YOLOFuse新生儿保温箱监控：温度波动即时提醒
2026/1/2 1:32:42
YOLOFuse配置文件修改教程：轻松切换自定义数据集
在智能安防、自动驾驶和夜间监控等实际场景中，单一可见光图像的检测能力常常受限于光照不足或环境遮挡。面对漆黑的夜晚、浓烟弥漫的火场，或是强逆光下的道路，传统目标检测模型很容易“失明”。这时候，红外（IR）图像的价值就凸显了出来——它不依赖可见光，而是捕捉物体发出的热辐射，能够在完全无光的环境中清晰成像。
于是，将RGB与红外图像融合进行目标检测，成为提升系统鲁棒性的关键技术路径。YOLOFuse 正是为此而生的一个开源双流多模态检测框架。它基于 Ultralytics YOLO 架构设计，支持多种融合策略，在保持轻量化的同时实现了高精度表现。比如其推荐的中期特征融合方案，仅需2.61MB模型大小即可达到94.7% mAP@50，非常适合部署在边缘设备上。
但再强大的模型，也得先能“看懂”你的数据才行。很多开发者在尝试接入自己的双模态数据集时卡在了第一步：如何让训练脚本能正确加载 RGB 和 IR 图像？答案其实藏在一个看似不起眼的.yaml配置文件里。
YOLOFuse 的核心设计理念之一就是解耦数据与代码。你不需要修改任何 Python 源码，只需调整一个 YAML 文件，就能完成从公开数据集（如 LLVIP）到自定义数据集的无缝切换。这个机制不仅降低了使用门槛，也让整个训练流程更加清晰可控。
那么，这个配置文件到底长什么样？我们来看一个典型的例子：
train: ../datasets/my_custom_dataset/images val: ../datasets/my_custom_dataset/images trainIR: ../datasets/my_custom_dataset/imagesIR valIR: ../datasets/my_custom_dataset/imagesIR labels: ../datasets/my_custom_dataset/labels nc: 1 names: ['person']别小看这几行内容，它们决定了整个训练过程的数据来源和任务定义。其中最关键的是五个字段：
train/val：指定可见光图像的训练与验证路径；trainIR/valIR：对应红外图像目录；labels：共享的标注文件夹，要求所有 label 都是 YOLO 格式的.txt文件（归一化坐标）；nc：类别数量；names：类别名称列表，顺序必须与标签中的 class ID 对齐。
这里有个关键细节：RGB 与 IR 图像必须同名且一一对应。例如000001.jpg在images/和imagesIR/中都要存在，否则数据加载器会因无法配对而报错。这一点在实际项目中尤其需要注意，尤其是在手动整理数据或使用不同相机采集时容易出问题。
那这些配置是怎么被读取并生效的呢？打开train_dual.py，你会发现类似这样的代码片段：
import yaml import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--data', type=str, default='cfg/llvip.yaml', help='dataset.yaml path') opt = parser.parse_args() with open(opt.data, 'r') as f: data_config = yaml.safe_load(f) print("Training on dataset:", data_config['train']) print("Number of classes:", data_config['nc'])通过argparse接收命令行参数，配合yaml.safe_load()解析配置文件，最终生成一个字典对象供后续模块调用。这种设计使得你可以自由地通过以下命令启动训练：
python train_dual.py --data data/my_custom_dataset.yaml无需改动任何源文件，真正实现“换数据不改代码”。
为了帮助你顺利迁移自己的数据集，下面是一套经过验证的标准操作流程。
第一步：组织好你的数据结构
确保你的数据按如下方式存放：
/root/YOLOFuse/datasets/my_custom_dataset/ ├── images/ ← 存放RGB图像 │ ├── 000001.jpg │ └── 000002.jpg ├── imagesIR/ ← 存放红外图像，命名需完全一致 │ ├── 000001.jpg │ └── 000002.jpg └── labels/ ← 共享的YOLO格式标注 ├── 000001.txt └── 000002.txt特别提醒：如果你是从其他格式（如 COCO 或 VOC）转换而来，请务必确认标注已正确转为 YOLO 所需的归一化(class_id x_center y_center width height)格式，并检查是否存在空文件或类别越界的情况。
第二步：创建专属配置文件
进入data/目录，新建一个.yaml文件，比如my_custom_dataset.yaml。注意路径写法要准确——由于该文件位于项目根目录下，引用上级目录中的数据集时需要用../回退一级。
train: ../datasets/my_custom_dataset/images val: ../datasets/my_custom_dataset/images trainIR: ../datasets/my_custom_dataset/imagesIR valIR: ../datasets/my_custom_dataset/imagesIR labels: ../datasets/my_custom_dataset/labels nc: 1 names: ['person']如果你有多个类别，比如同时检测人、车、动物，那就写成：
nc: 3 names: ['person', 'car', 'animal']切记names列表的索引要与 label 文件中的class_id完全匹配，否则会导致分类混乱。
第三步：运行训练前做一次路径验证
在正式开始训练之前，强烈建议先手动检查路径是否可访问。一个小技巧是使用 shell 命令快速查看前几条数据：
ls /root/YOLOFuse/datasets/my_custom_dataset/images/*.jpg | head -5 ls /root/YOLOFuse/datasets/my_custom_dataset/imagesIR/*.jpg | head -5如果输出为空，说明路径可能拼错了，或者文件扩展名不是.jpg（可能是.png或.jpeg）。YOLOFuse 默认不会自动识别多种格式，需要你在代码层面做额外处理。
第四步：启动训练并监控日志
一切就绪后，进入项目根目录执行训练命令：
cd /root/YOLOFuse python train_dual.py --data data/my_custom_dataset.yaml训练过程中，控制台会打印当前使用的数据路径、类别数以及每轮的损失值。如果看到类似Creating data loaders...和Starting training for 300 epochs...的提示，说明配置已成功加载。
训练完成后，模型权重将保存在：
/root/YOLOFuse/runs/fuse/exp*/weights/best.pt你可以用这个best.pt来进行推理测试，看看在真实场景下的表现如何。
当然，实际应用中总会遇到一些“坑”。以下是几个常见问题及其解决方案：
| 问题现象 | 可能原因 | 解决方法 |
|---|---|---|
| 报错 “File not found” 或图像加载失败 | 路径错误或文件缺失 | 使用ls检查路径；确认图像与 label 是否同名存在 |
| 训练正常但检测不到任何物体 | 类别数设置错误或 label 为空 | 检查nc是否与实际一致；抽查几个.txt文件是否有内容 |
| IR 图像未参与训练 | trainIR字段缺失或路径无效 | 确保配置中有trainIR字段，并指向正确的红外目录 |
| 显存溢出（OOM） | batch size 过大或模型太重 | 减小batch_size；优先选择中期融合策略以降低显存占用 |
值得一提的是，YOLOFuse 支持复用 RGB 的标注来训练 IR 分支，这意味着你只需要在可见光图像上打标，就可以让模型同时学习两种模态的信息。这一设计极大地节省了标注成本，尤其适合那些红外图像难以人工判读的场景。
从工程角度看，一个好的多模态系统不仅要准，还要稳、要快、要易维护。YOLOFuse 在这方面做了不少贴心的设计：
- 硬件同步采集建议：虽然框架本身不负责采集，但它隐含了一个前提——RGB 与 IR 图像必须严格对齐。因此推荐使用带硬件触发功能的双目相机，避免因时间差导致的错位。
- 配置即文档：把
.yaml文件纳入 Git 版本管理后，每一次实验都有据可查。配合训练脚本和权重文件，可以轻松复现任意历史结果。 - 自动化脚本辅助：对于频繁更换数据集的团队，完全可以写个 Python 脚本来自动生成配置文件，甚至自动校验图像配对情况，进一步提升效率。
回到最初的问题：为什么我们要花精力去修改一个配置文件？
因为这背后代表了一种现代深度学习项目的最佳实践——通过声明式配置驱动整个训练流程。你不应该为了换个数据就去翻改代码，就像你不应该为了换轮胎而去重写汽车引擎。
YOLOFuse 的这套机制，让开发者可以把注意力集中在真正重要的事情上：数据质量、模型调优、业务落地。而不是陷在路径拼接、文件读取这些琐碎细节里。
更进一步讲，这种“配置优先”的思想也为未来扩展打下了基础。今天是 RGB + IR，明天完全可以是 RGB + Depth、RGB + Thermal、甚至 RGB + Event Camera。只要统一输入接口，核心架构就能复用。
对于正在探索多模态检测的团队来说，YOLOFuse 不只是一个技术原型，更是一个可快速验证想法的实用工具。它降低了入门门槛，又不失灵活性，正是那种“拿来就能跑，跑了还能改”的理想型开源项目。
当你第一次用自己的数据跑通训练，看到 loss 曲线平稳下降，那一刻你会明白：原来打通多模态之路的第一步，不过是改对了一个.yaml文件。