首页期刊导航|宁夏师范学院学报
期刊信息/Journal information
宁夏师范学院学报
宁夏师范学院学报

方建春

双月刊

1674-1331

gysb@chinajournal.net.cn

0954-2079538

756000

宁夏固原县文化巷161号

宁夏师范学院学报/Journal Journal of Ningxia Teachers University
查看更多>>本刊是固原师范高等专科学校主办的综合性学术理论刊物。其中第1、2、4、5期为社会科学内容，第3、6期为自然科学内容。以反映本校科研成果为主，兼聚全国最新研究成果，旨在活跃学术气氛、推动教学发展、繁荣学术交流。突出师范性、民族性、地方性和学术性。
正式出版
收录年代

    基于双分支多尺度特征融合的道路场景语义分割

    肖哲璇陈辉王硕
    81-92页
    查看更多>>摘要：针对实时场景图像语义分割网络模型难以在分割精度、模型参数量和推理速度中取得平衡的问题,提出了一种轻量级实时语义分割算法.首先,该算法以双分支结构作为该网络的基本结构,并在各个分支中分别对不同分辨率的特征图进行特征信息提取;其次,在高分辨率分支和低分辨率分支中分别加入改进的金字塔切分注意力模块和残差空洞金字塔模块,并在不同分支之间进行了双侧特征融合,以充分融合空间信息和语义信息;最后,设计了特征融合模块,并通过上采样操作对图像进行恢复,以实现图像语义分割.该算法在Cityscapes和Camvid数据集上进行验证,以5.02 M的参数量分别取得了 76.8％和70.5％的mIoU,分别达到了 56 fps和147 fps的运行速度.

    图像处理实时语义分割轻量级注意力模块多尺度特征

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据
    • 维普

    基于多头自注意力机制和PANet的优化YOLOv5行人检测算法

    宋子昂刘惠临
    93-101页
    查看更多>>摘要：针对行人检测任务中出现拥挤和目标尺寸小所导致的行人检测精度低和效果不佳问题,提出一种基于改进YOLOv5的检测算法.首先,将多头自注意力机制嵌入YOLOv5骨干网络末端,加强了网络对目标行人的全局信息感知,进一步增强了对行人目标可视化区域的特征提取.其次,改进了 PANet结构,使模型可以获取更细粒度的特征图.最后,采用更适合密集场景的Varifocal Loss损失函数代替Focal Loss损失函数,以提高模型的鲁棒性.实验结果表明,相比于YOLOv5模型,改进后的算法mAP@0.5与mAP0.5∶0.95分别提高到90.2％和63％,并且对小尺度行人以及密集行人都表现出更好的检测效果,同时比其他同类主流算法拥有更高的鲁棒性和准确性.

    行人检测YOLOv5多头自注意力损失函数

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据
    • 维普

    基于特征级联融合的图像篡改检测方法

    宣高媛杨高明毕飞龙
    102-112页
    查看更多>>摘要：针对图像篡改检测领域中不能有效处理不同尺度特征问题,提出一种特征级联融合检测网络.网络采用特征级联融合模块结合U型分割网络结构,有效融合不同尺度的特征信息.通过在每个网络块融合浅层特征信息、瓶颈层和深层特征信息,以弥补深层语义信息的不足,并抑制背景信息干扰,提升了浅层网络的检测能力,实现了对篡改区域的精准定位.实验结果表明,与现有的图像篡改检测方法相比,特征级联融合检测网络显示出更高的准确性和稳定性,在CASIA数据集上F-measure提高了 3％,在COLUMB数据集上提高了4％,证明了其在图像篡改检测任务中的有效性.

    图像篡改检测图像分割算法级联融合损失特征级联融合模块U型网络结构

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据
    • 维普

    作品选

    封4页
      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    《宁夏师范学院学报》(自然科学)征稿启事

    封3页
      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据
    • 维普