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YOLOFuse模型压缩尝试：剪枝量化对融合性能的影响研究

在智能安防、自动驾驶和夜间监控等现实场景中，单一可见光摄像头常常“看不清”——低光照下噪点多，烟雾环境中细节丢失，极端天气里误检频发。这些问题暴露了传统目标检测系统的感知瓶颈。而红外（IR）成像恰好能弥补这些短板：它不依赖环境光照，能够捕捉物体热辐射信息，在黑暗或遮挡条件下依然稳定工作。

于是，多模态融合成为破局关键。将可见光（RGB）与红外图像结合，让模型“既看得清又感得热”，已成为提升复杂环境下检测鲁棒性的主流路径。Ultralytics YOLO 系列因其高效架构和易用性，自然成为这一方向的理想基座。YOLOFuse 正是在此背景下诞生的——一个专为 RGB-IR 双流融合设计的目标检测系统。

但问题也随之而来：双分支结构带来了更高的参数量与计算开销。原始决策级融合模型体积接近 9MB，难以部署到 Jetson Nano 或边缘网关这类资源受限设备上。如何在保持高精度的同时实现轻量化？这正是我们关注的核心命题。

YOLOFuse 的核心在于灵活支持多种融合策略，每种方式对应不同的信息交互时机与资源消耗模式：

• 早期融合：将 RGB 和 IR 图像在输入层就沿通道拼接（6通道输入），共享同一主干网络提取特征。这种方式信息交互最早，理论上能学到更深层次的跨模态关联，但参数增长明显。
• 中期融合：两个分支分别运行至中层（如 SPPF 前），再对特征图进行拼接或加权融合。这种折中方案既能保留一定独立性，又能引入跨模态引导，是性价比最高的选择之一。
• 决策级融合：完全独立的双流结构，仅在输出端通过 NMS 或投票机制合并结果。虽然鲁棒性强，但相当于训练两个完整模型，资源代价最高。

我们在 LLVIP 数据集上的基准测试发现，中期特征融合以仅 2.61MB 的模型大小实现了 94.7% 的 mAP@50，而早期和决策级融合分别为 5.20MB 和 8.80MB，精度均为 95.5%。这意味着，牺牲不到 1% 的精度，换来近 70% 的体积缩减，对于边缘部署而言极具吸引力。

# infer_dual.py 中的关键调用逻辑 from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolofuse-mid.yaml') # 切换配置即可切换融合策略 results = model.predict( source_rgb='datasets/images/', source_ir='datasets/imagesIR/', fuse_strategy='mid', # 支持 'early', 'mid', 'late' save=True, project='runs/predict' )

这段代码看似简单，背后却隐藏着工程设计的深思熟虑：接口统一、配置解耦、流程标准化。用户无需修改任何推理逻辑，只需更换 YAML 配置文件和参数选项，就能快速对比不同融合策略的表现，极大提升了实验效率。

然而，即便是 2.61MB 的中期融合模型，仍不足以满足某些极端轻量需求。例如在 Jetson TX2 上运行实时视频流时，若希望达到 20FPS 以上且留出余量处理其他任务，模型必须进一步压缩。这就引出了我们的主线任务——剪枝 + 量化联合压缩。

先说剪枝。我们采用的是结构化通道剪枝，基于torch-pruning库实现。其核心思想是评估每个卷积层输出通道的重要性（常用 L1 范数作为评分标准），然后移除最不重要的部分通道，并对剩余结构微调恢复精度。

import torch_pruning as tp def prune_model(model, pruning_ratio=0.4): target_layers = [m for m in model.modules() if isinstance(m, nn.Conv2d)] DG = tp.DependencyGraph().build_dependency(model, example_inputs=torch.randn(1,3,640,640)) strategy = tp.strategy.L1Strategy() for layer in target_layers: if hasattr(layer, 'weight'): prunable = len(layer.weight) > 1 # 至少保留一个通道 if prunable: num_pruned = int(len(layer.weight) * pruning_ratio) if num_pruned > 0: idxs = strategy(layer.weight, amount=num_pruned) plan = DG.get_pruning_plan(layer, tp.prune_conv, idxs=idxs) plan.exec() return model

这里有个容易被忽视的细节：剪枝不是一次性操作。直接粗暴裁剪 40% 通道会导致精度崩塌。正确的做法是分阶段进行——比如每次剪 10%，微调 5 个 epoch，逐步推进。同时要特别注意残差连接、跳跃连接等结构中的通道依赖关系，避免破坏网络拓扑。torch-pruning提供了依赖图分析功能，能自动识别并保护关键通路，这是保证剪枝后模型可训性的关键技术保障。

再来看量化。我们优先采用量化感知训练（QAT）而非简单的后训练量化（PTQ）。原因很直接：PTQ 在双流结构上容易出现激活分布偏移，尤其是在两个模态特征尚未充分对齐的情况下，低精度运算会放大误差。而 QAT 在训练过程中模拟量化噪声，使模型提前适应 INT8 运算环境，最终精度损失更可控。

实际部署中，我们将剪枝后的模型导出为 ONNX，再通过 TensorRT 编译生成.engine文件。这个过程支持动态范围校准、层融合优化和 kernel 自动选择，能在 NVIDIA 边缘设备上实现最大加速比。

可以看到，联合压缩后模型最终体积不足 1MB，推理速度提升近一倍，而精度损失控制在可接受范围内。更重要的是，整个 pipeline 完全可复现：从训练、剪枝、微调到量化导出，所有脚本均已集成在镜像中。

数据组织方面，YOLOFuse 采用了极简但严谨的设计。要求 RGB 与 IR 图像严格同名且路径对齐，标签文件复用一份即可。这种“零冗余标注”理念大幅降低了数据准备成本，尤其适合工业级应用。

datasets/ ├── images/ ← RGB 图像 │ └── 001.jpg ├── imagesIR/ ← 红外图像（同名） │ └── 001.jpg └── labels/ └── 001.txt

但这也带来一个潜在风险：文件系统大小写敏感性可能导致配对失败。例如 Linux 下001.JPG与001.jpg被视为不同文件，而在 Windows 中可能自动匹配。因此我们建议预处理阶段统一转换为小写.jpg格式，并运行校验脚本确保所有样本都能正确加载。

此外，该设计隐含了一个强假设：RGB 与 IR 图像已完成空间配准。如果是自研硬件系统，需确保双摄像头内外参标定准确；若使用公开数据集（如 LLVIP），则应确认其已做刚性对齐。否则即使名字匹配，像素级错位也会导致特征融合失效。

回到实际应用场景，这套技术组合拳的价值才真正显现：

• 在智能安防领域，一套部署于园区周界的边缘盒子，白天靠可见光识别衣着特征，夜晚自动切换为红外热源感知，配合中期融合+压缩模型，可在低功耗下持续运行，显著提升夜间行人检出率；
• 自动驾驶车辆的 AEB 系统，在无路灯乡村道路上遇到静止障碍物时，单靠视觉极易漏检，而融合红外信号后可提前预警，增强安全性；
• 消防救援场景中，浓烟遮蔽了可见光视野，但人体热辐射依然清晰，YOLOFuse 可穿透烟雾定位被困人员位置，为黄金救援争取时间。

这些都不是纸上谈兵。我们已在 Jetson AGX Xavier 上完成端到端验证：加载剪枝量化后的模型，接入双模相机，实测延迟低于 45ms，满足实时性要求。

当然，也存在一些权衡取舍。例如压缩顺序就很关键——必须先剪枝再量化。如果反过来，在 FP32 上做 PTQ，由于权重分布已被稀疏化干扰，校准过程不稳定，反而可能导致更大精度损失。另外，微调环节不可省略，至少需要 10 个 epoch 才能让模型重新收敛，尤其是注意力机制较强的颈部结构（如 C2f 模块）。

未来还有更多优化空间。比如引入知识蒸馏，用大模型指导小模型学习跨模态表示；或者设计门控融合模块，动态调整 RGB 与 IR 特征的贡献权重，进一步提升泛化能力。甚至可以探索异构输入（如事件相机+红外），拓展多模态边界。

技术演进的本质，是从“能不能用”走向“好不好用”。YOLOFuse 不只是一个学术原型，它代表了一种工程化的思维：把复杂的多模态融合、模型压缩与部署链条，封装成一条清晰、可复制、开箱即用的工作流。社区镜像预装了 PyTorch 1.13+、CUDA、OpenCV 等全套依赖，连软链接都已修复妥当，省去开发者平均三小时的环境配置时间。

这种“降低门槛”的努力，或许比任何单一技术创新都更具长远价值。因为它意味着更多工程师可以快速切入，聚焦真正的问题本身——如何让机器看得更远、更准、更可靠。