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YOLOFuse项目根目录结构解析：train_dual.py与infer_dual.py使用说明

在智能安防、自动驾驶和夜间监控等现实场景中，单一可见光摄像头在低光照、烟雾或恶劣天气下常常“失明”。你是否曾遇到过这样的问题：白天表现良好的目标检测模型，一到夜晚就频频漏检行人？或者在浓雾中，连近在咫尺的车辆都无法识别？

这正是多模态融合技术的价值所在。通过结合RGB图像的纹理细节与红外（IR）图像的热辐射信息，我们可以构建出真正全天候可用的目标检测系统。而YOLOFuse正是为此而生——一个基于 Ultralytics YOLO 架构扩展的开源框架，专为RGB-红外双流融合检测设计。

它不只是学术玩具，而是可以直接部署的工程化解决方案。项目提供了开箱即用的训练和推理脚本：train_dual.py和infer_dual.py。接下来，我们将深入这两个核心文件，看看它们是如何让复杂的多模态学习变得简单高效的。

从零开始：如何用train_dual.py训练你的第一个双流模型？

假设你现在有一组配对好的 RGB 与红外图像数据集（比如 LLVIP 或自行采集的数据），你想训练一个能在黑夜中依然稳定工作的检测器。第一步就是运行train_dual.py。

这个脚本本质上是一个增强版的 YOLO 训练入口，但它处理的是双通道输入流。它的设计哲学很明确：尽可能减少用户的干预成本。

数据怎么组织？命名一致即可

最让人头疼的往往是数据准备。但 YOLOFuse 的做法非常聪明——只要求你把图像按如下结构存放：

datasets/ ├── images/ # RGB 图像 │ ├── 001.jpg │ └── ... ├── imagesIR/ # 对应红外图像 │ ├── 001.jpg │ └── ... └── labels/ # 标注文件（仅需一份） ├── 001.txt └── ...

关键点在于：文件名必须完全对应。不需要额外标注红外图，系统会自动复用 RGB 的.txt标签。这对实际项目来说是个巨大的节省——毕竟请人标注几千张热成像图片的成本可不低。

融合策略选哪个？别盲目追求精度

train_dual.py支持三种主流融合方式：

我个人更推荐使用中期融合。原因很简单：它在参数量（仅 2.61MB）和 mAP（可达 94.7%）之间取得了极佳平衡，特别适合 Jetson Orin 这类边缘平台部署。相比之下，早期融合虽然理论上能捕捉更多原始信息交互，但带来的显存压力往往得不偿失。

你可以通过配置轻松切换：

model.train( data='data/llvip.yaml', imgsz=640, epochs=100, batch=16, name='fuse_mid_v1', fuse_strategy='middle' # 'early', 'middle', 'late' )

训练过程中，所有日志、权重和可视化曲线都会自动保存到runs/fuse/fuse_mid_v1目录下。你会发现 PR 曲线明显优于单模态模型，尤其是在小目标和弱纹理目标上的召回率提升显著。

⚠️ 小贴士：如果你遇到 OOM（Out of Memory）错误，优先尝试降低 batch size 到 8 或 4；若仍不行，改用yolofuse_s.yaml这类轻量配置。

模型训好了，怎么快速验证效果？infer_dual.py上场

训练完成只是第一步，真正的考验是看模型能不能在真实环境中“看得清”。

这时候就要用到infer_dual.py—— 它的设计目标只有一个：让用户一眼看出融合带来的增益。

只需一行命令，就能看到“热力加持”的检测结果

model = YOLO('runs/fuse/fuse_mid_v1/weights/best.pt') results = model.predict( source=['test_images/001.jpg', 'test_imagesIR/001.jpg'], imgsz=640, conf=0.5, save=True, project='runs/predict', name='demo_night' )

这段代码会加载你训练好的模型，并对一对图像进行联合推理。最终输出的结果图将清晰地显示哪些目标是仅靠 RGB 检测不到、但在融合后被成功捕获的。

举个例子：在一个夜间街景中，路灯下的行人可能因逆光变成剪影，RGB 分支几乎无法识别；但其体温在红外图中非常明显。经过特征融合后，模型能够“脑补”出该区域存在人体，并给出高置信度预测。

这种跨模态互补效应，在消防救援、边境巡逻等任务中尤为关键。

批量推理也毫无压力

你当然不会只测试一张图。infer_dual.py支持直接传入目录路径进行批量处理：

source=['test_images/', 'test_imagesIR/'] # 自动匹配同名文件

每张输出图像都会自动编号保存，避免覆盖。而且你可以通过results[i].boxes获取结构化的检测框信息，方便后续集成到业务系统中。

🔍 注意事项：确保两张图来自同一时间、同一视角！如果摄像头未做硬件同步，可能会出现错位，导致融合失效。建议使用触发信号同步拍摄。

它到底能解决什么实际问题？来看几个典型场景

我们不妨跳出代码本身，思考这样一个问题：为什么非得搞这么复杂，不能直接增强 RGB 图像吗？

答案是：有些物理限制，算法无法弥补。

更重要的是，YOLOFuse 在工程层面做了大量优化，让它不只是“能跑”，而是“好用”。

社区镜像一键启动，告别环境踩坑

PyTorch 版本冲突、CUDA 不兼容、Ultralytics 安装失败……这些曾经令人抓狂的问题，现在只需一条命令解决：

docker run -it --gpus all yolo-fuse:latest

镜像内已预装：
- PyTorch 2.0 + CUDA 11.8
- Ultralytics 最新版
- OpenCV, NumPy, Matplotlib 等常用库

你进容器的第一件事就可以执行python train_dual.py，省去了至少半天的环境调试时间。

融合模块高度可插拔，便于二次开发

如果你想尝试新的融合机制（比如注意力加权、交叉调制），只需要修改models/modules/fusion.py中的FusionBlock类：

class AttentionFusion(nn.Module): def __init__(self, channels): super().__init__() self.attention = nn.Sequential( nn.AdaptiveAvgPool2d(1), nn.Conv2d(channels*2, channels, 1), nn.Sigmoid() ) self.conv = Conv(channels*2, channels, 1) def forward(self, rgb_feat, ir_feat): fused = torch.cat([rgb_feat, ir_feat], dim=1) weight = self.attention(fused) return weight * rgb_feat + (1 - weight) * ir_feat

然后在 YAML 配置中替换原有 fusion 层即可。整个架构保持了与原生 YOLO 的兼容性，升级主干网络也非常方便。

如何选择合适的硬件？别让设备拖了后腿

尽管 YOLOFuse 做了很多轻量化努力，但它依然是计算密集型任务。以下是我在多个项目中总结出的部署建议：

训练阶段：至少一张 RTX 3060 Ti

• 推荐 GPU：RTX 3090 / A6000 / RTX 4090
• 显存要求：≥ 16GB（batch=16, imgsz=640）
• 若资源有限，可降为 batch=8 + mosaic=False

推理阶段：边缘设备也能胜任

得益于中期融合的小模型优势，YOLOFuse 可顺利部署至：

实测表明，在 Jetson AGX Orin 上运行 FP16 推理时，帧率可达 22 FPS，完全满足多数实时监控需求。

写在最后：多模态不是终点，而是起点

train_dual.py和infer_dual.py看似只是两个脚本，背后体现的是一种以实用为导向的技术演进思路。

它没有堆砌炫酷但难落地的模块，而是聚焦于解决真实世界中的痛点：
👉 夜晚看不见
👉 烟雾穿不过
👉 标注太贵
👉 部署太难

通过巧妙的设计——标签复用、路径自动化、融合策略可配、预打包镜像——YOLOFuse 把原本需要数周集成的工作压缩到了几个小时之内。

未来，我期待看到更多基于这一框架的创新应用，比如加入事件相机（Event Camera）做三模态融合，或是结合 LiDAR 点云实现全天候三维感知。但无论如何演进，核心逻辑不会变：让机器看得更全、更准、更稳。

而这一切，都可以从运行一次python train_dual.py开始。