特征融合

特征融合是指在神经网络中整合衍生数据特征的过程。该技术旨在将多源或多层次的特征（如来自不同网络层或模态的特征）进行结合，以增强模型的表征能力，使其能够捕捉更全面、更具判别性的信息，适用于图像识别、语义分割等任务。