一，相关概念和流程
在图像识别任务中，模型输出的高维特征往往难以直接解读。t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）作为一种非线性降维技术，能够将高维数据映射到二维或三维空间，保留数据局部结构的同时揭示潜在分布模式
二，实例
图中的红色点代表目标（Target） ，蓝色点代表背景（Background）。我们可以通过对比 (a) 和 (b) 得到以下三个核心结论：
1. 判别性的增强：从"纠缠"到"对立"
- 左图 (a) Baseline ：可以看到红色点和蓝色点之间有大量的重叠和交叉。这说明基础模型在处理特征时，有些背景长得太像目标，或者目标特征不够纯净，导致模型"傻傻分不清楚"。在跟踪时，这种情况很容易导致红框跟丢，去跟了背景里的电线杆或树木。
- 右图 (b) FMTrack ：红色点和蓝色点形成了两个完全独立、互不干涉的集群（Clusters） 。它们之间的空隙非常大。这说明 FMTrack 提取的特征具有极强的判别性（Discriminative power）。
2. 验证了"频率感知"和"专家融合"的有效性
论文作者放这张图的目的是为了证明：
- 频率感知 (FIN)：通过提取 RGB 的边缘细节和 TIR 的稳定轮廓，模型把目标和背景在特征层面上彻底"撕开"了。
- 互补信息 (Complementary information) ：正如图下的文字所说，FMTrack 能够更准确地利用模态间的互补信息，使得目标与背景之间的分布边界（Boundary）被显著扩大了。
3. 与预测公式的联系
这张图解释了为什么公式 (15) 的
能奏效：
- 在 (a) 的情况下，由于红蓝点交织，得分图
可能会在背景处也产生很高的分值，导致 argmax选错点。 - 在 (b) 的情况下，目标（红点）在特征空间里极其突出。这意味着在生成的得分图上，只有目标中心会有唯一的、极高的能量点，而背景区域的分值会非常低。
这是在浏览器上找的图
图来源:
高分SCI必备！t-SNE降维，2个应用示例，特征可视化，可解释性，深度学习故障识别，回归预测的必备工具！不信你还不会！-CSDN博客
参考文章：