YOLOFuse 边缘AI芯片适配：寒武纪、地平线、黑芝麻

YOLOFuse 边缘AI芯片适配：寒武纪、地平线、黑芝麻

在智能安防、自动驾驶和工业检测等场景中，单一视觉模态的局限性正日益凸显。比如夜间监控时，可见光摄像头几乎“失明”；雾霾或烟雾环境下，RGB图像严重退化；而在强光逆光条件下，目标轮廓又容易丢失。这些现实挑战推动着多模态感知技术的发展——尤其是RGB 与红外（IR）图像融合的落地应用。

YOLOFuse 应运而生。它不是一个简单的算法改进项目，而是面向实际部署需求打造的一套完整解决方案：基于成熟的 Ultralytics YOLO 架构，专为双模态输入设计，支持多种融合策略，并提供开箱即用的社区镜像。更重要的是，其最小模型仅2.61MB，推理速度快、结构清晰，天然契合国产边缘AI芯片的部署要求。

那么问题来了：这样一套轻量级多模态框架，如何真正跑在寒武纪MLU、地平线征程、黑芝麻华山这类国产NPU上？不同芯片对双流结构的支持程度如何？我们又该如何选择最优的融合方式以平衡精度与效率？

从单模态到双模态：为什么融合是必然趋势？

传统目标检测依赖高质量RGB图像，在理想光照下表现优异。但一旦进入复杂环境，性能便急剧下滑。相比之下，红外成像不受可见光影响，能捕捉物体热辐射特征，尤其擅长识别夜间行人、发热设备或隐藏火源。

然而，红外图像也有短板：缺乏纹理细节、边界模糊、小目标易漏检。于是自然想到一个思路——互补。将RGB的精细结构信息与IR的热感穿透能力结合起来，既能保留语义丰富性，又能提升鲁棒性。

这正是 YOLOFuse 的核心逻辑。它不追求极致复杂的网络结构，而是在工程可行性和检测精度之间找到最佳平衡点。通过双分支骨干网络分别提取特征，在中期进行拼接融合，最终共享检测头输出结果。整个流程既避免了端到端训练的高成本，也规避了后期融合的信息损失。

更关键的是，它的接口完全兼容 Ultralytics 生态。开发者无需重写训练脚本，只需调用扩展后的predict()方法并传入ir_source参数即可完成双路推理：

results = model.predict( source='datasets/images/001.jpg', ir_source='datasets/imagesIR/001.jpg', imgsz=640, conf=0.25, save=True )

这段代码看似简单，背后却隐藏着一系列精心设计的机制：双路数据同步加载、空间对齐预处理、通道维度统一、融合节点插入……所有这些都被封装进框架内部，用户只需关注输入输出。

融合策略怎么选？别只看mAP，要看“性价比”

市面上不少多模态研究一味追求高精度，动辄引入注意力模块、动态加权、跨模态Transformer等复杂结构。这类方法虽然在论文排行榜上亮眼，但在资源受限的边缘设备上往往寸步难行。

YOLOFuse 提供了四种主流融合方案，每种都有明确的适用边界：

中期特征融合 —— 真正的“甜点区”

这是官方推荐的默认配置。在Backbone输出层之后（如SPPF模块后），将两个分支的特征图沿通道拼接，再送入Neck和Head部分。由于共享大部分参数，模型体积压缩至2.61MB，mAP@50仍高达94.7%，FP16下推理速度超过100FPS。

这种设计特别适合边缘部署：计算量低、内存占用少、编译友好。更重要的是，它不需要修改原始YOLO的主干结构，迁移成本极低。

早期融合 —— 高精度但代价不小

直接将RGB三通道与IR单通道拼接成4通道输入，使用单个Backbone处理。这种方式理论上能实现最深层次的信息交互，mAP甚至达到95.5%。

但代价也很明显：必须自定义第一层卷积核（从3→4通道），破坏了预训练权重的可用性；模型大小翻倍至5.2MB；且对硬件是否支持非标准输入有严格要求。

除非你的芯片ISP模块原生支持多光谱输入加速，否则很难发挥优势。

决策级融合 —— 安全冗余之选

两个分支完全独立运行，各自输出检测框后再通过软NMS合并。优点是鲁棒性强，即使某一模态失效仍可维持基本功能；缺点是总参数量达8.8MB，无法共享任何特征，功耗和延迟都更高。

不过，这种“去耦合”特性反而让它成为异构系统的理想候选。例如在双NPU架构中，可以让两个核心分别处理RGB和IR流，最后由主控单元汇总结果。

DEYOLO —— 学术探索型选手

引入动态门控机制，让模型自适应地选择主导模态。听起来很酷，实则属于典型的“服务器级玩法”：模型高达11.85MB，INT8下推理不足30FPS，根本不适合嵌入式平台。

如果你的目标是发论文或者做原型验证，可以尝试；但如果要量产落地，建议果断放弃。

注：推理速度基于典型边缘GPU估算，实际取决于芯片算力与优化程度。

可以看到，中期融合才是真正的实用主义胜利者。它牺牲了不到1%的精度，换来近80%的模型压缩率，这才是边缘AI所需要的“正确取舍”。

国产芯片适配实战：谁更适合跑双流模型？

当前主流国产边缘AI芯片各有侧重，但在支持多模态输入方面差异显著。下面我们逐一看过：

寒武纪 MLU：通用性强，ONNX友好

寒武纪的优势在于其通用AI架构和完善的工具链支持。MagicMind 编译器可以直接导入 ONNX 模型，支持动态shape、INT8量化、图优化等功能，非常适合 YOLOFuse 这类结构清晰的模型。

适配要点如下：
- 使用.export(format='onnx')导出双输入模型；
- 明确命名输入节点：input_names=['input_rgb', 'input_ir']；
- 若采用中期融合，需确认Concat算子是否被原生支持（多数版本已覆盖）；
- 可结合 QAT（量化感知训练）进一步提升INT8精度。

寒武纪对双分支结构兼容性较好，只要图结构规整、无复杂控制流，基本都能顺利部署。

model.export( format='onnx', dynamic=True, input_names=['input_rgb', 'input_ir'], output_names=['output_det'] )

该脚本生成的标准ONNX文件可直接喂给 MagicMind 工具链，无需额外拆图或重写算子。

地平线 征程系列（如J5）：车规级专用，强调同步性

地平线的BPU专为车载视觉优化，内置高效CNN加速单元，支持多输入模型导入。其 Horizon Toolchain 支持 ONNX → HB Model 转换流程，也能处理双流结构。

但有几个硬性约束需要注意：
- RGB 与 IR 图像必须严格时间对齐，否则融合效果会大打折扣；
- 建议优先使用决策级融合，因为跨分支连接在编译时可能被误判为异常依赖；
- 若使用中期融合，需确保两分支Backbone结构一致，便于编译器统一调度。

好在地平线 Vision SDK 提供了摄像头同步采集接口，可通过硬件触发信号保证双路帧同步。这对车载夜视系统尤为关键。

此外，其运行时系统对内存管理极为敏感。YOLOFuse 的轻量特性正好匹配这一需求——即便在J3这类中低端芯片上，也能稳定运行中期融合模型。

黑芝麻 华山 A1000：大算力SoC，适合并行拆分

黑芝麻A1000集成双核NPU，峰值算力达58TOPS（INT8），是目前国产边缘芯片中的性能王者。其Tengine-Lite推理框架支持ONNX/TensorRT模型导入，具备良好的灵活性。

对于 YOLOFuse 来说，这里有两种部署思路：
1.整体部署：将融合模型整体导入，由单个NPU执行。适用于中期或早期融合。
2.拆分部署：将RGB与IR分支分别部署到两个NPU上，并行推理后在CPU层合并结果。特别适合决策级融合。

第二种方式能最大化利用双NPU架构，实现负载均衡。但由于需要手动拆分网络结构，开发成本较高。

建议做法是：先用ONNX导出完整模型，再通过Tengine的子图分割功能自动识别双流路径，最后分配至不同计算单元。这样既能保持代码简洁，又能充分发挥硬件潜力。

实际部署中的那些“坑”，你踩过几个？

理论讲得再漂亮，不如现场调试一次来得真实。以下是我们在实机测试中总结出的关键经验：

✅ 双摄像头必须硬件同步

软件对齐不可靠！哪怕几毫秒的时间差，也会导致运动物体位置偏移，进而影响融合质量。务必使用带同步触发接口的双摄模组，或通过GPIO外接触发信号。

✅ 输入顺序不能乱

在导出ONNX时固定输入顺序（如rgb-first）。若训练时是[rgb, ir]，部署时却变成[ir, rgb]，结果必然错乱。可在模型输入层添加注释或断言检查。

✅ INT8量化要回归测试

虽然YOLOFuse本身结构规整，利于量化，但小目标检测对激活值敏感。某些芯片的校准策略可能导致边缘特征模糊。建议在真实场景下做量化前后对比测试，重点关注低置信度样本的变化。

✅ 利用芯片前处理能力优化输入

例如地平线BPU支持ISP级图像增强，可在推理前对IR图像进行直方图均衡化或降噪处理；寒武纪MLU支持硬件Resize和归一化，减少CPU负担。合理利用这些特性，能让融合效果更上一层楼。

✅ 优先选用中期融合 + ONNX导出

这是目前最稳妥的组合。结构简单、兼容性好、易于编译，几乎能在所有主流国产芯片上跑通。相比之下，早期融合需要改网络首层，决策级融合模型太大，都不如中期融合“省心”。

落地场景不止于“看得见”，更要“看得准”

YOLOFuse + 国产边缘芯片的组合，已经在多个领域展现出独特价值：

• 智能安防监控：24小时全天候人体/车辆检测，夜间误报率下降70%以上；
• 电力巡检无人机：自动识别变压器、绝缘子等设备的异常发热点，替代人工红外测温；
• 智能驾驶夜视系统：L2+车型搭载双目视觉模组，提升隧道进出、无路灯路段的安全性；
• 森林防火监测：通过热成像发现地表以下的隐性火源，比可见光早数小时预警。

这些场景的共同特点是：不允许联网、响应延迟低、环境恶劣、数据隐私敏感。而这正是边缘AI的核心战场。

未来，随着更多国产芯片开始原生支持多模态输入（如双输入DMA通道、专用Concat指令集），YOLOFuse 类框架有望成为边缘侧传感器融合的“标准模板”。开发者不必每次都从零造轮子，而是基于成熟架构快速迭代业务逻辑。

结语：做真正能落地的技术

YOLOFuse 的意义不仅在于技术本身，更在于它代表了一种务实的方向——不做花架子，专注解决真实问题。

它没有堆砌最新论文里的炫技模块，而是选择了最稳定、最轻量、最容易部署的结构；它不追求SOTA排名，而是把mAP、模型大小、推理速度、编译兼容性放在一起综合权衡；它甚至提供了预装环境镜像，让开发者跳过“配环境半小时，调代码一整天”的噩梦。

当我们将这样的框架部署到寒武纪、地平线、黑芝麻等国产芯片上时，其实是在构建一条完整的自主可控链条：从算法设计、模型训练，到边缘推理、硬件执行，全部掌握在自己手中。

这条路不容易，但值得坚持。