本項研究，現(xiàn)狀中本項研究的缺失或者做了但是存在不足，這個主題已經(jīng)解決了什么問題，我的研究又解決了什么新問題。
2. 方法：簡述課題的研究過程中用了怎樣的方法，包括對象、原理、條件、手段等；
3. 結(jié)果：用什么樣的數(shù)據(jù)來驗證你的方法；從研究中得出什么結(jié)論；
4. 結(jié)論：得出的結(jié)論對研究領(lǐng)域和實踐有什么意義（理論與實踐意義）及它們可能如何影響該領(lǐng)域的未來研究或理解。

1.2、緒論（Introduction）

1. 研究背景和意義（Research background）：論文選題的來源，既可以是政策背景，也可以是現(xiàn)實背景；研究意義主要是指該研究預(yù)期可以達到的效果及作用，一般從理論意義和現(xiàn)實意義兩個方面展開。理論意義一般指學(xué)術(shù)價值，即該研究對先有研究的貢獻，彌補了哪方面的不足，實現(xiàn)了哪些創(chuàng)新；而現(xiàn)實意義主要指理論對實際的指導(dǎo)價值，即該研究有助于現(xiàn)實中哪方面的發(fā)展，推動了經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)等的發(fā)展。這部分目的是證實該研究問題的重要性。
2. 研究目的（Research problem）：在上述的這一大研究背景下，要做什么問題（或者方面）的研究；
3. 研究現(xiàn)狀：別人已經(jīng)做了哪些東西，別人已經(jīng)做過什么，發(fā)現(xiàn)了什么樣的問題？
4. 現(xiàn)存的研究有什么問題與不足：別人有什么沒有做過？為什么別人沒有做得更好？并說明這些研究不足會帶來嚴(yán)重后果。
5. 本研究的目標(biāo)（objective）和研究范圍（scope）：本研究彌補這些問題中（這些沒做過或者做過沒做好的問題中）的哪些不足，采用什么研究方法去彌補不足。陳述本項研究的范圍局限，并高度概括本論文研究結(jié)論。
6. 本論文的組織結(jié)構(gòu)：本論文的后續(xù)部分的基本內(nèi)容架構(gòu)。
   

1.3、文獻綜述（Literature review）

1. 對選題（你找到的研究問題）的理由：即對做過沒做好或者沒做過的研究問題，在這個研究領(lǐng)域，針對research problem而言，讓讀者明白本項研究是有意義的；
2. 本領(lǐng)域：現(xiàn)存文獻中對本文值得參考并可借鑒的相關(guān)理論和技術(shù)基礎(chǔ)，包括分析工具和成果；
3. 方法領(lǐng)域：非相關(guān)或者相鄰研究領(lǐng)域值得借鑒的相關(guān)理論和技術(shù)基礎(chǔ)，側(cè)重于可借鑒的研究方法。

文獻綜述不是綜述文獻，而是去找到問題，不是為了綜述而述。并不在于對所有的相關(guān)文獻作詳盡描述和總結(jié)，應(yīng)該是對相關(guān)研究現(xiàn)狀的高度概括。至此，已經(jīng)把研究問題、研究目標(biāo)、研究方法明確了，并且對它們已經(jīng)證明了、辯護了。

1.4、方法（Method）

此部分主要是對方法的描述。也是每篇論文的核心創(chuàng)新點、核心技術(shù)路線和內(nèi)容具體實現(xiàn)的部分，不同領(lǐng)域的論文寫作方法不一樣，可能包括理論的詳細建立、模型結(jié)構(gòu)的分析、數(shù)學(xué)公式的推導(dǎo)等，此處不展開討論。

1.5、實驗（Experiment）

此部分主要是對方法的驗證和實驗的結(jié)果展示。包括數(shù)據(jù)的來源、數(shù)據(jù)的處理方式、采集數(shù)據(jù)的時間周期、描述性的統(tǒng)計值、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的平臺、模型訓(xùn)練過程中的超 參數(shù)、評價指標(biāo)的計算方式、可視化實驗結(jié)果、模塊消融實驗的結(jié)果等經(jīng)過嚴(yán)密的邏輯推理和論證所得出最終的、總體的實驗結(jié)果，此處不展開討論。。

1.6、結(jié)論與展望（Conclusion and future study）

結(jié)論是論文主要成果的總結(jié)，客觀反映了論文或研究成果的價值。

論文結(jié)論與問題相呼應(yīng)，同摘要一樣可為讀者和二次文獻作者提供依據(jù)。

結(jié)論的內(nèi)容不是對研究結(jié)果的簡單重復(fù)，而是對研究結(jié)果更深人一步的認識‘是從正文部分的全部內(nèi)容出發(fā)，并涉及引言的部分內(nèi)容，經(jīng)過判斷、歸納、推理等過程而得到的新的總觀點。畢業(yè)論文的研究結(jié)論通常由三部分構(gòu)成：研究結(jié)論、不足之處、后續(xù)研究或建議。

在展望部分，除了回顧和總結(jié)論文內(nèi)容，還需要對未來研究方向進行展望和規(guī)劃。探討該領(lǐng)域未來的發(fā)展趨勢和熱點問題，并提供自己的看法和建議；提出未解決的關(guān)鍵問題和需要進一步深入研究的方向，并指出下一步的研究目標(biāo)和方法；分析研究成果的應(yīng)用前景和潛力，探討對產(chǎn)業(yè)和社會的實際意義；

二、典型論文分析——基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的文本描述圖像生成研究

本篇碩士論文的信息如下：題目：《基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的文本描述圖像生成研究》、學(xué)校：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)、姓名：胡濤、完成時間：2021年5月

文章首先提出了一種基于通道和像素注意力的深度注意力單階段生成對抗網(wǎng)絡(luò)（Deep Attention Generation Adversarial Networks for Text-to-Image Generation, DA-GAN）。具體而言，其在生成器中的每個采樣層加入通道注意力和像素注意力機制，用以指導(dǎo)生成器生成更加貼合文本描述的圖像。

而針對當(dāng)需要生成復(fù)雜圖像時，單階段判別模型無法提供細粒度的判別信息的問題，作者在DA-GAN的基礎(chǔ)上，提出了一種基于通道-像素注意力和全局-局部語言表示的雙重表示注意力網(wǎng)絡(luò)（Dual Representation Attention for Text-to-Image Synthesis, DRA-GAN）。具體而言，其通過在判別器中聯(lián)合全局的句子信息和局部的單詞信息，從而在生成器深度融合文本圖像信息的同時，判別器能夠提供更豐富的監(jiān)督信號。

2.1、論文大綱

論文大綱如下：

2.2、框架分析

1. 緒論部分首先介紹了文本生成圖像的定義及其研究背景，接著介紹了生成對抗網(wǎng)絡(luò)和利用文本描述進行圖像生成的研究現(xiàn)狀，其中主要包括了文本到圖像的直接生成和帶有布局的文本生成圖像的差異和當(dāng)前進展，隨后闡述了文本生成圖像任務(wù)面臨的挑戰(zhàn)以及本文的研究動機。
2. 文獻綜述部分首先介紹了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和殘差網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識，而后介紹了生成對抗網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和原理，最后對本文所涉及的一些相關(guān)工作，如計算機視覺中的注意力機制的概念和分類進行了介紹。
3. 方法部分針對當(dāng)前多階段生成模型存在的問題和單階段模型無法充分融合文本信息的問題，提出了一種基于通道和像素注意力的深度注意力單階段生成對抗網(wǎng)絡(luò)（DA-GAN）。然后基于此框架下，提出了一種基于通道-像素注意力和全局-局部語言表示的雙重表示注意力生成對抗網(wǎng)絡(luò)（DRA-GAN）。DRA-GAN通過在判別中聯(lián)合全局的句子信息和局部的單詞信息，使得判別器能夠給生成器提供更加豐富的監(jiān)督信號，這樣生成器便可利用判別器提供的豐富的反饋信息生成復(fù)雜的圖片。

三、典型論文分析——基于動態(tài)區(qū)域的文本生成圖像方法

本篇碩士論文的信息如下：題目：《基于動態(tài)區(qū)域的文本生成圖像方法》、學(xué)校：湖南大學(xué)、姓名：王梓旭 、完成時間：2021年4月

在傳統(tǒng)的基于文本的圖像生成模型中，忽視了特征圖中非局部特征的重要性。為了應(yīng)對這個問題，本文提出了一種全新的文本圖像融合方法，即基于動態(tài)區(qū)域的文本圖像融合層。這種方法引入了長距離依賴關(guān)系學(xué)習(xí)和圖像區(qū)域特征修正的思想，緩解了目前主流模型只關(guān)注圖像局部特征的問題。該模型能夠動態(tài)將特征圖根據(jù)特征點的語義關(guān)系劃分為不同的區(qū)域，并以區(qū)域為基礎(chǔ)對特征圖進行基于文本信息的優(yōu)化。同時，它還可以使得卷積網(wǎng)絡(luò)從處理局部特征的限制中解放出來，這是對以局部特征為基礎(chǔ)的生成器的補充。

此外，本文還發(fā)現(xiàn)了在基于文本的圖像生成模型中廣泛使用的基于注意力機制的文本圖像相似度損失函數(shù)的不足之處。由于生成的圖片與真實數(shù)據(jù)集之間存在差異，這種損失函數(shù)無法有效地利用對比學(xué)習(xí)來提升模型的效能。為了解決這個問題，本文在計算文本信息的后驗概率時引入了真實的圖像數(shù)據(jù)，也就是在匹配文本特征的計算過程中，生成的圖像數(shù)據(jù)不僅需要彼此之間相互區(qū)分，還需要與真實的圖像數(shù)據(jù)區(qū)分開來，這迫使生成器合成出與文本信息更加一致的圖片。

3.1、論文大綱

3.2、框架分析

1. 緒論部分主要介紹了基于文本的圖像生成算法的研究背景和意義，以及當(dāng)前該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀。針對基于文本的圖像生成模型，文章分別對傳統(tǒng)方法、基于生成式對抗網(wǎng)絡(luò)的方法和常用的評價指標(biāo)等進行了詳細的分析和總結(jié)。同時，本文還介紹了本文的主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點，即采用基于動態(tài)區(qū)域的文本圖像融合層，引入真實圖像數(shù)據(jù)以提高文本圖像相似度損失函數(shù)的效果。這些方法能夠提高基于文本的圖像生成模型的生成效果，為基于文本的圖像生成領(lǐng)域的發(fā)展做出了重要貢獻。
2. 文獻綜述部分主要介紹了本文所涉及到的深度學(xué)習(xí)相關(guān)理論和技術(shù)，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、卷積網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、生成式對抗網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、循環(huán)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練優(yōu)化方法、網(wǎng)絡(luò)正則化方法以及GANs中長依賴關(guān)系建模的方式等。這一章的主要作用是為理解本文的研究內(nèi)容提供了重要的理論基礎(chǔ)，并且為后續(xù)章節(jié)的研究提供了相關(guān)的技術(shù)支持。
3. 方法部分詳細介紹了本文提出的基于文本的圖像生成模型的框架。首先，介紹了文本編碼的計算過程，即將輸入的文本通過編碼器轉(zhuǎn)化為向量表示。接著，詳細介紹了文本圖像融合層的基本架構(gòu)，該層能夠?qū)㈤L距離依賴關(guān)系學(xué)習(xí)和圖像的區(qū)域特征修正引入模型中，以提升生成效果。然后，給出了模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)細節(jié)，包括編碼器、生成器和判別器等的具體組成和工作原理。最后，介紹了損失函數(shù)的設(shè)計，包括基于注意力機制的文本圖像相似度損失函數(shù)和對比學(xué)習(xí)的損失函數(shù)等。
   

參考

《碩士論文結(jié)構(gòu)分析與如何寫作》：https://zhuanlan.zhihu.com/p/34559056

《讓我來給你講講論文結(jié)構(gòu)叭》：https://zhuanlan.zhihu.com/p/133122614

胡濤. 基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的文本描述圖像生成研究[D].中國科學(xué)技術(shù)大學(xué),2021.DOI:10.27517/d.cnki.gzkju.2021.001146.

王梓旭. 基于動態(tài)區(qū)域的文本生成圖像方法[D].湖南大學(xué),2021.DOI:10.27135/d.cnki.ghudu.2021.002877.