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YOLOFuse鲁棒性测试：对抗样本攻击防御能力评估

在自动驾驶车辆穿越浓雾的夜晚，摄像头画面模糊不清，行人几乎与背景融为一体——这样的场景对传统基于RGB图像的目标检测系统构成了严峻挑战。更令人担忧的是，即便在理想光照条件下，攻击者也可能通过精心设计的“对抗样本”，在图像中添加人眼无法察觉的微小扰动，诱导AI模型将空旷道路误判为拥堵车流，造成紧急制动或误加速等危险行为。

正是在这样双重威胁（环境干扰 + 主动攻击）并存的现实背景下，YOLOFuse应运而生。它不仅是一个融合可见光与红外信息的双流检测框架，更是一块可用于深度验证多模态系统安全边界的试验田。这套基于 Ultralytics YOLO 构建的开源方案，预装于即用型 Docker 镜像中，让研究人员无需耗费数日配置环境，即可直接切入核心问题：当面对对抗攻击时，多模态融合是否真的能提升模型的内在鲁棒性？

要理解 YOLOFuse 的价值，首先要看清楚它的技术骨架。其核心是典型的双流编码器结构，分别处理 RGB 和 IR 图像输入。这两个分支可以共享主干网络权重以减少参数量，也可以独立训练以保留模态特异性特征。关键在于，它们在某个阶段必须“对话”——也就是进行特征融合。

融合时机的选择，本质上是一场精度、速度与鲁棒性的权衡游戏：

• 早期融合（输入层拼接通道）虽然结构简单、计算成本低，但过早合并可能导致红外图像中的热信号被RGB纹理淹没；
• 决策级融合（各自输出再整合）灵活性高，抗单通道噪声能力强，但由于缺乏中间交互，难以实现细粒度互补；
• 而中期融合——比如在 Backbone 输出后的 C3 模块前进行特征图拼接——往往成为最优解。实验数据显示，该策略在 LLVIP 数据集上实现了94.7% mAP@50，同时模型体积仅2.61MB，兼顾了性能与效率。

这种设计并非凭空而来。其底层依托的是Ultralytics YOLO 框架的强大支撑体系。这个近年来广受欢迎的目标检测生态，提供了简洁的 CLI 接口、自动混合精度训练（AMP）、分布式训练支持以及完整的Trainer/Predictor扩展机制。YOLOFuse 正是在此基础上重写了数据加载逻辑和前向传播流程，使其能够识别成对的.jpg（RGB）与_ir.jpg（IR）文件，并确保时空对齐。

举个例子，其自定义的数据配置文件llvip.yaml就清晰体现了这一点：

path: /root/YOLOFuse/datasets/LLVIP train: images: images/ imagesIR: imagesIR/ labels: labels/ val: images: images/ imagesIR: imagesIR/ labels: labels/ names: ['person']

这个看似简单的 YAML 文件背后，隐藏着一个关键工程细节：命名一致性。系统依赖文件名匹配来实现双模态配对，任何错位都会导致错误融合，进而引发检测失效。因此，在实际部署前，必须保证采集设备的时间同步与空间校准。

再来看前向传播的核心代码片段：

def forward_fusion(self, rgb_img, ir_img): feat_rgb = self.backbone_rgb(rgb_img) feat_ir = self.backbone_ir(ir_img) fused_feat = torch.cat([feat_rgb, feat_ir], dim=1) output = self.detect_head(fused_feat) return output

这里使用torch.cat沿通道维度拼接两个特征图，要求两者空间尺寸完全一致。这意味着两分支的网络结构必须对称，否则张量无法对齐。这也解释了为何多数实现选择共享主干或采用相同层数的独立主干。

那么，在真实应用场景中，这套系统解决了哪些痛点？

先看一个典型用例：夜间行人检测。传统的纯RGB模型在无光环境下表现极差，即便使用图像增强技术也难以恢复有效纹理。而人体作为稳定的热源，在红外图像中始终具有高对比度。YOLOFuse 利用这一物理特性，使模型即使在全黑环境中也能依靠IR通道稳定输出。实测表明，在 LLVIP 这类包含大量夜景样本的数据集上，其漏检率相比单模态基线降低超过30%。

但这只是第一步。真正考验系统可靠性的，是它能否抵御恶意攻击。

设想这样一个攻击场景：攻击者在监控画面中加入微小扰动，使人行道上的阴影被误识别为行人，从而触发虚假警报，干扰安防系统的正常运行。这类攻击在单模态系统中已屡见不鲜，FGSM、PGD 等方法可在几秒内生成有效对抗样本。

而在 YOLOFuse 中，攻击难度显著上升。原因有三：

1. 攻击面扩大：攻击者需同时操控RGB与IR两个输入通道才能成功误导模型，这要求更高的攻击成本和技术复杂度；
2. 特征冗余增强鲁棒性：某一模态受到扰动时，另一模态仍可能提供正确线索。例如，对抗扰动可能欺骗RGB分支将树影识别为人体，但该区域在IR图像中并无明显热源，因此融合后整体置信度下降，最终被抑制；
3. 融合机制自带一定噪声过滤能力：中期融合引入的额外非线性变换（如后续CSP模块）可能破坏对抗扰动的结构连续性，削弱其有效性。

当然，目前的 YOLOFuse 并未内置专门的防御模块，但它为集成此类功能提供了良好基础。例如，可以在训练阶段引入对抗训练（Adversarial Training），使用 PGD 生成的对抗样本参与训练，迫使模型学习更稳健的特征表示；或者引入注意力门控机制，动态调整两个模态的融合权重，在检测到某通道存在异常响应时自动降权处理。

从使用流程上看，整个系统运行于预装 PyTorch、CUDA 及所有依赖项的 Docker 镜像中，路径位于/root/YOLOFuse。首次运行若提示python: command not found，可通过软链接修复：

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

进入项目根目录后，执行推理只需一行命令：

cd /root/YOLOFuse python infer_dual.py

结果将自动保存至runs/predict/exp/目录。对于自定义训练，用户只需上传配对图像至新数据集文件夹，修改 YAML 配置指向该路径，然后运行train_dual.py即可。训练日志与.pt权重文件会按实验编号保存在runs/fuse/下，便于版本管理。

值得注意的是，这套系统的设计充满了实用主义考量。例如，标注工作仅需在RGB图像上完成，IR图像直接复用标签。这大大降低了人工标注成本，尤其适合大规模部署场景。又如，推荐使用中期融合而非决策级融合，除了性能优势外，还因为它更适合端到端训练，避免后期规则融合带来的梯度断开问题。

不过，也有一些限制需要提前意识到：

• 显存消耗约为单流模型的1.8~2倍，建议至少配备8GB显存的GPU；
• 严格的数据对齐要求意味着硬件层面必须做好时间戳同步与镜头配准；
• 当前版本尚未提供 ONNX 导出脚本，边缘部署需自行转换。

尽管如此，YOLOFuse 的开放架构为其未来拓展留下了充足空间。我们完全可以设想以下演进方向：

• 集成 FGSM/PGD 攻击模块作为内置测试工具，一键生成对抗样本进行压力测试；
• 引入跨模态注意力机制（Cross-modal Attention），让模型学会根据场景动态加权RGB与IR特征；
• 支持 TensorRT 或 OpenVINO 加速，推动其在 Jetson 或 Hailo 等边缘设备上的落地应用。

某种程度上，YOLOFuse 不只是一个检测工具，它代表了一种新的工程范式：将安全性评估前置到模型设计之初。在一个越来越强调 AI 可信性的时代，仅仅追求高 mAP 已远远不够。我们需要知道，模型为什么做出某个判断？它是否容易被欺骗？在极端条件下是否依然可靠？

而 YOLOFuse 提供了一个清晰的答案路径：通过多模态冗余提升感知稳定性，通过模块化设计支持安全扩展，通过开箱即用的环境降低研究门槛。它不仅是解决“看得见”的问题，更是为应对“看不见”的威胁做好准备。

这种高度集成且面向实战的设计思路，正在引领智能感知系统从“能用”走向“可信”。