视觉特征融合是一种用于计算机视觉的技术，旨在将来自多个视觉源或处理阶段的信息组合成统一的表示。 这种方法通过整合来自神经网络的不同层或单独传感器输入的边缘、纹理、颜色或语义细节等特征，帮助模型捕获更丰富的上下文信息。 例如，在对象检测系统中，模型可能会融合低级特征（例如，来自早期卷积层的边缘）和高级语义特征（例如，来自更深层的对象部分）以提高检测精度。 其目标是利用单独使用时各个特征所缺乏的互补信息。
视觉特征融合的实现通常涉及通过连接、逐元素相加或基于注意力的加权等操作来合并特征图。 连接沿通道维度堆叠特征，从而保留其各自的特征，但会增加计算复杂度。 逐元素相加通过对相应值求和来组合特征，这需要匹配维度，但会减少参数。 注意力机制动态地权衡融合期间不同特征的重要性。 例如，处理 RGB 和红外图像的模型可以使用注意力门来优先考虑黑暗区域中的温度数据，同时依赖光线充足区域中的颜色。 像 ResNet 或 YOLO 这样的框架通常在其颈部模块（例如，特征金字塔网络）中使用融合来合并多尺度特征，以处理不同大小的对象。
视觉特征融合的一个实际应用是在自动驾驶系统中，其中将摄像头、激光雷达和雷达数据组合起来以创建对环境的可靠理解。 通过将激光雷达的精确深度信息与基于摄像头的纹理细节融合，系统可以更好地识别弱光条件下的行人。 另一个例子是医学成像，其中融合 MRI 和 CT 扫描特征以提高肿瘤定位的准确性。 主要好处是提高了模型的稳健性：融合特征减少了对任何单个数据源的依赖，从而使系统不易受到传感器噪声或遮挡的影响。 但是，开发人员必须平衡计算成本和信息冗余——过于复杂的融合策略可能导致较慢的推理或过拟合。 像 PyTorch 的 torch.cat 或 TensorFlow 的 tf.concat 这样的工具简化了实现，而像 OpenMMLab 这样的库为常见的视觉任务提供了预构建的融合模块。
