特徵融合是一種在機器學習和計算機視覺等領域中常用的技術，旨在結合不同的特徵矢量以獲得更有效和判別力更強的特徵表示。這種融合可以通過多種方式進行，包括串列和並行方法，以及不同的操作如加權求和、拼接（concatenation）、最大值池化、平均值池化等。特徵融合可以套用於不同的層次或分支，以結合不同尺度或類型的特徵，從而提升模型的性能和泛化能力。
在圖像處理和計算機視覺中，特徵融合特別重要，因為它可以中和利用多種圖像特徵，實現優勢互補，獲得更魯棒和準確的識別結果。例如，在深度學習的圖像分割和分類任務中，特徵圖融合是一種將來自不同層或不同尺度的特徵圖通過某種策略結合起來的過程，以生成更加豐富和具有代表性的特徵表示。此外，特徵融合也被套用於其他領域，如數據挖掘、語音識別和說話人識別等，以提升模型的性能。