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YOLOFuse实操手册：模型版本管理与备份最佳实践

1. 引言

1.1 多模态目标检测框架YOLOFuse

YOLOFuse 是一个基于 Ultralytics YOLO 架构构建的多模态目标检测框架，专为融合 RGB 可见光图像与红外（IR）图像设计。通过双流网络结构，YOLOFuse 能够在低光照、烟雾遮挡等复杂环境下显著提升目标检测的鲁棒性与精度。该框架支持多种融合策略，包括早期特征融合、中期特征融合和决策级融合，适用于安防监控、夜间巡检、自动驾驶等多个实际应用场景。

1.2 预置镜像环境优势

本镜像已为您预装好所有依赖环境，基于 Ultralytics YOLO 框架构建，支持 RGB 与红外（IR）图像的双流融合检测。您无需配置复杂的 PyTorch 或 CUDA 环境，开箱即用。项目代码位于/root/YOLOFuse，训练、推理脚本齐全，且默认集成 LLVIP 数据集，用户可直接启动训练或推理任务，极大降低部署门槛。

2. 模型版本管理的重要性

2.1 为什么需要模型版本管理？

在深度学习项目中，模型是不断迭代优化的结果。每一次训练都可能产生不同的权重文件（.pt），涉及不同超参数、数据集版本或融合策略。若缺乏有效的版本控制机制，极易导致以下问题：

• 无法复现结果：不清楚某次高 mAP 对应的是哪一版训练配置。
• 协作困难：团队成员之间难以共享和比对模型性能。
• 回滚成本高：当新模型表现变差时，无法快速恢复到历史优质版本。

因此，建立系统化的模型版本管理流程，是保障实验可追溯性和工程稳定性的关键。

2.2 版本管理的核心维度

建议从以下四个维度对模型进行归档与标记：

3. 实践指南：模型版本控制与备份策略

3.1 自动化命名规范

为避免手动命名混乱，建议在训练脚本中加入自动命名逻辑。可在train_dual.py中添加如下代码片段：

from datetime import datetime import os def get_model_name(dataset='LLVIP', fusion_type='mid', notes=''): timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") name = f"yolofuse_{fusion_type}_{dataset}_{timestamp}" if notes: name += f"_{notes}" return name

随后将该名称用于保存路径：

model_name = get_model_name(fusion_type='mid', dataset='LLVIP', notes='lr001') save_dir = f"/root/YOLOFuse/runs/fuse/{model_name}" os.makedirs(save_dir, exist_ok=True)

这样每次训练都会生成唯一标识的目录，便于后期检索。

3.2 训练日志与配置快照

除了模型权重.pt文件外，还应保存以下辅助信息以实现完整复现：

• 训练配置文件：如args.json，记录命令行参数或配置字典
• 数据划分信息：train.txt,val.txt的副本或哈希值
• 环境依赖清单：导出当前 Python 环境

示例：导出依赖包列表

pip freeze > /root/YOLOFuse/runs/fuse/yolofuse_mid_20250405_143012/requirements.txt

同时建议使用yaml或json存储训练参数：

import json config = { "model": "YOLOFuse-Mid", "dataset": "LLVIP", "epochs": 100, "batch_size": 16, "lr0": 0.01, "fusion_strategy": "mid", "imgsz": 640 } with open(os.path.join(save_dir, "config.json"), "w") as f: json.dump(config, f, indent=4)

3.3 使用Git管理代码与配置变更

虽然模型权重不推荐提交至 Git（因体积大），但训练脚本、配置文件、数据预处理逻辑等应纳入版本控制系统。

初始化仓库并跟踪关键文件：

cd /root/YOLOFuse git init git add train_dual.py infer_dual.py cfg/ data/ config/ git commit -m "Initial commit: base YOLOFuse setup"

每当修改训练逻辑或融合模块时，提交变更并关联模型版本：

git add . git commit -m "feat: add mid-fusion attention module for v2 model"

可通过git log查看历史变更，并与模型时间戳对应。

4. 安全备份策略

4.1 本地备份：定期归档至独立存储

建议将重要模型定期打包压缩并移出工作目录，防止磁盘满载或误删。

自动化归档脚本示例（backup.sh）：

#!/bin/bash SOURCE_DIR="/root/YOLOFuse/runs/fuse" BACKUP_DIR="/root/backups" TIMESTAMP=$(date +"%Y%m%d_%H%M%S") ARCHIVE_NAME="yolofuse_models_${TIMESTAMP}.tar.gz" mkdir -p $BACKUP_DIR tar -czf ${BACKUP_DIR}/${ARCHIVE_NAME} -C $SOURCE_DIR . echo "Backup completed: ${BACKUP_DIR}/${ARCHIVE_NAME}"

设置定时任务每日执行：

crontab -e # 添加以下行：每天凌晨2点执行备份 0 2 * * * /root/YOLOFuse/scripts/backup.sh

4.2 远程备份：同步至云存储

对于关键模型，建议上传至远程对象存储服务（如 AWS S3、阿里云 OSS 或 Hugging Face Hub）。

使用rclone同步至云端（需提前配置）：

rclone copy /root/YOLOFuse/runs/fuse remote:YOLOFuse-backup --progress

或使用 Hugging Face CLI 发布模型：

huggingface-cli login huggingface-cli upload wangqvq/YOLOFuse-MidFuse runs/fuse/yolofuse_mid_20250405_143012/ "Checkpoint trained on LLVIP with mid-fusion"

4.3 备份验证机制

定期检查备份完整性，避免“假备份”问题。可编写简单校验脚本：

import torch import os def verify_model(path): if not os.path.exists(path): print(f"[ERROR] File not found: {path}") return False try: ckpt = torch.load(path, map_location='cpu') print(f"[OK] Model loaded: {path}, epoch={ckpt.get('epoch', 'N/A')}") return True except Exception as e: print(f"[FAIL] Load failed: {e}") return False # 示例调用 verify_model("/root/backups/yolofuse_models_20250405_143012/yolofuse_mid_20250405_143012/best.pt")

5. 模型版本查询与加载实践

5.1 建立模型索引表

建议维护一个MODEL_REGISTRY.csv文件，记录所有重要模型的信息：

name,timestamp,dataset,fusion_strategy,mAP50,filepath,notes yolofuse_mid_20250405_143012,20250405_143012,LLVIP,mid,94.7,/root/YOLOFuse/runs/fuse/yolofuse_mid_20250405_143012/best.pt,default config yolofuse_early_v2,20250406_091523,Custom-v2,early,96.1,/root/YOLOFuse/runs/fuse/yolofuse_early_v2/best.pt,augmented data

加载时可通过 pandas 快速筛选：

import pandas as pd registry = pd.read_csv("MODEL_REGISTRY.csv") best_model = registry.loc[registry['mAP50'].idxmax()] print(f"Best model: {best_model['name']} -> {best_model['filepath']}")

5.2 推理时指定历史模型

在infer_dual.py中增加模型路径参数：

import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', type=str, default='runs/fuse/latest/best.pt', help='model path') args = parser.parse_args() model = torch.load(args.weights, map_location='cpu')['model'].float()

运行时即可灵活切换：

python infer_dual.py --weights /root/YOLOFuse/runs/fuse/yolofuse_mid_20250405_143012/best.pt

6. 总结

6.1 关键实践总结

• 统一命名规则：结合时间戳、数据集、融合策略生成唯一模型名。
• 完整元信息保存：每轮训练均保存配置、日志、依赖环境。
• 代码版本控制：使用 Git 管理训练脚本与配置变更。
• 分层备份机制：本地归档 + 远程同步，确保双重保障。
• 建立模型注册表：通过 CSV 或数据库实现快速检索与对比。

6.2 最佳实践建议

1. 每日自动备份：利用 cron 定时打包训练输出目录。
2. 关键模型上云：优先将高性能模型上传至 Hugging Face 或私有存储。
3. 文档化实验记录：配合 Markdown 日志或 Neptune/W&B 工具追踪实验全过程。

良好的模型管理习惯不仅能提升研发效率，更是迈向工业级 AI 应用的重要一步。

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