一个分支进行粗粒度处理，一个进行细粒度处理，之后融合得到最后结果，通过局部坐标分支（LocalCoordinate）与全局坐标分支（GlobalCoordinate）** 的双路特征提取与融合，实现高精度的图像 / 特征映射任务。这张双分支卷积网络架构图，为深度学习领域呈现了一种高效且创新的数据处理模型，是理解如何结合局部与全局特征进行信息提取的绝佳示例。在图像识别、目标检测等众多深度学习应用场景中，如何充分挖掘数据的局部细节和全局结构信息是提升模型性能的关键。该双分支卷积网络巧妙地设计了局部坐标分支和全局坐标分支。局部坐标分支专注于捕捉数据的局部特征和细节信息，通过1x1卷积和细网格处理，精准提取局部模式；全局坐标分支则从整体视角出发，利用全局平均池化和粗网格处理，把握数据的全局结构和上下文信息。两个分支的特征经过拼接和CNN层处理后，进一步融合和优化，最终产生高质量的输出。无论是学术研究还是实际工程应用，这张架构图都为相关人员提供了极具价值的参考，有助于开发更高效、准确的深度学习模型。专为算法工程师、科研人员、AI 开发者打造，助力清晰呈现双分支 CNN 的核心逻辑、模块分工与数据流转路径，适配学术论文、项目汇报、课程教学等多场景可视化需求。