如何用YOLOFuse训练自己的双模态数据集？详细步骤说明-开发者社区

如何用YOLOFuse训练自己的双模态数据集？详细步骤说明

在夜间监控、消防救援或边境巡检等复杂场景中，传统基于可见光的目标检测系统常常“失明”——暗光下细节丢失、烟雾遮挡导致目标消失。而红外图像虽能穿透黑暗与薄雾，却缺乏纹理和颜色信息，单独使用也难堪重任。于是，融合RGB与红外双模态数据成为突破这一瓶颈的关键路径。

Ultralytics YOLO 系列凭借其高效架构广受工业界青睐，但标准版本并不支持多模态输入。为此，社区衍生出YOLOFuse——一个专为RGB+IR双流融合设计的增强型目标检测框架。它不仅继承了YOLO的速度与精度优势，还通过灵活的特征融合机制，在LLVIP等公开数据集上实现了高达95.5%的mAP@50，尤其在低光照、遮挡环境下表现远超单模态模型。

更重要的是，YOLOFuse 提供了容器化镜像环境，预装PyTorch、CUDA及所有依赖项，真正实现“开箱即用”。你无需再为配置环境耗费数小时，只需准备好配对的双模态图像，就能快速启动训练流程。

本文将带你从零开始，完整走通使用 YOLOFuse 训练自定义双模态数据集的全过程，并深入解析其背后的技术逻辑与最佳实践。

双流融合：不只是简单拼接两个图像

很多人初识多模态检测时会误以为：“把RGB和IR图像通道拼在一起，当成三通道输入不就行了？” 但实际上，这种粗暴做法往往适得其反。因为RGB是三通道彩色图像，而IR是单通道灰度图，直接拼接会导致通道维度错乱；更关键的是，不同模态的数据分布差异巨大，强行合并会在浅层引入噪声干扰。

YOLOFuse 采用的是双分支主干网络 + 多阶段融合策略。也就是说，RGB和IR图像分别进入两个独立（或共享权重）的Backbone进行特征提取，然后在不同层级进行有控制的信息整合：

早期融合：在Backbone输出前就将两路特征拼接，让后续Neck和Head统一处理；
中期融合：在PAN-FPN结构中注入另一模态的多尺度特征；
决策级融合：各自完成检测后，再通过NMS或加权投票合并结果；
DEYOLO动态融合：引入注意力机制，自动学习每个位置上哪种模态更可信。

这四种方式各有优劣。比如早期融合能最早引入互补信息，有利于小目标感知，但参数量翻倍、训练不稳定；而决策级融合虽然鲁棒性强，但计算冗余高，不适合实时系统。实际项目中我们推荐优先尝试中期特征融合——它仅增加少量参数（实测约2.61MB），却能在保持推理速度的同时显著提升精度，性价比极高。

📌 小贴士：如果你正在开发边缘设备上的夜视系统（如搭载Jetson Nano的无人机），中期融合几乎是唯一可行的选择。

镜像环境就绪：跳过最痛苦的环境搭建环节

YOLOFuse 官方提供了Docker镜像，内置完整的Python运行时、PyTorch with CUDA支持、Ultralytics库以及OpenCV等视觉工具链。默认项目路径位于/root/YOLOFuse，包含训练脚本train_dual.py和推理脚本infer_dual.py。

首次启动容器后，建议先执行以下命令修复Python软链接：

ln -sf /usr/bin/python3 /usr/bin/python

这是因为某些Linux发行版中默认没有python命令指向python3，若不修复，后续运行脚本时可能报错/usr/bin/python: No such file or directory。

进入项目目录并运行推理demo验证环境是否正常：

cd /root/YOLOFuse python infer_dual.py

该脚本会加载预训练模型，对内置测试图像执行双模态推理，输出可视化结果至runs/predict/exp/目录。你可以通过查看生成的图片确认模型已成功运行。

要开始训练，则只需执行：

python train_dual.py

程序会自动读取配置文件中的数据路径与超参数，启动双流前向传播与反向更新，训练过程中最佳权重将保存在runs/fuse/weights/best.pt。

整个过程无需手动安装任何包，极大降低了入门门槛，特别适合刚接触多模态学习的开发者快速上手。

数据怎么组织？别让格式问题拖慢进度

YOLOFuse 对数据组织有明确要求，必须按照如下结构存放：

datasets/ ├── images/ # RGB 图片 │ └── 001.jpg ├── imagesIR/ # 红外(IR) 图片 │ └── 001.jpg # 必须与RGB同名！ └── labels/ # YOLO格式标注 └── 001.txt

这里的几个关键点不容忽视：

文件名必须完全一致：包括编号、大小写、扩展名前的部分。例如001.jpg对应labels/001.txt和imagesIR/001.jpg，否则DataLoader无法正确配对。
标签复用机制：只需要基于RGB图像制作.txt标注文件，系统会自动将其应用于IR分支。前提是两幅图像已经空间对齐（即视野重合、无明显位移）。
同步数据增强：训练时应用的翻转、缩放、裁剪等操作需同时作用于RGB和IR图像，避免语义错位。YOLOFuse 的DualDataset类已内置此逻辑。

如果暂时没有真实红外数据，也可以复制一份RGB图像到imagesIR/中用于流程调试（仅限验证代码通路，无实际融合意义）。

⚠️ 常见错误提醒：
只上传一侧图像（如仅有RGB），会导致“Image not found”错误；
文件命名不统一（如img_001.jpgvsimg001.jpg），引发配对失败；
忘记上传labels/目录，导致训练中断。

建议将数据统一上传至/root/YOLOFuse/datasets/，便于管理且符合默认配置路径。

融合策略选哪个？性能与资源的平衡艺术

YOLOFuse 支持多种融合模式，选择合适的策略直接影响最终效果与部署可行性。以下是基于LLVIP数据集的实际测试对比：

策略	mAP@50	模型大小	特点描述
中期特征融合	94.7%	2.61 MB	参数最少，训练快，推荐首选
早期特征融合	95.5%	5.20 MB	精度略高，适合小目标检测
决策级融合	95.5%	8.80 MB	鲁棒性强，计算开销大
DEYOLO	95.2%	11.85 MB	动态门控，前沿研究方向

从数据看，早期融合和决策级融合虽然精度稍高，但代价明显：参数量分别是中期融合的2倍和3倍以上，显存占用更高，推理延迟上升，难以部署到嵌入式平台。

相比之下，中期特征融合在精度损失极小的情况下，实现了极致轻量化，非常适合大多数实际应用场景。它的核心思想是在Neck部分（如PAN-FPN）中引入跨模态特征交互，既保留了各自主干的独立性，又实现了有效的信息互补。

而对于科研探索者，DEYOLO是值得关注的方向。它通过可学习的门控机制动态调节RGB与IR的贡献权重，例如在明亮区域侧重RGB，在黑暗区域自动切换至IR主导，展现出更强的自适应能力。不过其结构复杂，训练难度大，需要大量标注数据支撑，不适合新手贸然尝试。

💡 实践建议：
初学者请从中期融合入手，快速验证流程；
若追求极限精度且算力充足，可尝试DEYOLO；
实时性要求高的系统（如自动驾驶辅助）慎用决策级融合。

完整工作流：从准备到推理一步到位

1. 准备阶段

将你的双模态数据按规范组织好，上传至/root/YOLOFuse/datasets/；
修改data.yaml中的数据路径，确保指向正确的images,imagesIR,labels；
在train_dual.py或配置文件中指定融合策略（如fusion_type='mid'表示中期融合）。

2. 启动训练

cd /root/YOLOFuse python train_dual.py

训练过程中，系统会：
- 自动加载成对图像；
- 执行同步增强；
- 双路前向传播；
- 计算联合损失（通常为两支路检测损失之和）；
- 每轮保存最优权重至runs/fuse/weights/best.pt。

建议开启TensorBoard监控loss曲线，判断是否收敛。若出现震荡，可适当降低学习率或启用warmup。

3. 执行推理

训练完成后，使用以下命令进行推理：

python infer_dual.py --source datasets/images/

模型会并行读取RGB与IR图像，输出融合后的边界框、类别与置信度，并将可视化结果保存至runs/predict/exp/。

你还可以传入视频路径或摄像头ID进行实时检测：

python infer_dual.py --source 0 # 使用摄像头0

实际痛点怎么破？YOLOFuse 的四大实战价值

问题场景	传统方案缺陷	YOLOFuse 解法
夜间行人检测	RGB图像几乎全黑，漏检严重	IR捕捉人体热辐射，维持高召回率
烟雾遮挡车辆	可见光被散射，轮廓模糊	红外穿透烟雾，保留目标形状
影子误识别为行人	单模态易受光影干扰	双模态交叉验证，影子在IR中无热信号，有效过滤
标注成本过高	需为RGB和IR分别打标	仅标注RGB，IR共用标签，节省50%人力