During the insertion procedure, a cuff (which is part of the catheter) is positioned within the tunnel. The body tissue in the tunnel grows around the cuff and prevents the catheter from falling out. Why should I have an STDC? The catheter is used to …

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：

2021年7月8日 · 本文介绍了美团在CVPR2021发表的实时语义分割模型STDC-Seg，该模型在保证高效性能的同时具有高精度。 文章详细分析了网络结构，包括ARM模块和边缘细节的辅助监督策略，后者通过不同步长的拉普拉斯卷积融合生成边界目标。 此外，还讨论了边缘损失的BCELOSS和DICELOSS结合训练，以提升分割效果。 0. 实时语义系列. 1. 简介. 前面也介绍了几篇强大的实时 语义分割 项目或者paper，这里再介绍一个来自美团CVPR2021的项目： STDC …

2023年7月2日 · 为了解决这些问题，我们通过去除结构冗余，提出了一种名为 Short-Term Dense Concatenate network (STDC network) 的新颖高效的结构。具体来说，我们逐渐降低特征图的维数，并将它们的聚合用于图像表示，这形成了 STDC 网络的基本模块。

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9月20日 · 网络主要包括如下几个部分： Spatial Path、 Context Path 、 Feature Fusion Module （FFM）、 Attention Refinment Module （ARM）。 1、细节分支Spatial Path采用最简单的卷积+BN+ReLU，输出1/8大小的特征； 2、语义分支Context Path使用Xception快速下采样，然后再通过池化（白色小方块）得到全局上下文信息； 3、在语义分支中，经过ARM融合全局上下文信息、32×下采样特征和16×下采样特征，ARM基本上就是一个通道注意力机制；

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。 STDC的解码阶段如图2b所示，不同于直接利用一个额外的、耗时的支路，STDC采用细节引导（Detail Guidance）的方法来引导底部特征层学习空间细节。 先利用细节聚合模块来生成细节标签。 然后，利用二值交叉熵损失 …

2023年5月24日 · 首先，stdc-ma采用了stdc-seg结构，以确保结构轻巧高效。随后，应用特征对齐模块（fam）来理解高层特征和低层特征之间的偏移，解决高层特征图上与上采样相关的像素偏移问题。 stdc-ma实现了高级特征和低级特征之间的

st-link/v2-1 一线通方案：无需对线，一个 type-c 接口搞定 swd 调试，vcp 虚拟串口和下行 usb，支持正反插，同时引出 stdc-14 标准接口

2024年9月11日 · STDC-Seg 是一个基于PyTorch实现的实时语义分割框架，源自CVPR 2021的一篇文章《Rethinking BiSeNet For Real-time Semantic Segmentation》。该项目由美团研究团队提出，旨在提供一个在保持高速度的同时不失高精度的语义分割解决方案。