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奥康纳生态学社会主义批判——以《自然的理由》导言为中心的分析

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南京林业大学学报（人文社会科学版） 2024年第2期24卷 29-37页

作者：李红松中共贵州省委党校哲学教研部

基于奥康纳《自然的理由——生态学马克思主义研究》导言的文本分析,不难发现奥康纳以重构历史唯物主义的名义,对历史唯物主义进行了或直截了当或较为隐晦的否定和批判。这些否定和批判主要集中在三个方面,即马克思主义思想中存在生态... 详细信息

基于奥康纳《自然的理由——生态学马克思主义研究》导言的文本分析,不难发现奥康纳以重构历史唯物主义的名义,对历史唯物主义进行了或直截了当或较为隐晦的否定和批判。这些否定和批判主要集中在三个方面,即马克思主义思想中存在生态学“理论空场”、暗示马克思主义是庸俗经济决定论、生态学社会主义是克服资本主义危机尤其是生态危机的唯一可行途径。奥康纳的批判是站不住脚的。在马克思那里,自然的解放和人的解放始终是一致的;马克思主义不仅为主体选择留下了足够空间,而且也从来没有否定除经济因素外其他因素的能动作用。实践已经证明中国式现代化新道路是真正追求人与自然和谐共生之路。

关键词：《自然的理由》历史唯物主义生态学社会主义

基于多级区域选择与跨层特征融合的野生菌分类

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计算机工程 2024年

作者：李俊仪李向阳龙朝勋李海燕李红松余鹏飞云南大学信息学院

近年来，误食有毒野生菌导致的中毒事件频发，危害人们的健康，因此对野生菌进行准确识别分类变得尤为重要。然而，现有的野生菌分类算法在处理图片背景噪声大、类间差异小和类内差异大的情况下容易出现识别错误的问题。为了解决这一问... 详细信息

近年来，误食有毒野生菌导致的中毒事件频发，危害人们的健康，因此对野生菌进行准确识别分类变得尤为重要。然而，现有的野生菌分类算法在处理图片背景噪声大、类间差异小和类内差异大的情况下容易出现识别错误的问题。为了解决这一问题，提出了一种基于Vision Transformer（ViT）架构结合多级区域选择和跨层特征融合的野生菌分类算法。该算法主要目标是捕获具有强鉴别力的特征，以确保网络能够聚焦在主要信息上，并提高分类的准确性。首先，采用ViT作为网络框架，以提取野生菌图像的特征和全局上下文信息。其次，设计了多头自注意选择模块，用于提取具有鉴别力的token，并通过自适应分配算法为不同层级的编码层确定抽取token的数量。最后，为进一步提升分类性能，引入了跨层特征融合策略和标签平滑损失进行拟合训练，从而减少细节信息的丢失。为了使网络对野生菌图像特征的学习更具针对性，自建了野生菌数据集。实验结果表明，所提出的算法相较于对比算法有显著的提升，分类准确率达到了98.65%。

关键词：图像分类 Vision Transformer 特征选择自适应分配特征融合标签平滑

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《极简之家》

中国高等教育 2024年第10期 I0003-I0003页

作者：李红松湖南涉外经济学院人文艺术学院

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基于改进YOLOv5s的车脸检测算法

计算机工程与设计 2024年第3期45卷 732-739页

作者：余国豪贾玮迪余鹏飞李海燕李红松云南大学信息学院云南昆明650500

针对车检站中车辆检测的实际需求,提出一种改进YOLOv5s的轻量级车脸检测算法。使用ShuffleNetV2网络作为Backbone,在保证模型检测精度的同时实现模型的轻量化与实时性;将通道-空间注意力(SA-Net)与跨通道注意力(Triplet)相结合,提出一... 详细信息

针对车检站中车辆检测的实际需求,提出一种改进YOLOv5s的轻量级车脸检测算法。使用ShuffleNetV2网络作为Backbone,在保证模型检测精度的同时实现模型的轻量化与实时性;将通道-空间注意力(SA-Net)与跨通道注意力(Triplet)相结合,提出一种跨通道-空间注意力模块(SA-Triplet attention, STA),提高模型的检测精度;提出一种基于STA注意力模块的跨层特征融合模块(SA-Triplet attention feature fusion, STA-FF),进一步提高模型的检测精度。在自建车脸检测数据集Car-Data上进行实验,所提模型的平均检测精度达到了94.3%,检测速度达到了105.60 FPS,模型参数量为12.36 M。

关键词：车辆检测 YOLOv5s 轻量级车脸检测 ShuffleNetV2 注意力机制跨层特征融合

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易锐、李莉、杨元高、李红松作品欣赏

中国高等教育 2022年第18期 I0004-I0004页

作者：易锐杨元高李莉李红松湖南涉外经济学院人文艺术学院

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基于多尺度YOLOv5的交通标志检测

无线电工程 2024年第3期54卷 623-632页

作者：朱宁可张树地王翰文李红松余鹏飞云南大学信息学院云南昆明650504

针对小目标交通标志检测存在的检测精度低、漏检率高等问题,提出了一种基于多尺度融合的YOLOv5改进算法。在主干网络后输出4个有效特征层以便更好地融合多尺度信息,在主干网络输出的3个特征层中添加改进的多尺度融合注意力机制CBAM_U,... 详细信息

针对小目标交通标志检测存在的检测精度低、漏检率高等问题,提出了一种基于多尺度融合的YOLOv5改进算法。在主干网络后输出4个有效特征层以便更好地融合多尺度信息,在主干网络输出的3个特征层中添加改进的多尺度融合注意力机制CBAM_U,以提升网络的检测能力;在Path Aggregation Network(PANet)下采样过程中添加Fusion模块,促进不同感受野下特征的细融合;在YOLOHand前加入Adaptively Spatial Feature Fusion(ASFF)模块解决特征金字塔融合的不一致性,进一步提升网络的表达能力。实验结果表明,提出的方法相比于原始YOLOv5网络在CCTSDB数据集中mAP@0.5提升了3.07%,召回率提升了3.83%,查准率提升了1.64%,F1-Score提升了2.66%,相比于其他检测算法,改进后的YOLOv5算法在复杂场景中具有更好的鲁棒性。

关键词：交通标志检测小目标多尺度融合 CBAM_U 细融合

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社会结构体系的分化与整合逻辑

系统科学学报 2023年第1期31卷 19-23,28页

作者：李红松中共贵州省委党校发展研究院贵州贵阳550028

分化与整合是社会结构体系发展的双重逻辑。现代化进程中社会结构体系的分化与整合呈现出四种典型样态,即以西欧为典型的高分化高整合样态、以非洲为典型的低分化低整合样态、以苏联为典型的低分化高整合样态和以拉美为典型的高分化低... 详细信息

分化与整合是社会结构体系发展的双重逻辑。现代化进程中社会结构体系的分化与整合呈现出四种典型样态,即以西欧为典型的高分化高整合样态、以非洲为典型的低分化低整合样态、以苏联为典型的低分化高整合样态和以拉美为典型的高分化低整合样态。对于社会结构体系分化与整合的合理性评价,应以分化与整合是否到位和适度为标准。

关键词：社会结构体系分化与整合逻辑

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并行生成卷积网络图像修复算法

国防科技大学学报 2023年第3期45卷 127-135页

作者：李海燕晁艳静李海江郭磊李红松云南大学信息学院云南昆明650504 云南交通投资建设集团有限公司(云南交投) 云南昆明650228

为解决修复纹理精细、背景复杂图像中大面积不连续语义缺失时存在的边缘伪影和语义不连续的缺陷,提出一种并行生成卷积的残差连接图像修复算法。将残缺图像输入一个两列平行卷积的结构修复网络得到两个具有不同感受野大小的图像分量,通... 详细信息

为解决修复纹理精细、背景复杂图像中大面积不连续语义缺失时存在的边缘伪影和语义不连续的缺陷,提出一种并行生成卷积的残差连接图像修复算法。将残缺图像输入一个两列平行卷积的结构修复网络得到两个具有不同感受野大小的图像分量,通过共享解码合并两个图像分量并计算输出的L2损失优化网络。将结构修复网络的输出送入包含残差连接与注意力机制的细节修复网络,融合上下文信息,改善修复细节能力。使用全局与局部鉴别器和预训练视觉几何组网络计算损失,对修复网络进行整体判别优化,增强修复结果的整体与局部一致性。在国际公认数据库上验证提出算法的性能,实验结果表明:提出算法可以有效修复复杂背景且包含精细纹理的大面积不规则缺失区域,提升图像细节、语义和结构的真实性与完整性,其峰值信噪比和结构相似度优于经典的对比算法。

关键词：图像修复并行生成卷积残差连接注意力机制门控卷积

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基于距离变换和形态学的顶点探测算法

电子学报 2004年第1期32卷 38-41页

作者：李红松侯朝桢北京理工大学自动控制系北京100081

在这篇文章里我们提出了一种简单有效的基于形态学和距离变换的角顶点探测算法 ,此算法和传统的基于链码和基于边缘方向以及近年来新兴的基于形态学的算法有着本质的区别 ,它从算法的基本原理上克服了一些以前算法的缺点 ,最后给出了对... 详细信息

在这篇文章里我们提出了一种简单有效的基于形态学和距离变换的角顶点探测算法 ,此算法和传统的基于链码和基于边缘方向以及近年来新兴的基于形态学的算法有着本质的区别 ,它从算法的基本原理上克服了一些以前算法的缺点 ,最后给出了对二值图像和灰度图像的实验 ,实验表明 ,算法克服了许多其他算法的缺陷 ,保留了他们的优点 ,是一种简单、实用、有效的角顶点探测算法 .

关键词：图像处理角顶点形态学距离变换