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YOLOFuse推理结果在哪看？/runs/predict/exp路径全解析

在智能安防、自动驾驶和工业质检等实际场景中，单靠可见光图像进行目标检测往往力不从心。夜晚的低光照、火灾现场的浓烟、强反光环境下的遮挡……这些问题让传统RGB摄像头频频“失明”。而红外（IR）图像恰好能捕捉热辐射信息，在黑暗或视觉干扰严重的条件下依然保持感知能力。

于是，将RGB与红外图像融合的目标检测方案成为突破瓶颈的关键路径。YOLOFuse 正是为此而生——它基于 Ultralytics YOLO 架构扩展，专为双模态输入设计，通过整合纹理细节与热信号特征，显著提升了复杂环境下的鲁棒性。

更关键的是，社区镜像版本已经预装了PyTorch、CUDA及相关依赖，用户无需再为版本冲突、驱动不兼容等问题耗费数小时甚至几天时间配置环境。一条命令即可启动推理，真正实现了“拿来就用”。

但很多新手最常问的问题是：我运行完infer_dual.py后，检测结果到底保存在哪里？怎么找？会不会被覆盖？

答案就在/runs/predict/exp这个看似简单的路径背后，藏着一套高度工程化的输出管理机制。

推理结果去哪儿了？深入理解/runs/predict/exp

当你执行：

python infer_dual.py

程序会加载训练好的双流模型，对配对的RGB和红外图像进行联合推理，并生成带边界框、类别标签和置信度分数的可视化图片。这些图像不会直接显示在屏幕上，而是自动保存到磁盘上。

默认情况下，它们会被写入：

/root/YOLOFuse/runs/predict/exp

这个目录结构并非随意设定，而是沿用了 Ultralytics YOLOv8 官方的日志规范。熟悉YOLO系列的人都知道，无论是目标检测、实例分割还是姿态估计，Ultralytics 都统一使用runs/作为根输出目录。例如：

• runs/detect/exp→ 检测任务
• runs/segment/exp→ 分割任务
• runs/pose/exp→ 姿态估计

YOLOFuse 延续这一约定，将多模态推理结果也归入runs/predict/exp，既保证了一致性，又避免了学习成本。

更重要的是，系统具备自动编号机制。如果你第一次运行生成了exp文件夹，第二次再运行相同命令时，框架会检测到同名目录已存在，于是自动创建exp1，第三次则是exp2……以此类推。这种递增命名策略有效防止历史结果被意外覆盖，特别适合频繁调试的开发阶段。

你可以这样理解它的作用：每次运行都是一次“实验”（experiment），exp就是 experiment 的缩写。每轮实验独立存放，日志清晰可查。

路径背后的逻辑：不只是存图那么简单

别小看这个文件夹，它其实承载着完整的工程思维。

为什么不用临时目录或自定义路径？

有些开发者习惯手动指定输出路径，比如--output ./results/test_20250405。这看似灵活，但在团队协作或自动化部署中极易出问题：路径拼写错误、权限不足、忘记记录参数配置……一旦丢失上下文，几个月后回过头来根本无法复现当时的实验状态。

而采用标准化路径 + 自动编号的方式，则天然具备以下优势：

尤其是在批量测试多个数据集或调整超参时，这套机制能极大提升效率。你只需要关注模型性能变化，而不必担心结果存到哪去了。

输出内容包含哪些？

进入runs/predict/exp目录后，你会看到一系列带有检测框的图像文件，通常为 JPG 或 PNG 格式，如：

detect_result_001.jpg detect_result_002.jpg ...

每张图都在原图基础上叠加了检测结果，包括：

• 彩色边界框（不同类别颜色不同）
• 类别名称（如 “person”, “car”）
• 置信度分数（如 0.92）

这些图像不仅可用于人工查看，还能直接嵌入前端页面、集成进监控系统或用于汇报演示。

此外，如果启用了额外选项（如保存裁剪目标区域），还可能生成子目录crops/，按类别分类存储截取后的对象图像，便于后续分析。

训练路径同样规范：runs/fuse/exp是你的模型“保险箱”

如果说推理路径关乎“看得见的结果”，那训练路径runs/fuse/exp则关系到“看不见的价值积累”。

运行训练脚本：

python train_dual.py

模型会在双分支骨干网络中提取RGB与红外特征，在中期进行融合（也可切换为早期或决策级融合），并通过反向传播不断优化权重。整个过程产生的所有关键资产都会集中保存在：

runs/fuse/exp

这个目录的重要性远超普通输出文件夹，它是你训练成果的完整备份，包含：

• ✅weights/best.pt：验证集 mAP 最高的模型权重
• ✅weights/last.pt：最后一轮训练结束时的完整模型
• ✅results.csv：每轮训练的损失、精度、mAP等指标记录
• ✅plots/目录下各类图表：
• loss_curve.png：总损失及分类、回归、置信度分项损失曲线
• precision_recall_curve.png：精确率-召回率曲线
• confusion_matrix.png：分类混淆矩阵
• ✅train_batch*.jpg：数据增强后的样本示例，用于检查预处理是否合理

这些内容构成了一个完整的实验档案包。哪怕训练中断，只要保留了runs/fuse/exp，就能从中恢复最佳模型继续部署；若要撰写论文或做技术报告，这些图表也能直接作为支撑材料。

而且，TensorBoard 支持也已集成。只需运行：

tensorboard --logdir runs/fuse

即可在浏览器中实时查看训练动态，监控收敛趋势。

实际应用中的典型问题与应对策略

尽管路径机制设计得当，但在真实使用中仍会遇到几个高频痛点。

痛点一：夜间检测失效？试试热成像补足

普通监控摄像头在夜间几乎无法分辨人脸或车辆轮廓。但人体和发动机都会发热，红外图像对此极为敏感。YOLOFuse 的中期融合策略正是为此设计：在特征提取中途合并两路信息，让模型既能看清形状又能感知温度差异。

在 LLVIP 数据集上的实测表明，仅用 RGB 输入时 mAP@50 只有约 76%，而加入红外通道并采用中期融合后，mAP@50 提升至 94.7%，提升幅度接近 20 个百分点。这意味着更多漏检、误检被消除，系统可靠性大幅提升。

痛点二：环境配置太麻烦？社区镜像一键解决

曾有多少人卡在torch not compatible with torchvision这种报错上？明明代码没问题，却因为 CUDA 版本、cuDNN 兼容性或 Python 环境混乱导致安装失败。

YOLOFuse 社区镜像彻底绕过了这个问题。所有依赖均已预先安装并验证通过，用户只需拉取镜像、挂载数据卷、运行命令即可开始推理或训练，真正做到零配置启动。这对于高校研究者、中小企业工程师尤其友好，把精力集中在算法改进而非环境调试上。

痛点三：结果太多找不到对应实验？

虽然exp,exp1,exp2的自动命名解决了覆盖问题，但也带来了新困扰：哪个exp对应哪次实验？特别是当你尝试了多种融合方式、调整了不同学习率之后，很容易搞混。

建议的做法是：主动命名实验。

Ultralytics 提供了name参数来自定义实验名称。例如：

results = model.predict( source='datasets/test/images', source_ir='datasets/test/imagesIR', project='runs/predict', name='midfuse_night_v2' # 自定义名称 )

这样生成的就是runs/predict/midfuse_night_v2，而不是冷冰冰的exp3。长期来看，这种命名习惯会让你的项目结构更清晰，协作更高效。

工程实践建议：如何高效管理你的 YOLOFuse 项目

为了最大化利用这套路径管理体系，以下是几条来自实战的经验法则：

1. 不要轻易删除exp目录

即使某个实验看起来失败了，也不要马上删掉对应的文件夹。也许某天你会发现其中某个中间结果意外地表现良好，或者需要对比历史数据验证假设。保留原始记录是科学实验的基本原则。

2. 使用符号链接简化访问

如果你经常需要查看最新一次推理结果，可以创建一个软链指向当前exp：

ln -sf runs/predict/exp runs/predict/latest

然后在脚本或前端中固定读取latest目录，无需每次都修改路径。

3. 定期备份runs/fuse到远程存储

训练耗时耗资源，尤其是使用大模型或多GPU并行训练时。一旦硬盘损坏或服务器故障，runs/fuse/exp中的所有成果都将付诸东流。建议设置定时同步任务，将重要训练成果上传至 NAS、云存储或 Git LFS。

4. 修改配置前先复制一份实验目录

在尝试新的融合策略或数据增强方法前，先备份当前成功的exp文件夹。可以用时间戳重命名：

cp -r runs/fuse/exp runs/fuse/exp_backup_20250405

这样即使新实验失败，也能快速还原状态。

5. 谨慎对待“伪双模态”测试

对于只有RGB图像的用户，有人会尝试把同一组图像同时复制到images/和imagesIR/来“模拟”双输入流程。虽然这能让代码跑通，但本质上没有实现真正的模态互补，融合层学到的只是冗余信息，不具备实际意义。这类做法仅适用于验证代码通路是否正常，不能用于性能评估。

总结：路径设计背后的技术哲学

/runs/predict/exp看似只是一个文件夹路径，实则体现了现代AI工程化的核心理念：

• 约定优于配置：减少人为干预，降低使用门槛；
• 自动化保障安全：自动编号防覆盖，定期保存防丢失；
• 结构化利于追溯：统一目录格式，方便后期分析；
• 生态兼容促进协作：遵循主流框架规范，提升迁移效率。

YOLOFuse 不只是一个学术原型，更是面向落地场景的实用工具。它不仅解决了复杂环境下检测不稳定的问题，更通过清晰的结果路径管理机制，帮助开发者构建可重复、可验证、可持续迭代的工作流。

无论你是科研人员想快速验证多模态融合思路，还是工程师正在推进安防产品升级，这套体系都能为你提供坚实的技术底座。从“能不能跑”到“好不好用”，YOLOFuse 正在推动多模态AI走向真正的工业化应用。