BiSeNet STDC

BiSeNet STDC (Bidirectional Spatial-Temporal Network for Scene Text Detection) 是一种针对场景文本检测任务的深度学习模型。它结合了空间特征提取（Spatial）和时间信息处理（Temporal）的优势，通常在视频文本检测领域中表现出色。

1. **空间特征提取**：BiSeNet采用了类似于BiSeNetV1的设计，它同时考虑了特征图的空间分辨率和上下文信息，使用了并行的上采样路径和下采样路径，能够捕捉到文本的细节和全局结构。

2. **时间信息**：对于视频场景，STDC部分可能利用帧间的信息，比如运动信息，来帮助检测动态中的文本，增强对文本动态变化的适应能力。

3. **网络结构**：BiSeNet STDC可能会包含卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的结合，或者是其他适合处理序列数据的架构，如LSTM或GRU。

4. **优点**：这种模型能够提高文本检测的准确性和鲁棒性，尤其是在含有运动模糊、光照变化等复杂场景中。