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YOLOFuse推理脚本详解：infer_dual.py使用技巧与输出路径说明

在智能监控、自动驾驶和安防巡检等实际场景中，单一模态的目标检测系统常常“力不从心”。比如夜晚的街道上，可见光摄像头几乎看不见行人，而红外相机却能清晰捕捉到人体散发的热信号。这种互补性正是多模态融合技术的核心价值所在——让机器看得更全、辨得更准。

近年来，随着 Ultralytics YOLO 系列模型的普及，研究者们开始探索如何将双流输入（如 RGB + IR）融入这一高效框架。YOLOFuse 应运而生，它不仅继承了 YOLO 的轻量与高速特性，还通过灵活的融合机制实现了跨模态感知能力的跃升。其中，infer_dual.py作为其核心推理脚本，承担着从图像读取到结果可视化的完整链路调度任务。

但问题也随之而来：如何正确调用这个脚本？参数之间有何关联？输出文件到底存到了哪里？更重要的是，在真实部署时，怎样避免常见的陷阱？

我们不妨先抛开理论，直接看一个典型的使用场景：

假设你正在开发一套夜间周界防护系统，前端设备采集到了成对的可见光与红外图像，现在需要快速验证模型效果。你进入容器环境后执行了如下命令：

python infer_dual.py --weights weights/yolofuse_mid.pt --source test_data/rgb --source_ir test_data/ir

几秒后，终端提示推理完成，但当你打开runs/predict/exp目录时，却发现里面的内容比预想复杂得多：有标注图、可能还有labels/子目录，甚至下一次运行时变成了exp2……这些路径是怎么生成的？能不能自定义？如果跑多个实验又该如何管理？

这正是本文要解决的问题。

推理流程的本质：不只是“跑个模型”

infer_dual.py看似只是一个简单的 Python 脚本，实则封装了一整套工程化设计逻辑。它的本质是一个多模态推理引擎的入口程序，负责协调数据、模型与输出三大模块之间的协同工作。

整个流程可以拆解为以下几个关键步骤：

1. 加载融合模型
   支持多种.pt权重格式，包括中期特征融合、决策级融合等不同策略的预训练模型。例如：
   python model = YOLO('weights/yolofuse_decision.pt')
   模型内部结构会根据fuse_type自动适配双分支架构，无需用户手动修改网络结构。

2. 双通道图像同步读取
   脚本默认从两个独立目录读取同名文件：
   - RGB 图像路径：--source datasets/images
   - IR 图像路径：--source_ir datasets/imagesIR

例如，当处理001.jpg时，脚本会自动查找：
-datasets/images/001.jpg（三通道彩色）
-datasets/imagesIR/001.jpg（单通道灰度）

⚠️ 注意：两幅图像必须文件名完全一致且数量匹配，否则会导致配对失败或报错。

3. 前向推理与融合机制选择
   根据指定的融合方式，执行不同的计算路径：

• 早期融合：在输入层拼接 RGB 与 IR 通道（如 4 通道输入），适用于低层次信息共享；
• 中期融合：在网络中间层进行特征图融合（推荐），兼顾精度与效率；
• 决策级融合：分别推理后合并检测框，再做 NMS 或加权融合。

实际代码中，这一逻辑通常由模型类内部实现，外部仅需传参控制：
python results = model.predict(rgb_img, ir_img, fuse_type='mid', conf=0.25)

4. 后处理与可视化输出
   输出不仅仅是保存一张带框的图片那么简单。完整的流程包括：
   - 置信度过滤（默认conf=0.25）
   - 非极大值抑制（NMS）
   - 绘制边界框、类别标签与置信度分数
   - 可选导出 YOLO 格式的.txt标注文件至labels/目录

5. 结果落盘与路径管理
   所有输出统一归档到项目目录下，形成清晰的层级结构：
   runs/predict/ └── exp/ ├── result_001.jpg ├── result_002.jpg └── labels/ ├── 001.txt └── 002.txt

这套机制看似简单，但在长期测试或批量推理中至关重要——试想如果没有自动编号防覆盖机制，一次误操作就可能导致数小时的测试成果被清空。

输出路径是如何“智能”生成的？

很多人第一次使用infer_dual.py时都会困惑：为什么每次运行都生成一个新的expX文件夹？能不能固定名字？怎么按日期分类？

答案藏在 YOLOFuse 对输出路径的精细化管理策略中。

默认情况下，所有推理结果写入./runs/predict/exp。但如果该目录已存在，则自动递增为exp1,exp2……以此类推。这是为了防止意外覆盖历史数据，保障实验可复现性。

不过，你可以完全掌控输出位置，只需通过两个关键参数：

• --project：指定父级项目目录
• --name：设定实验名称

例如：

python infer_dual.py \ --source test_data/rgb \ --source_ir test_data/ir \ --weights weights/yolofuse_mid.pt \ --project /output/detection_results \ --name night_vision_test_apr2025

最终输出路径将是：

/output/detection_results/night_vision_test_apr2025/

这种方式特别适合用于：
- 多轮 A/B 测试对比
- 不同天气条件下的性能评估
- 客户交付时的结果归档

✅ 工程建议：在正式部署或长期测试中，永远显式指定--name，避免依赖自动命名带来的不确定性。比如可以用时间戳命名：test_20250405_night。

此外，若希望彻底关闭自动递增行为（例如在 CI/CD 流水线中覆盖旧结果），可设置--exist_ok参数：

--exist_ok True

这样即使目标目录存在也不会创建新编号。

实战中的常见痛点与应对策略

❌ 痛点一：图像无法配对，报错“File not found”

最常见错误之一就是 IR 图像缺失或命名不一致。比如 RGB 侧有img_001.jpg，但红外目录里却是ir_001.jpg，导致脚本找不到对应文件。

解决方案：
- 统一命名规范，建议使用纯数字编号（如001.jpg,002.jpg）
- 在数据预处理阶段编写校验脚本，确保两个目录文件名集合完全一致
- 使用以下命令快速检查：
bash diff <(ls datasets/images/) <(ls datasets/imagesIR/)

❌ 痛点二：红外图像是单通道，模型报维度错误

虽然人眼看不出区别，但 OpenCV 加载灰度图时返回的是(H, W)而非(H, W, 3)，直接送入主干网络会引发形状不匹配。

解决方案：
- 在模型输入层进行通道扩展，常见做法是将单通道复制三次模拟 RGB：
python ir_img = cv2.imread(ir_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) ir_img = np.stack([ir_img] * 3, axis=-1) # shape: (H, W, 3)
- 或者修改模型第一层卷积以支持单通道输入（需重新训练）

YOLOFuse 默认采用前者，因此无需额外配置即可兼容标准模型。

❌ 痛点三：显存不足，尤其是决策级融合模型

尽管决策级融合在 LLVIP 数据集上能达到 mAP@50 达95.5%的高精度，但其双分支并行结构也带来了更高的内存消耗（模型体积约 8.8MB）。相比之下，中期特征融合模型仅2.61MB，推理速度更快，更适合边缘部署。

建议权衡表：

对于 Jetson Nano、RK3588 等边缘设备，强烈建议选用中期融合方案。

如何构建可持续的多模态检测流水线？

真正的工业级应用不会只跑一次推理。你需要考虑批处理、日志记录、异常捕获和结果分析。

下面是一个增强版 Shell 脚本示例，可用于自动化处理视频帧序列：

#!/bin/bash # 设置变量 SOURCE_DIR="frames/rgb" SOURCE_IR_DIR="frames/ir" OUTPUT_NAME="video_test_$(date +%Y%m%d_%H%M%S)" WEIGHTS="weights/yolofuse_mid.pt" # 执行推理 python infer_dual.py \ --source "$SOURCE_DIR" \ --source_ir "$SOURCE_IR_DIR" \ --weights "$WEIGHTS" \ --project "runs/batch_predict" \ --name "$OUTPUT_NAME" \ --exist_ok False # 输出摘要 echo "✅ 推理完成！结果已保存至: runs/batch_predict/$OUTPUT_NAME" echo "📊 图像总数: $(ls $SOURCE_DIR | wc -l)"

配合定时任务或消息队列，这套流程可轻松接入视频流分析系统。

总结与思考

infer_dual.py远不止是一个“跑模型”的脚本，它是连接算法与工程实践的桥梁。通过对它的深入理解，我们可以做到：

• 精准控制输入输出路径，避免混乱；
• 合理选择融合策略，在精度与资源间取得平衡；
• 规避常见部署陷阱，提升系统稳定性；
• 构建可扩展的推理流水线，支撑真实业务需求。

更重要的是，YOLOFuse 所体现的设计理念——标准化、模块化、易集成——正代表着现代 AI 工具链的发展方向。无论是教学演示、原型验证还是产品落地，它都能提供一条平滑的过渡路径。

未来，随着更多传感器模态（如深度图、雷达点云）的加入，类似的双流甚至多流推理框架将成为标配。而今天掌握infer_dual.py的每一个细节，都是为明天构建更复杂感知系统的坚实一步。

毕竟，真正强大的视觉系统，从来不是靠“看得见”，而是靠“看得懂”。