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YOLOFuse开源贡献：PR提交规范与代码风格要求

1. 引言

1.1 YOLOFuse 多模态目标检测框架

YOLOFuse 是一个基于 Ultralytics YOLO 架构构建的开源多模态目标检测框架，专注于融合可见光（RGB）与红外（IR）图像信息，提升复杂环境下的检测鲁棒性。该框架支持多种融合策略，包括早期、中期特征融合以及决策级融合，在低光照、烟雾遮挡等挑战场景中表现出显著优于单模态模型的性能。

本项目不仅面向研究者提供可复现的基准实现，也致力于为工业界开发者打造高效、易用的双流检测工具链。随着社区参与度不断提升，维护代码质量与协作效率成为关键。因此，本文档旨在明确 YOLOFuse 的 Pull Request（PR）提交规范与代码风格要求，帮助贡献者快速融入开发流程，确保代码库的长期可维护性。

1.2 镜像环境说明

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，包含训练脚本train_dual.py和推理脚本infer_dual.py，结果分别保存在runs/fuse与runs/predict/exp目录下，便于快速验证和迭代。

2. PR 提交规范

2.1 提交前准备

在发起 Pull Request 之前，请务必完成以下准备工作：

• Fork 仓库并创建本地分支：bash git clone https://github.com/your-username/YOLOFuse.git cd YOLOFuse git checkout -b feature/your-feature-name

• 同步主仓库更新： 定期从上游同步最新变更，避免冲突。bash git remote add upstream https://github.com/WangQvQ/YOLOFuse.git git fetch upstream git rebase upstream/main

• 确保功能完整且通过测试：新增功能或修复 Bug 必须附带验证逻辑，建议提供最小可运行示例。

2.2 PR 内容要求

每一条 PR 应满足以下标准：

• 单一职责原则：每个 PR 只解决一个问题或实现一个功能点，禁止“大杂烩”式提交。
• 清晰的标题命名：使用动词开头，描述具体行为，例如：
• ✅fix: resolve image size mismatch in dual inference
• ✅feat: add early fusion module with cross-attention

• ❌update some files

• 详细的描述说明： PR 描述应包含以下内容：

• 背景动机：为什么需要这项修改？
• 改动范围：涉及哪些文件或模块？
• 影响评估：是否影响现有 API 或训练流程？

• 测试方式：如何验证本次更改的有效性？

• 关联 Issue（如有）：若 PR 对应某个 Issue，请在描述中添加Closes #123自动关闭。

2.3 分支管理与合并策略

• 所有功能开发应在feature/*分支进行，Bug 修复使用fix/*，文档更新使用docs/*。
• 主分支保护机制启用，不允许直接推送，必须通过审查后合并。
• 合并前需满足：
• 至少一名核心成员批准
• CI 流水线全部通过
• 无冲突文件

3. 代码风格要求

3.1 Python 编码规范

YOLOFuse 遵循 PEP 8 标准，并结合 Google Python Style Guide 进行扩展。以下是关键规则摘要：

命名约定

代码格式化工具

项目集成black和isort实现自动化格式化：

# 安装格式化工具有 pip install black isort # 格式化指定文件 black train_dual.py isort infer_dual.py

建议在编辑器中配置保存时自动格式化，如 VS Code 推荐插件： - Python (Microsoft) - Black Formatter - Isort

行长度与缩进

• 最大行宽：88 字符（black 默认值）
• 缩进：4 个空格，禁止使用 Tab
• 多行参数对齐示例：

model = DualYOLO( backbone="resnet18", fusion_strategy="mid-level", pretrained=True, img_size=640 )

3.2 文档字符串与注释规范

函数 docstring 使用 Google 风格

def fuse_features(self, feat_rgb, feat_ir): """融合 RGB 与红外特征张量。 支持早期、中期两种融合模式，通过配置项动态选择。 Args: feat_rgb (torch.Tensor): RGB 分支提取的特征，shape [B, C, H, W] feat_ir (torch.Tensor): 红外分支提取的特征，shape [B, C, H, W] Returns: torch.Tensor: 融合后的特征图，shape [B, 2*C, H, W]（拼接方式） Raises: ValueError: 当输入特征维度不一致时抛出。 """ if feat_rgb.shape != feat_ir.shape: raise ValueError("Feature maps must have the same shape.") return torch.cat([feat_rgb, feat_ir], dim=1)

注释原则

• 解释“为什么”，而非“做什么”```python # 错误：重复代码语义 x = x * 0.9 # 将x乘以0.9

# 正确：说明设计意图 x = x * 0.9 # 加入衰减因子防止梯度爆炸，经验调参所得 ```

• 复杂算法处应添加公式或引用来源：

  Note: 融合权重计算采用 Softmax 归一化注意力机制： $$ w_{rgb} = \frac{\exp(s_{rgb})}{\exp(s_{rgb}) + \exp(s_{ir})} $$

3.3 模块结构与组织建议

为保持项目清晰可维护，新增模块应遵循如下目录结构：

YOLOFuse/ ├── models/ │ ├── __init__.py │ ├── dual_yolo.py # 主干网络定义 │ └── fusion/ │ ├── early_fusion.py │ ├── mid_fusion.py │ └── decision_fusion.py ├── data/ │ ├── datasets.py # 数据加载器 │ └── augment.py # 增强策略 ├── utils/ │ ├── logger.py │ └── visualization.py ├── cfg/ │ └── default.yaml # 默认配置 ├── train_dual.py └── infer_dual.py

新增组件应放入对应子模块，避免集中在根目录。

4. 测试与验证要求

4.1 单元测试覆盖

所有核心功能模块必须配备单元测试，存放于tests/目录下。例如：

tests/ ├── test_fusion.py ├── test_dataset.py └── test_inference.py

使用pytest框架编写测试用例：

# tests/test_fusion.py import pytest import torch from models.fusion.mid_fusion import MidLevelFusion def test_mid_fusion_output_shape(): block = MidLevelFusion(channels=256) rgb_feat = torch.randn(2, 256, 40, 40) ir_feat = torch.randn(2, 256, 40, 40) output = block(rgb_feat, ir_feat) assert output.shape == (2, 512, 40, 40), "Output shape mismatch"

运行测试命令：

pytest tests/ -v --cov=models.fusion

4.2 回归测试与性能监控

• 修改主干逻辑（如损失函数、推理流程）时，需在相同数据集上对比 mAP@50 变化。
• 若引入新融合模块，应在 LLVIP 数据集上报告参数量（Params）与推理速度（FPS）。
• 推荐使用hydra或omegaconf管理实验配置，便于复现实验。

5. 文档更新与示例补充

5.1 README 更新

若新增功能影响用户使用流程，必须同步更新README.md，包含：

• 新增 CLI 参数说明
• 配置文件字段解释
• 示例命令行调用

5.2 添加使用示例

鼓励贡献者在examples/目录中添加简短的使用案例，例如：

# examples/custom_inference.py from infer_dual import DualInferencer inferencer = DualInferencer( weights="runs/fuse/best.pt", config="cfg/default.yaml" ) result = inferencer.predict("test_rgb.jpg", "test_ir.jpg") result.show()

6. 总结

本文系统梳理了 YOLOFuse 开源项目的 PR 提交规范与代码风格要求，涵盖分支管理、提交格式、编码标准、测试验证及文档配套等多个维度。遵守这些规范不仅能提升代码质量，还能显著降低协作成本，加速功能合并与版本迭代。

作为贡献者，您只需做到： 1.小步提交：每次 PR 聚焦单一问题； 2.格式统一：使用 black/isort 自动化处理； 3.充分测试：确保新增代码可通过基本验证； 4.文档同步：让用户第一时间了解您的改进。

我们欢迎每一位开发者参与 YOLOFuse 的共建，共同推动多模态目标检测技术的发展。

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