论文整体框架图
可以。你问的是这篇论文《Neural Architecture and Hyperparameter Selection Through Meta-Learning on Time Series》的前两张图（Figure 1 和 Figure 2）。这两张图其实就是整篇论文思想的总览和预测器设计核心。
由于当前对话里我没有看到论文原图（之前翻译时没有保留图片），我按照论文结构和图示含义解释。如果你把 PDF 或两张图重新上传，我可以逐块对应图里的每个箭头、模块和公式解释。
Figure 1：论文整体框架图（Meta-Learning for Model Selection）
这张图想表达：
传统 AutoML 每遇到一个新任务都重新搜索，而本文通过历史任务学习一个预测器，让新任务快速找到合适模型。
1. 左边：传统方法（没有 Meta-Learning）
一般 AutoML 流程：
新的时间序列数据集 D ↓ 搜索空间 ↓ 尝试模型A 训练 ↓ 尝试模型B 训练 ↓ 尝试模型C 训练 ↓ 选择最好模型比如：
一个新的交通预测数据：
你不知道：
- Transformer 好？
- CNN 好？
- RNN 好？
于是：
每个都训练。
问题：
计算成本巨大。
例如：
候选：
100个模型
每个训练：
2小时
需要：
[
100\times2=200小时
]
2. Figure 1 中间：历史搜索经验
论文的关键：
它认为：
过去很多数据集已经搜索过。
例如：
任务1：
ETTh1数据 Transformer + lr=0.001 ↓ MSE=0.15任务2：
Traffic数据 CNN + kernel=5 ↓ MSE=0.12任务3：
Weather数据 Informer ↓ MSE=0.18这些历史结果组成：
Meta-training data。
数学表示：
[
(D,A,\lambda,y)
]
其中：
- D：数据集
- A：模型
- λ：参数
- y：性能
3. Figure 1 右边：Meta-Predictor
这里是论文核心。
它训练一个预测器：
输入：
新的数据集特征 + 候选模型 + 超参数输出：
预测性能例如：
新任务：
机场SAR检测数据。
候选：
| 模型 | 预测mAP |
|---|---|
| CNN | 85 |
| Transformer | 89 |
| MLP | 82 |
不用全部训练。
直接选：
Transformer。
Figure 1 一句话理解
它就是：
以前：
每次考试都重新做题。
本文：
收集过去考试经验，训练一个“预测老师”，看到题型就告诉你哪种解法最好。
Figure 2：Meta-Predictor具体结构图
这张图更重要。
它解释：
预测器里面到底有什么变量。
整体：
Dataset | ↓ Dataset Encoder | ↓ m_D Architecture + Hyperparameter | ↓ Architecture Encoder | ↓ m_A (m_D,m_A) ↓ Meta-Predictor ↓ Predicted Performance1. Dataset Encoder 部分
输入：
一个时间序列数据集。
比如：
股票：
[
X=
[x_1,x_2,…,x_T]
]
它不会直接输入整个序列。
而是提取 meta features。
例如：
时间长度
[
T
]
比如：
10000。
变量数量
[
d
]
比如：
20个传感器。
均值
[
\mu
]
方差
[
\sigma^2
]
自相关
例如：
[
corr(x_t,x_{t-1})
]
周期特征
来自 Fourier：
[
FFT(X)
]
最后：
形成：
[
m_D
]
例如：
m_D= [ 10000, 20, 0.8, 0.3, 24, ... ]这是数据集的“身份证”。
2. Architecture Encoder部分
输入：
模型配置。
例如：
Transformer：
模型: Transformer 层数: 6 head: 8 hidden: 512 learning rate: 0.001转换：
[
m_A
]
例如：
[ 0,0,1, 6, 8, 512, 0.001 ]这里：
0,0,1表示：
这是Transformer。
3. Concatenation（拼接）
两个向量：
数据：
[
m_D
]
模型：
[
m_A
]
拼接：
[
z=[m_D,m_A]
]
例如：
[ 数据特征100维, 模型特征20维 ] = 120维向量4. Meta-Predictor（MLP）
这里就是一个普通神经网络。
例如：
输入：
120维。
第一层：
[
h_1=
ReLU(W_1z+b_1)
]
第二层：
[
h_2=
ReLU(W_2h_1+b_2)
]
输出：
[
\hat y=W_3h_2+b_3
]
得到：
预测性能。
例如：
[
\hat y=0.15
]
表示：
预测MSE。
5. 为什么它能预测不同模型？
关键就在：
输入里面包含：
数据是什么
[
m_D
]
和：
模型是什么
[
m_A
]
所以网络学习的是：
[
\boxed{
数据特征 + 模型特征
\rightarrow
性能
}
]
例如：
训练过程中它发现：
很多类似数据：
长序列 + 强周期通常：
Transformer表现好。
于是：
遇到类似数据：
它会给Transformer更高预测值。
Figure 2 最核心的一句话
它不是学习：
[
模型 \rightarrow 性能
]
而是学习：
[
\boxed{
数据集 + 模型配置
\rightarrow
性能
}
]
这就是为什么它可以：
“不同数据集选择不同模型”。
结合你的 YOLO 多模态融合理解
你可以把 Figure 2 替换成你的任务：
现在：
输入：
Dataset: SAR+Visible特征 + Fusion Position: P2/P3/P4/P5预测：
mAP那么：
你的预测器就是：
[
f(D,F)=mAP
]
其中：
D：
遥感数据特征。
F：
融合位置。
这和这篇论文的结构几乎是一模一样的。
如果你把论文 Figure 1、Figure 2 截图发上来，我可以继续按图中的每一个方框、箭头、符号（比如 (m_D,m_A,z,\hat y)）逐个解释，这样会更接近论文原文。