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YOLOFuse 推理输出路径解析：如何快速定位runs/predict/exp中的检测结果

在夜间监控、工业巡检或无人机感知系统中，单一可见光图像常因光照不足而失效。此时，融合红外（IR）与RGB图像的多模态目标检测技术便成为破局关键。YOLOFuse 正是为此类场景打造的高效开源框架——它基于 Ultralytics YOLO 架构，支持双流输入，在 LLVIP 等公开数据集上展现出优异的鲁棒性。

然而，许多用户在完成推理后却面临一个看似简单却高频的问题：“我运行了infer_dual.py，但图片去哪儿了？”
答案通常就藏在那个不起眼的路径里：/root/YOLOFuse/runs/predict/exp。

这不仅是一个文件夹，更是你与模型之间“看得见”的桥梁。理解它的生成逻辑和访问方式，是验证效果、调试流程乃至部署上线的第一步。

当执行如下命令启动推理时：

cd /root/YOLOFuse python infer_dual.py

程序会加载预训练的双流融合模型，对测试目录下的 RGB-IR 图像对进行前向传播，并将带有边界框、类别标签和置信度的可视化结果自动保存下来。这些图像并不会出现在当前终端路径下，也不会弹出预览窗口，而是静默写入指定目录。

这个目录就是runs/predict/exp。

其命名遵循 Ultralytics 官方的日志管理规范：project/name结构。其中：
-project='runs/predict'表示这是预测任务的项目根目录；
-name='exp'是实验名称，默认从exp开始，若已存在则递增为exp2,exp3……以此类推。

这种设计避免了多次运行时的结果覆盖问题，也无需用户手动干预路径配置。比如第二次运行后，输出自然进入exp2，清晰可追溯。

更重要的是，这一切都通过一行参数控制：

results = model.predict( source='test_data/images', save=True, # 关键！必须开启才能保存图像 project='runs/predict', name='exp' )

只要save=True，系统就会触发内部绘图模块，使用 OpenCV 将检测框绘制到原始图像上，并以 PNG 或 JPG 格式输出至对应目录。整个过程轻量且标准化，兼容各类后续处理工具。

如果你希望更明确地组织测试批次，完全可以自定义名称：

model.predict(..., name='night_test_v1') # 输出路径变为：runs/predict/night_test_v1

这对于批量评估、AB 测试或多环境对比尤为重要——毕竟没人想在十几个expN文件夹里靠修改时间猜哪次对应哪个场景。

那么，实际使用中为何有人找不到输出？常见原因其实很朴素：

1. 误以为结果在脚本同级目录
   很多新手习惯性查看/root/YOLOFuse/根目录，却发现空空如也。实际上，除非特别指定，否则结果不会散落在项目根路径下。

2. 忽略了增量命名机制
   第一次运行生成exp，第二次却是exp2。如果仍去查exp，自然看不到最新结果。可以用这条命令快速定位最近的输出目录：

bash find runs/predict -type d -name "exp*" | sort

3. 关闭了保存功能
   在自定义脚本中，若遗漏save=True，模型虽能推理，但不会生成任何图像文件。这是最隐蔽也最常见的“无输出”原因。

4. Docker 权限或挂载问题
   若在容器中运行，宿主机挂载目录需具备写权限。否则即使路径正确，也会因 I/O 失败导致保存中断。可通过日志检查是否有类似Permission denied的报错。

举个真实案例：某安防团队开发夜间行人检测系统，集成 YOLOFuse 后运行测试视频，终端显示“inference completed”，但始终未见输出图像。排查发现，他们只检查了exp，而实际结果已写入exp5。使用以下命令即可精准定位：

ls -lt runs/predict/ | head -5

按修改时间排序后，最新的实验目录一目了然。

该路径的设计背后，体现的是工程化思维的成熟考量。

首先，自动化优于手动配置。相比传统方案中需要在代码里硬编码output_dir，YOLOFuse 借助 Ultralytics 内建的日志系统，实现了“开箱即用”的体验。初学者无需修改任何参数就能看到结果，极大降低了入门门槛。

其次，结构化利于后期分析。每个expN目录不仅包含标注图像，还可配套生成日志文件、统计指标甚至 TensorBoard 记录。例如，结合results.save_dir可直接获取本次运行的完整路径，用于后续 mAP 或 FPS 分析：

print(results[0].save_dir) # 输出如: runs/predict/exp/labels

再者，空间效率与可维护性兼顾。默认仅保存最终可视化图像，不存储中间特征图或原始张量，避免磁盘迅速耗尽。同时建议定期清理旧实验：

# 删除 exp4 到 exp100（保留前三次） rm -rf runs/predict/exp{4..100}

或者建立归档机制，将重要结果迁移到持久化存储：

tar -czf archive_20250405_exp3.tar.gz runs/predict/exp3

从系统架构看，runs/predict/exp处于整个推理链路的末端，承担着“结果呈现”与“反馈闭环”的双重角色：

用户输入 (RGB+IR) → YOLOFuse 推理引擎（双流骨干 + 融合模块） → 输出管理模块（绘图 + 路径分配） → 存储至 runs/predict/exp

它是人机交互的关键接口——没有可视化的输出，再强大的模型也只是黑箱中的数学运算。

对于科研人员，这里是模型优化前后对比的依据；
对于工程师，它是系统集成与交付验收的凭证；
对于新手，第一次看到清晰标注的人体或车辆框，往往是建立信心的起点。

YOLOFuse 通过标准化输出路径设计，把“让结果被看见”这件事做到极致。它减少的不仅是技术摩擦，更是心理障碍。当你知道每次推理都有迹可循、有图可查，才会真正敢于尝试、迭代和创新。

这种“以用户体验为中心”的工程哲学，正是推动 AI 技术从实验室走向产线的核心动力。