YOLOFuse配置文件修改教程：自定义数据集路径不求人

YOLOFuse配置文件修改教程：自定义数据集路径不求人

在智能安防、自动驾驶和夜间监控等实际场景中，单一可见光摄像头在低光照或恶劣天气下常常“力不从心”——图像模糊、对比度低、目标难辨。这时候，红外（IR）成像的优势就凸显出来了：它不受光照影响，能捕捉热辐射信息，正好与RGB图像形成互补。

于是，多模态目标检测成了破局关键。而YOLOFuse，正是基于Ultralytics YOLO架构打造的一套高效双流融合系统，专为RGB-IR图像对设计。它可以同时处理两种模态的输入，并通过早期、中期或决策级融合策略提升复杂环境下的检测鲁棒性。

但问题来了：社区提供了预训练模型和完整镜像，环境也配好了，可一旦要接入自己的数据集，很多人就开始卡壳——路径怎么改？结构怎么组织？YAML文件到底动哪儿？

别急。这篇文章就是要帮你彻底解决这个“最后一公里”的难题。我们不讲空泛理论，只聚焦一个核心动作：如何正确修改配置文件以适配自定义双模态数据集。掌握这一点，你就真正拥有了“开箱即用+灵活定制”的能力。

项目结构长什么样？先看明白才能动手改

YOLOFuse虽然扩展了双流支持，但整体结构依然遵循Ultralytics的设计哲学——简洁、模块化、高度依赖配置驱动。它的训练流程由三部分紧密耦合：

1. 数据目录结构
2. YAML配置文件
3. 训练脚本调用

这三者之间就像齿轮咬合：改错一处，整个链条就会停摆。

默认情况下，项目会加载LLVIP数据集的配置cfg/data/llvip.yaml。如果你想用自己的数据，就必须复制并修改这份配置，同时确保你的数据摆放方式与之匹配。

所以第一步不是写代码，而是搞清楚标准结构长什么样。

/root/YOLOFuse/datasets/mydata/ ├── images/ │ ├── train/ │ └── val/ ├── imagesIR/ │ ├── train/ │ └── val/ └── labels/ ├── train/ └── val/

注意几个硬性要求：
- RGB图放在images/下，红外图单独放imagesIR/
- 训练集和验证集各自分目录存放
- 所有同名图像必须一一对应（如000001.jpg在两个目录中都存在）
- 标签文件只需一份，放在labels/中，格式为YOLO标准归一化坐标

为什么这么设计？因为YOLOFuse的数据加载器是靠“拼路径”来找样本的。比如读取训练集时，它会遍历images/train/下的所有.jpg文件，然后自动去imagesIR/train/和labels/train/中查找同名文件。如果名字对不上，或者路径不对，直接报错中断。

💡 小技巧：如果你原始数据已经分散存储，可以用符号链接避免重复拷贝大文件。例如：

bash ln -s /mnt/nas/rgb_train ./datasets/mydata/images/train ln -s /mnt/nas/ir_train ./datasets/mydata/imagesIR/train

YAML配置文件详解：不只是改路径那么简单

接下来就是最关键的一步——修改.yaml配置文件。

YOLO系列一直使用YAML来声明数据集元信息，YOLOFuse在此基础上做了关键扩展。我们来看一个典型配置：

path: /root/YOLOFuse/datasets/mydata train: images/train val: images/val trainIR: imagesIR/train valIR: imagesIR/val labels: train: labels/train val: labels/val names: 0: person 1: car 2: dog nc: 3

相比原版YOLO，这里最显著的变化是新增了trainIR和valIR字段。这两个字段告诉模型：“除了常规图像路径，我还有一组红外图像需要同步加载”。

你可能会问：能不能把这两路图像合并成一个多通道输入？技术上可以，但YOLOFuse选择双分支结构是有深意的——不同模态的特征分布差异较大，分开处理再融合更能保留各自特性。

另外要注意的是path字段的作用。它是所有相对路径的根目录。如果你用了绝对路径（推荐），那其实可以省略这一行；但如果保留，建议填写完整路径，避免容器内工作目录变动导致解析失败。

还有一点容易忽略：类名顺序必须与标签中的class_id严格一致。YOLO格式中类别是从0开始编号的，所以names的键也要从0开始连续排列，不能跳号。

⚠️ 常见错误示例：

yaml names: 1: person # 错！应该从0开始

这会导致类别映射错乱，训练出来的模型根本没法用。

数据加载机制揭秘：背后发生了什么？

当你运行以下命令时：

python train_dual.py --data cfg/data/mydata.yaml --fuse_type mid

程序内部会发生一系列自动化操作。我们可以拆解一下流程：

1. 解析mydata.yaml，提取所有路径字段
2. 构建两个独立的图像列表：RGB路径 + IR路径
3. 按文件名排序并对齐，确保每条数据都是(rgb_path, ir_path, label_path)的三元组
4. 创建双输入DataLoader，在每个batch中返回两路图像张量
5. 模型前向传播时，分别送入RGB分支和IR分支进行特征提取
6. 根据fuse_type参数决定在哪一层融合特征

这里的“对齐”非常关键。假设你在images/train/有100张图，但在imagesIR/train/只有98张，且缺失的是000045.jpg和000078.jpg，那么系统会在加载时报错，提示找不到对应红外图像。

更糟糕的情况是，有人手动重命名过某些文件，导致视觉内容不匹配。比如000001.jpg(RGB)实际上是白天拍摄的人，而000001.jpg(IR)却是夜晚拍的车——这种时空错位会严重误导模型学习。

因此，在正式训练前，强烈建议写一个简单的校验脚本：

import os def check_pair_consistency(rgb_dir, ir_dir): rgb_files = set(os.listdir(rgb_dir)) ir_files = set(os.listdir(ir_dir)) missing_in_ir = rgb_files - ir_files missing_in_rgb = ir_files - rgb_files if missing_in_ir: print(f"[ERROR] 缺少红外图像: {missing_in_ir}") if missing_in_rgb: print(f"[ERROR] 缺少可见光图像: {missing_in_rgb}") if not missing_in_ir and not missing_in_rgb: print("✅ 所有图像均已配对")

运行一遍就能提前发现问题，比等到训练崩溃后再排查要高效得多。

融合策略怎么选？性能与资源的权衡艺术

YOLOFuse支持三种融合模式，通过fuse_type参数控制：

看起来决策级精度最高，是不是就该无脑选它？不一定。

• 显存紧张？选mid
  中期融合共享大部分权重，参数量最小，适合Jetson Nano这类边缘设备部署。

• 追求极致精度？选decision
  虽然模型大一些，但它允许两个分支独立优化，最后通过加权NMS融合结果，抗干扰能力强。

• 数据质量高且对齐精准？可尝试early
  直接把RGB和IR堆成6通道输入，简单粗暴，但对数据一致性要求极高，否则容易互相干扰。

实践中发现，中期融合（mid）往往是性价比最高的选择。它在轻量化和精度之间取得了良好平衡，mAP仅比决策级低0.8个百分点，却节省了超过60%的存储空间。

而且中期融合还有一个隐藏优势：训练更稳定。由于特征层面已经进行了交互，梯度回传时更容易收敛，不容易出现某一分支主导的情况。

实战演练：五步完成私有数据集接入

现在我们来走一遍完整的流程，假设你要将自己的机场安检数据接入YOLOFuse。

第一步：整理数据

将采集到的RGB和IR图像按如下结构存放：

datasets/airport/ ├── images/train/ ← 存放训练集RGB图 ├── images/val/ ← 存放验证集RGB图 ├── imagesIR/train/ ← 对应红外图 ├── imagesIR/val/ └── labels/train/ ← YOLO格式标注 └── labels/val/

确保每一组图像同名且数量一致。

第二步：生成YAML配置

复制模板并重命名：

cp cfg/data/llvip.yaml cfg/data/airport.yaml

编辑内容如下：

path: /root/YOLOFuse/datasets/airport train: images/train val: images/val trainIR: imagesIR/train valIR: imagesIR/val labels: train: labels/train val: labels/val names: 0: passenger 1: luggage 2: weapon nc: 3

第三步：启动训练

cd /root/YOLOFuse python train_dual.py --data cfg/data/airport.yaml --fuse_type mid --imgsz 640 --batch 16

如果你用的是Docker镜像，记得挂载数据卷：

docker run -v /host/data:/root/YOLOFuse/datasets ...

第四步：监控训练过程

训练日志会输出到runs/fuse/exp/目录下，包括：

• results.png: 各项指标曲线（mAP、precision、recall）
• weights/best.pt: 最佳权重
• confusion_matrix.png: 分类混淆情况

建议打开TensorBoard实时查看：

tensorboard --logdir runs/fuse

第五步：推理测试

训练完成后，用infer_dual.py测试效果：

python infer_dual.py \ --weights runs/fuse/exp/weights/best.pt \ --source datasets/airport/images/val/00001.jpg \ --sourceIR datasets/airport/imagesIR/val/00001.jpg

输出结果会叠加显示在RGB图像上，方便直观评估。

避坑指南：那些没人告诉你却常踩的雷

• 路径斜杠问题
  Linux用/，Windows用\，但在YAML里统一用/。即使在Windows上运行，也不要写成\\或混合使用。

• 文件扩展名大小写
  有些相机导出.JPG，而脚本可能只识别.jpg。建议统一转小写，或在代码中做容错处理。

• 标签文件未归一化
  YOLO要求边界框坐标是相对于图像宽高的比例值（0~1之间）。如果用其他工具导出的是像素坐标，必须先转换。

• 忘记清理缓存
  第一次加载某个数据集后，YOLO可能会缓存路径索引。更换数据时建议清空datasets/.cache或重启内核。

• 误删必填字段
  nc和names是必需字段，哪怕只有一个类别也不能省略。

写在最后：掌握配置，就掌握了主动权

很多人觉得深度学习难，其实是被繁琐的工程细节困住了。而事实上，一旦你理解了“配置即接口”这一思想，很多问题都会迎刃而解。

YOLOFuse之所以强大，不仅在于其双流融合的设计，更在于它继承了Ultralytics那种“极简配置+高度可扩展”的理念。你不需要动一行代码，只要改对YAML文件，就能让模型为你所用。

未来你可以进一步探索：
- 自定义融合模块（比如加入注意力机制）
- 使用知识蒸馏压缩模型以便部署到移动端
- 结合ONNX导出，在C++或Android端实现推理加速

但这一切的前提，都是先搞定数据接入。希望这篇教程能成为你通往多模态检测世界的第一块跳板。

毕竟，真正的AI落地，从来都不是跑通demo就结束，而是能把算法无缝嵌入真实业务场景的能力。而这条路的第一步，往往就是——改好那个看似不起眼的配置文件。