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YOLOFuse：构建鲁棒多模态检测系统的开源实践

在智能安防、自动驾驶和夜间巡检等实际场景中，单一可见光摄像头常常“力不从心”——夜幕降临、浓雾弥漫或强光干扰时，目标检测性能断崖式下降。这不仅是个技术挑战，更是制约系统可靠性的现实瓶颈。有没有一种方式，能让机器“看得更清”？答案是：融合。

红外图像对热辐射敏感，能在黑暗中捕捉人体轮廓；可见光图像则保留丰富的纹理与色彩信息。将两者结合，就像为AI装上一双“全天候之眼”。YOLOFuse 正是在这一需求驱动下诞生的开源项目：一个基于 Ultralytics YOLO 架构的双流多模态目标检测框架，专注于 RGB 与红外图像的高效融合。

它不是简单的模型堆叠，而是一套完整的工程解决方案——从数据组织、模型设计到部署优化，每一环都经过精心打磨。更重要的是，它开放了 PR 与 Issue 提交通道，期待开发者共同参与功能拓展与问题修复，打造真正可用、好用的社区共建生态。

双分支架构如何实现跨模态感知？

YOLOFuse 的核心思想很清晰：双流输入、独立编码、选择性融合。其整体流程如下：

• 双流输入：RGB 图像与对应的红外图像并行送入网络；
• 特征提取：两个分支共享或独立的主干网络（如 YOLOv8 的 CSPDarknet）分别提取各自模态的语义特征；
• 融合决策：根据任务需求，在早期、中期或决策层进行特征融合；
• 统一输出：融合后的特征进入检测头，最终输出边界框、类别与置信度。

这种结构既保留了模态特异性，又实现了信息互补。比如，在 LLVIP 数据集上测试表明，即使在完全无光环境下，仅靠红外分支也能维持基本检出能力，而融合策略进一步提升了小目标与遮挡目标的识别精度。

整个系统基于 PyTorch 实现，兼容 GPU 加速，并支持导出为 TensorRT 格式，便于部署至 Jetson 系列边缘设备。预训练权重初始化自 COCO 数据集上的 YOLOv8 模型，显著加快了收敛速度，通常 100 轮即可达到稳定性能。

多模态数据怎么组织才不会“错配”？

很多人尝试多模态时，第一步就被卡住了：数据该怎么准备？

YOLOFuse 定义了一套简洁且实用的数据规范，解决了这一痛点。关键在于三点：

成对图像命名必须一致

假设你有一组配准好的双模态图像，正确的做法是：

datasets/LLVIP/ ├── images/ # 可见光图像 │ ├── 000001.jpg │ ├── 000002.jpg │ └── ... ├── imagesIR/ # 对应红外图像 │ ├── 000001.jpg ← 同名！ │ ├── 000002.jpg │ └── ... └── labels/ # YOLO格式标注（仅需一份） ├── 000001.txt ├── 000002.txt └── ...

Dataloader 会自动根据文件名匹配两模态图像，并同步执行数据增强（如随机翻转、缩放），确保空间一致性。一旦命名不一致，就会导致“左眼看A，右眼看B”的错乱情况，严重影响融合效果。

标注只需做一次

这是个实实在在的效率提升点。由于 RGB 与 IR 图像是刚性配准的（rigid alignment），目标位置基本重合，因此只需对 RGB 图像进行人工标注，生成.txt文件即可。系统默认将同一份标签应用于两个分支，直接节省了 50% 的标注成本。

当然，这也要求你在采集数据时做好硬件级对齐（如共光轴设计或后期图像配准），否则标签偏移会引入噪声。

配置灵活可扩展

通过 YAML 配置文件，你可以轻松切换不同数据源：

# data/llvip_dual.yaml path: /root/YOLOFuse/datasets/LLVIP train: - images - imagesIR val: - images - imagesIR names: 0: person

只需修改path和子目录名称，就能快速适配新数据集。对于多类检测任务，只需扩展names字段即可。

融合策略选哪一种？别再盲目试错了

融合不是越多越好，也不是越早越好。YOLOFuse 支持三种主流策略，各有适用场景：

这些数据来自 LLVIP 上的真实测试，反映出几个重要趋势：

中期融合为何成为首选？

虽然早期融合理论上能实现最充分的信息交互，但它把原始像素拼接在一起（[C,H,W] → [2C,H,W]），相当于强行让主干网络去学习跨模态映射，容易过拟合且对噪声敏感。

而中期融合选择在 Neck 层（如 C2f 模块之间）引入注意力机制进行加权融合，既能保留高层语义一致性，又能动态调节模态贡献度。例如：

class AttentionFusion(nn.Module): def __init__(self, channels): super().__init__() self.att = nn.Sequential( nn.AdaptiveAvgPool2d(1), nn.Conv2d(channels * 2, channels, 1), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x_rgb, x_ir): cat = torch.cat([x_rgb, x_ir], dim=1) weight = self.att(cat) return x_rgb * weight + x_ir * (1 - weight)

这种轻量化的门控机制仅增加极少量参数，却能有效引导网络关注更可靠的模态特征。实测显示，该策略在保持 94.7% mAP@50 的同时，模型体积仅 2.61 MB，比 DEYOLO 小近 80%，非常适合 Jetson Nano 等资源受限平台。

决策级融合的价值不在速度，而在可靠性

如果你的应用场景不允许任何单点故障（如无人驾驶中的行人检测），那么决策级融合值得考虑。它的思路很简单：两个分支各自运行完整检测流程，最后通过软 NMS 或得分加权合并结果。

优点显而易见：即使红外相机损坏或被遮挡，RGB 分支仍能正常工作；反之亦然。具备天然的冗余容错能力。

缺点也很明显：总计算量接近两个独立模型之和，推理延迟翻倍。除非系统可靠性优先于实时性，否则一般不推荐用于嵌入式部署。

怎么快速上手？三步走通全流程

YOLOFuse 最打动人的地方之一，就是“开箱即用”。得益于预配置 Docker 镜像，你无需手动安装 PyTorch、CUDA 或 Ultralytics 库，所有依赖均已就绪。

第一步：启动环境（首次运行需修复软链接）

ln -sf /usr/bin/python3 /usr/bin/python

这行命令解决部分镜像中python命令缺失的问题，确保脚本可执行。

第二步：跑通推理 demo

cd /root/YOLOFuse python infer_dual.py --strategy mid

程序会加载预训练的中期融合模型，处理/data/images和/data/imagesIR下的成对图像，输出结果保存在/runs/predict/exp/。你可以立即看到融合带来的检测增益，尤其是在低光照区域。

第三步：训练自己的模型

1. 准备数据集，按标准结构上传至/datasets/your_data/
2. 创建新的 YAML 配置文件data/custom.yaml
3. 执行训练命令：

python train_dual.py \ --data custom.yaml \ --fuse_strategy mid \ --imgsz 640 \ --batch 16 \ --epochs 100

训练日志与权重自动保存在runs/fuse/目录下，方便追踪实验进展。使用TensorBoard可视化 loss 曲线、mAP 变化等指标。

工程实践中那些“踩过的坑”

在真实项目中使用 YOLOFuse 时，有几个常见误区需要避开：

• 不要复制 RGB 图像当作 IR 输入
  有人为了“假装”有多模态数据，直接把 RGB 图像复制一份放到imagesIR文件夹。这种“伪双模态”训练毫无意义，因为网络学不到真正的跨模态差异，反而可能导致梯度混乱。

• 严格保证图像配准
  如果你的双摄像头未做外参标定，建议先使用 OpenCV 进行仿射变换对齐，否则融合模块难以发挥作用。

• 推理路径注意权限问题
  在某些容器环境中，可能需要额外挂载输出目录权限，否则无法写入预测图像。

• 显存不足怎么办？
  若 GPU 显存小于 8GB，建议降低 batch size 至 8 或以下，或改用 YOLOv8n 主干网络以减少内存占用。

写在最后：为什么我们需要一个开源的多模态框架？

当前大多数多模态研究仍停留在论文层面，代码不开源、复现难度大、缺乏统一接口。YOLOFuse 的出现填补了这一空白——它不是一个追求 SOTA 指标的学术玩具，而是一个面向工业落地的实用工具包。

它降低了多模态技术的使用门槛：科研人员可以快速验证新想法，工程师可以直接集成到产品中，创业者也能基于此原型快速构建 MVP。更重要的是，它鼓励社区共建：无论是提交 PR 添加新融合模块，还是提交 Issue 反馈 bug，每一个贡献都在推动这个生态向前发展。

如果你正在寻找一个稳定、高效、可扩展的双模态检测方案，不妨试试 YOLOFuse。访问 GitHub 仓库，Star ⭐️ 项目，也欢迎提交你的第一份 Pull Request。

👉 https://github.com/WangQvQ/YOLOFuse

让机器看得更远、更清、更可靠，我们一起来实现。