多模态特征融合的早期融合中期融合晚期融合示意图

多模态特征融合是指将来自不同类型传感器或数据源（如图像、语音、文本等）的特征信息结合在一起的过程，以便更好地理解和处理复杂任务。这种融合通常发生在深度学习模型的不同阶段：

1. **早期融合** (Early Fusion): 这是最简单的融合方式，即在输入层就直接合并各种模态的数据。例如，在处理图像和文本的联合任务时，可以将图像和对应的文本描述拼接成一个多通道输入，然后一起送入神经网络。

2. **中期融合** (Mid-Level Fusion): 在中间层融合，通常是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型之间。这允许网络在内部层次学习如何整合不同模态的信息。比如，可以先独立提取图像和文本的特征，然后通过全连接层或者注意力机制将它们结合起来。

3. **晚期融合** (Late Fusion): 也称为决策级融合，发生在模型的最后一层，即对单个模态的预测结果进行集成。例如，每个模态分别经过分类器得到概率分布，之后再通过加权平均或其他策略得出最终的决策。

以下是三种融合示意图的大致描述：
- **早期融合示意图**: 图像和文本并列展示，通过特定操作（如concatenation或element-wise multiplication）合成单一输入，进入共同的神经网络结构。
- **中期融合示意图**: 会有两个或多个独立分支，表示不同的模态，各自进行特征提取，接着在某个共享层（如全局池化层或自注意力模块）处合并特征。
- **晚期融合示意图**: 每个模态单独的输出层，可能会有各自的激活，然后在输出层汇总，比如加权求和或者通过softmax后的概率乘法。