doubleflow

Doubleflow是一种基于深度学习的图像分割模型，它采用了双流结构来同时提取全局和局部特征。该模型由两个并行的卷积神经网络组成，一个用于提取全局上下文信息，另一个用于提取局部细节信息。这两个网络分别处理不同的输入，然后将它们的输出融合在一起进行最终的图像分割。 Doubleflow在许多图像分割任务中都表现出了优秀的性能，例如语义分割、实例分割和全景分割等。它具有很高的准确率和鲁棒性，并且可以在不同规模的数据集上进行训练和测试。此外，Doubleflow还具有很好的可扩展性和灵活性，可以根据具体应用场景进行调整和优化。