特徵融合方法可以分為集中式、分散式和基於特徵選擇的方法。以下是詳細介紹：
集中式數據融合。將所有特徵直接同化後集成到一個決策中，廣泛套用於模式識別。
分散式數據融合。根據不同的特徵集制定個體決策，然後將它們協調或組合到一個決策中。
基於特徵選擇的方法。所有方法被聚合在一起，然後用一種合適的方法進行特徵選擇。
基於特徵抽取的方法。將多個特徵集組合成一組特徵向量，輸入到特徵提取器進行融合。
並行特徵融合方法。通過一個復向量將兩組特徵向量組合成一個向量。
特徵金字塔。將不同尺度的特徵圖融合起來，以適應不同大小的目標。
橫向連線。在不同的卷積層之間進行橫向連線，將不同卷積層的特徵進行融合。
注意力機制。通過計算特徵的重要性來動態地對不同的特徵進行加權融合。
卷積融合。使用卷積操作將不同特徵圖進行融合，以生成更多豐富的特徵。
早融合和晚融合。在特徵提取之後，直接融合或在不同層融合特徵，然後在融合後的特徵上訓練預測器。
此外，還有特徵融合方法，如DCA特徵融合方法、改進的SSD目標檢測算法（DenseNet）和特徵金字塔網路（FPN）等。