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YOLOFuse训练自定义数据集完整实践指南

在智能安防、夜间巡检和应急救援等现实场景中，单一可见光摄像头常常“看不清”——低光照、烟雾遮挡或伪装目标让传统目标检测模型频频失效。而红外图像能捕捉热辐射信息，在黑暗环境中依然清晰成像。于是，RGB-红外双模态融合检测成为突破这一瓶颈的关键技术。

YOLOFuse 正是为此而生：它基于 Ultralytics YOLO 架构扩展，专为处理成对的可见光与红外图像设计，支持多种特征融合策略，已在 LLVIP 等公开数据集上验证其卓越性能。更关键的是，社区提供了预配置镜像环境，开发者无需折腾 CUDA、PyTorch 版本兼容问题，登录即可开始训练自己的多模态模型。

本文不讲空泛理论，而是带你一步步走通从准备数据到启动训练的全流程——就像一位有经验的工程师坐在你旁边指导那样自然流畅。

项目结构与路径约定

进入系统后你会看到一个清晰的目录布局：

/root/YOLOFuse/ ├── train_dual.py ← 双流训练主脚本 ├── infer_dual.py ← 推理脚本 ├── data/ ← 数据配置文件存放处 │ └── my_dataset.yaml ├── datasets/ ← 自定义数据集根目录 │ └── my_dataset/ │ ├── images/ ← RGB 图像 │ ├── imagesIR/ ← 对应红外图像（同名） │ └── labels/ ← YOLO格式标注.txt文件 └── runs/ ├── fuse/ ← 训练输出：权重、日志、曲线 └── predict/ ← 推理结果保存路径

这个结构不是随意定的，而是由train_dual.py中的数据加载逻辑决定的。比如当你指定data=my_dataset.yaml，程序会自动按相对路径查找/datasets/my_dataset/images/...下的图像，并同步读取imagesIR和labels目录下的对应文件。

小贴士：如果你习惯用绝对路径管理数据，也可以修改 YAML 文件中的路径指向任意位置，只要确保三类文件能正确配对即可。

数据怎么放？命名必须严格对齐

YOLOFuse 的核心假设是：每张 RGB 图像都有一张空间配准好的红外图像作为补充。因此，文件名必须完全一致。

举个例子：
-datasets/my_dataset/images/001.jpg→ 可见光图
-datasets/my_dataset/imagesIR/001.jpg→ 同一时刻拍摄的红外图
-datasets/my_dataset/labels/001.txt→ 标注文件（基于可见光图像标注）

这里的“同一时刻”很重要——如果两幅图像没有经过几何校正（即未配准），直接拼接特征会导致错位，反而降低精度。实际部署前，请务必确认你的采集设备已完成硬件级或软件级图像对齐。

至于标签格式，沿用标准 YOLOv5/v8 的.txt归一化坐标：

<class_id x_center y_center width height>

例如一行内容为0 0.48 0.52 0.3 0.6表示一个人（class_id=0）位于图像中心附近，框较大。

⚠️ 注意事项：
- 不需要为红外图像单独标注！系统默认使用同一份标签。
- 若暂时缺少真实红外数据，可将 RGB 图像复制一份到imagesIR目录用于流程调试（但此时无真正融合意义）。
- 建议统一预处理图像尺寸至 640×640，避免训练时因缩放差异引入抖动。

配置文件怎么写？YAML 是桥梁

训练脚本通过 YAML 文件了解你的数据集信息。创建一个新配置很简单，在/root/YOLOFuse/data/下新建my_dataset.yaml：

# data/my_dataset.yaml train: datasets/my_dataset/images/train.txt val: datasets/my_dataset/images/val.txt nc: 1 names: ['person']

其中：
-train和val指向包含图像路径列表的文本文件；
-nc是类别数量；
-names是类别名称列表。

接着生成train.txt和val.txt。可以用一条 shell 命令快速提取所有训练图像路径：

find datasets/my_dataset/images -name "*.jpg" | sort > data/train.txt

如果是手动划分训练集/验证集，可以把路径分别写入不同文件。注意路径是相对于项目根目录的，所以写成datasets/my_dataset/images/001.jpg而非绝对路径。

💡 实践建议：
初次训练时建议先关闭数据增强（如 Mosaic、HSV 变换），待损失稳定收敛后再开启，有助于提升训练稳定性。

如何启动训练？命令行参数很关键

一切就绪后，只需运行一条命令：

cd /root/YOLOFuse python train_dual.py --data data/my_dataset.yaml --fuse_type middle

这里几个关键参数值得细说：

为什么推荐middle融合？因为它在性能与效率之间取得了极佳平衡：相比单模态仅增加约 2.61MB 模型体积，mAP@50 却能达到 94.7%，非常适合边缘部署。

如果你有预训练权重（如yolofuse-s.pt），还可以加上--weights yolofuse-s.pt进行迁移学习，加快收敛速度。

模型训练完成后去哪找结果？

训练结束后，输出默认保存在：

runs/fuse/train/ ├── weights/ │ ├── best.pt ← 最高验证指标的模型 │ └── last.pt ← 最终轮次模型 ├── results.png ← mAP、Loss 曲线图 └── args.yaml ← 本次训练的所有超参数记录

你可以用以下代码加载最佳模型进行推理：

from ultralytics import YOLO model = YOLO('runs/fuse/train/weights/best.pt') results = model.predict( source='datasets/my_dataset/images/test.jpg', source_ir='datasets/my_dataset/imagesIR/test.jpg', imgsz=640, conf=0.5 )

或者直接用命令行执行：

python infer_dual.py \ --source datasets/my_dataset/images/test.jpg \ --source_ir datasets/my_dataset/imagesIR/test.jpg

推理结果会保存在runs/predict/exp/，带检测框的图片可直接查看。

常见问题与应对策略

Q1：提示 “No such file or directory: imagesIR/xxx.jpg”？

这是最常见的错误。检查两点：
1.images/和imagesIR/是否都有名为xxx.jpg的文件；
2. 文件名是否完全一致（包括大小写和扩展名）。

Linux 系统区分大小写，IMG_001.JPG和img_001.jpg被视为不同文件。

Q2：训练初期 loss 波动剧烈？

可能是数据增强太激进。尝试：
- 关闭 Mosaic 增强；
- 使用预训练权重初始化；
- 减小学习率（如lr0=0.001）。

Q3：显存不足怎么办？

双流网络比单流多一倍输入，显存压力更大。解决方案包括：
- 降低 batch size；
- 使用fuse_type=late（决策融合，显存最低）；
- 启用梯度累积（--accum=2）模拟大 batch 效果。

Q4：如何评估融合效果？

对比实验最直观：
- 单独训练纯 RGB 模型；
- 再用相同数据训练 RGB+IR 融合模型；
- 在低光测试集上比较 mAP 和漏检率。

你会发现，在夜晚或烟雾场景下，融合模型明显更鲁棒。

融合机制背后的工程权衡

虽然 YOLOFuse 支持多种融合策略，但在实际应用中要根据需求做取舍：

我个人更倾向于中期融合（middle fusion）：它在 Backbone 提取一定深度特征后进行交互（如拼接 + 1×1 卷积），既能保留模态特异性，又能实现跨通道信息互补，且额外参数极少。

相比之下，早期融合虽然理论上信息最丰富，但容易导致模型偏向某一模态；而决策级融合则可能丢失中间层的协同优化机会。

性能优化建议：不止于训练

当你要把模型推向落地时，这些技巧会很有帮助：

✅ 导出为 ONNX/TensorRT 加速推理

python export.py --weights runs/fuse/train/weights/best.pt --format onnx

转换为 ONNX 后可用 TensorRT 进一步优化，显著提升推理速度，尤其适合 Jetson 等嵌入式平台。

✅ 红外图像预处理增强对比度

原始红外图像常呈灰暗状，加入直方图均衡化或 CLAHE 处理可提升纹理细节：

import cv2 clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8)) enhanced = clahe.apply(ir_image)

这对小目标检测尤其有效。

✅ 使用软标签或注意力机制改进融合

进阶玩法可以尝试：
- 引入 Cross-Attention 模块，让 RGB 特征引导 IR 特征聚焦重点区域；
- 使用知识蒸馏，让融合模型学习单模态教师模型的行为边界。

结语：让多模态检测真正“触手可及”

YOLOFuse 的最大价值，不只是技术上的创新，更是降低了多模态检测的应用门槛。过去，搭建一套 RGB-IR 融合系统需要耗费大量时间调试环境、对齐数据、实现双流网络；而现在，借助社区提供的完整镜像，你可以在几小时内完成整个流程——从上传数据到跑出第一个检测结果。

更重要的是，它的设计哲学非常务实：
- 不强制要求双标注，节省人力成本；
- 提供多种融合模式，适配不同硬件条件；
- 接口简洁，与 Ultralytics 生态无缝衔接。

无论是科研验证、教学演示还是工业原型开发，YOLOFuse 都是一个值得信赖的起点。下次当你面对“夜里看不见”的难题时，不妨试试给模型加一双“热感应的眼睛”。