Hybride Ansätze, die verschiedene Embedding-Methoden kombinieren, können in verschiedenen Bereichen der Bildverarbeitung eingesetzt werden, um die Leistung und Interpretierbarkeit von Modellen zu verbessern. Zum Beispiel könnten sie in der Objekterkennung eingesetzt werden, um sowohl pixelbasierte Merkmale als auch semantische Informationen zu berücksichtigen. Dies könnte dazu beitragen, die Genauigkeit bei der Erkennung komplexer Objekte zu verbessern, insbesondere wenn diese auf abstrakten Konzepten basieren. In der medizinischen Bildgebung könnten hybride Ansätze dazu beitragen, sowohl visuelle Merkmale als auch domänenspezifisches Wissen zu integrieren, um präzisere Diagnosen zu ermöglichen.