2023年7月2日 · 本文设计了一种新的结构，叫做Short-Term Dense Concatenate module（STDC module），通过少量参数就可获得不同大小的感受野以及多尺度信息。将STDC模块无缝集成到U-net架构中就得到了STDC network，大大提高了语义分割任务中的网络性能。

STDC模块有2个特点：（1）随着网络加深，逐渐减少特征通道数，以减少计算量；（2）STDC的输出融合了多个block的输出feature map，包含多尺度信息。 下图表示由STDC模块组成的STDC网络：

2022年8月25日 · STDCMNet (Short Term Dense Concatenate Network)网络是美团2021年04月27号提交的论文 Rethinking BiSeNet For Real-time Semantic Segmentation 中提出的轻量级语义分割网络，该网络是在 BiSeNet v1/v2 基础上的升级改进。 STDCNet 主要贡献有两点，一方面是对骨干网络 backbone 的改进，改成了 Dense Concatenate 的模块结构，同一个 STDC 模块中，每个 ConvX 随着 感受野 的变大输出的通道数逐渐变少，最后再 Concatenate 到一起，因 …

2022年3月2日 · 设计了一个短期密集连接模块（STDC模块），通过消除结构冗余而高效，用于提取具有可扩展感受野和多尺度信息的深层特征。 该模块以可承受的计算成本 提升了STDC网络的性能。 具体地说，我们逐步降低特征映射的维数，并使用它们的聚合来表示图像，这形成了STDC网络的基本模块。 在解码器中，我们提出了一个 细节聚合模块，该模块以单流方式将空间信息的学习集成到低层。 从而在低层中更精确地保存空间细节，而不会在推理时间中产生额外的计算 …

首先设计了一种新的结构，称为短期密集连接模块（Short-Term Dense Concatenate module， STDC module ），以少量参数获得不同的 可变感受野 ；然后将STDC模块集成到 U-net架构 中，形成STDC网络，显著提高了网络在语义分割任务中的性能。

2023年8月24日 · Short-Term Dense Concatenate module（STDC module）：本文设计了一种新的结构，通过少量参数就可获得不同大小的感受野以及多尺度信息。 将STDC模块无缝集成到U-net架构中就得到了STDC network，大大提高了语义分割任务中的网络性能。

2022年9月20日 · 本文对实时语义分割中目前用的较多的双边结构进行梳理，包括BiSeNet、STDC、DDRNet等，然后对这些算法进行对比，总结了双边结构的大致的特点和趋势。

2021年5月6日 · 首先，设计了一个新的结构Short-Term Dense Concatenate module模块(STDC模块)，以通过少量的参数来获得Variant Scalable Receptive Fields。 其次，将STDC模块集成到U-net体系结构中，形成STDC Network，这一操作极大地提高了语义分割任务网络的性能。 图3 General STDC网络架构

使用stdc网络作为主干，我们的细节引导stdc seg在实时语义分割中实现了最先进的速度-精度权衡。 大量实验和可视化结果表明，我们提出的STDC Seg网络是有效的。

We present STDC-Seg, an mannully designed semantic segmentation network with not only state-of-the-art performance but also faster speed than current methods. Highlights: Short-Term Dense Concatenation Net: A task-specific network for dense prediction task. Detail Guidance: encode spatial information without harming inference speed.