特徵融合方法可以分為以下幾類：
拼接(Concatenation)。將多個特徵圖在深度維度上拼接起來，得到更豐富的特徵表達。
相加(Summation)。將多個特徵圖逐元素相加，得到特徵的平均值，從而減少噪聲的影響。
相乘(Multiplication)。將多個特徵圖逐元素相乘，從而增強了特徵的語義信息，同時保留了細節信息。
注意力機制(Attention)。通過學習一組權重，對不同尺度的特徵進行加權，從而提高重要特徵的回響。這種方法在處理多尺度問題時非常有用。
金字塔池化(Pyramid Pooling)。將不同尺度的特徵進行金字塔池化，從而得到不同尺度的特徵表達。這種方法可以有效地捕捉不同尺度的信息，從而提高模型的性能。
反卷積(Deconvolution)。將高層特徵進行反卷積操作，將其上採樣到與低層特徵相同的解析度，然後將兩個特徵圖拼接在一起，從而得到更準確的分割結果。
特徵融合分類。按照融合與預測的先後順序，特徵融合方法可以分為早融合(Early fusion)和晚融合(Late fusion)。
早融合(Early fusion)。先融合多層的特徵，然後在融合後的特徵上訓練預測器。這類方法也被稱為skip connection，即採用concat、add操作。
晚融合(Late fusion)。指的是在預測分數上進行融合，做法就是訓練多個模型，每個模型都會有一個預測分數，我們對所有模型的結果進行融合，得到最後的預測結果。
此外，還有一些其他的方法，如特徵級融合、決策級融合、混合級融合和模型級融合。