无需编写代码！使用YOLOFuse镜像快速部署自己的多模态检测模型-平芜编程栈

无需编写代码！使用YOLOFuse镜像快速部署自己的多模态检测模型

在夜间安防监控中，摄像头常常因光线不足而“失明”；在工业高温环境中，可见光图像模糊不清，却仍有异常需要被识别。这时，红外热成像的优势就凸显出来——它不依赖光照，能感知温度差异。然而，单独使用红外图像又容易丢失纹理细节和颜色信息。于是，一个自然的想法浮出水面：如果能让系统同时“看”见可见光和红外图像，并融合两者的信息，是否就能实现全天候、全场景的稳定检测？

这正是多模态目标检测的核心理念。近年来，RGB与红外（IR）图像融合技术在自动驾驶、智能安防、工业巡检等领域展现出巨大潜力。但现实是，大多数开发者卡在了第一步：环境配置复杂、双流网络难搭建、数据对齐繁琐、训练调参无从下手……直到 YOLOFuse 社区镜像的出现。

这个基于 Ultralytics YOLO 框架定制的 Docker 镜像，把整个多模态检测流程打包成了“即插即用”的解决方案。你不需要写一行代码，也不用折腾 CUDA 版本或 PyTorch 依赖，只需启动容器，运行一条命令，就能完成从推理到训练的全过程。

为什么是 YOLOFuse？

YOLOFuse 并不是一个全新的神经网络架构，而是对 YOLO 架构的一次工程化重构与场景适配。它本质上是一个双流多模态目标检测框架，专为处理 RGB 与红外图像对而设计。其核心思想很简单：让两个分支分别提取可见光和红外图像的特征，再通过某种策略将它们“融合”，最终输出更鲁棒的检测结果。

它的结构可以这样理解：

[RGB Image] → Backbone_A → Feature_Map_A ↓ Fusion Module → Fused Feature → Detection Head → Bounding Boxes [IR Image] → Backbone_B → Feature_Map_B

这里的Backbone可以是共享权重的（参数更少），也可以是独立的（表达能力更强）。关键在于中间那个Fusion Module—— 它决定了两种模态如何“对话”。

目前主流的融合方式有三种：早期融合、中期融合、决策级融合。每种都有其适用场景和权衡。

早期融合：从输入就开始“混合”

最直接的方式，就是把 RGB 和 IR 图像在通道维度上拼接起来，形成一个 4 通道输入（R, G, B, I），然后送入一个统一的主干网络。这种方式理论上能让网络从第一层就开始学习跨模态关联。

但问题也很明显：不同模态的数据分布差异大，比如红外图像是单通道灰度，值域集中在高温区域，而 RGB 是三通道彩色，动态范围广。强行拼接可能导致梯度不稳定，训练难度上升。此外，你还得修改主干网络的第一层卷积以适应 4 输入通道，增加了定制成本。

中期融合：平衡性能与效率的优选方案

这是 YOLOFuse 推荐的默认策略。两个分支各自经过主干网络提取特征，在某个中间层（例如 C3 或 FPN 输入前）进行特征图拼接或加权融合。

这种设计的好处在于：
- 保留了各自模态的独立表征能力；
- 在语义层面实现信息互补（比如红外突出人体热源，RGB 提供轮廓细节）；
- 参数量增加有限，适合边缘设备部署。

根据 LLVIP 数据集上的测试，采用中期融合的模型大小仅为2.61MB，mAP@50 达到94.7%，推理延迟低，堪称“性价比之王”。

决策级融合：最高鲁棒性，代价也更高

两套完全独立的检测流程，各自输出预测框后，再通过 NMS 合并、置信度加权等方式整合结果。这种方法结构最灵活，即使某一模态失效（如红外传感器故障），另一分支仍可继续工作，系统不会崩溃。

但它也有明显短板：计算资源翻倍，参数量高达普通模型的 3.4 倍以上，且失去了中间特征交互的机会，整体精度提升有限。因此更适合高可用性要求的场景，而非追求轻量化的应用。

下面是几种策略在 LLVIP 数据集上的对比：

融合策略	mAP@50	模型大小	参数量相对比例	推理延迟（估计）
中期特征融合	94.7%	2.61 MB	1×	低
早期特征融合	95.5%	5.20 MB	2×	中
决策级融合	95.5%	8.80 MB	3.4×	高
DEYOLO（SOTA）	95.2%	11.85 MB	4.5×	高

可以看到，中期融合虽然精度略低不到 1 个百分点，但模型体积只有最优方案的1/4.5，非常适合嵌入式部署。

底层支撑：Ultralytics YOLO 的力量

YOLOFuse 的成功，离不开背后强大的引擎——Ultralytics YOLO。这不是简单的 YOLOv5 或 YOLOv8 复刻，而是一套高度模块化、API 友好、训练高效的现代目标检测框架。

它的优势体现在多个层面：

简洁 API：model.train()、model.val()、model.predict()几个方法即可完成全流程操作。
自动优化：内置超参数搜索、数据增强策略（如 Mosaic、MixUp）、学习率调度等，开箱即用。
多平台导出：支持 ONNX、TensorRT、OpenVINO 等格式，便于向 Jetson、RK3588、华为昇腾等边缘设备迁移。

更重要的是，YOLOFuse 并没有破坏原有的使用习惯。你在ultralytics中熟悉的.pt模型加载、.yaml数据配置、训练日志可视化等功能，在这里依然可用。唯一的区别是，YOLOFuse 自定义了一个双流数据加载器，能够自动配对读取同名的 RGB 和 IR 图像文件。

举个例子，标准 YOLO 的推理代码如下：

from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') results = model.predict('test.jpg', save=True, conf=0.5)

而在 YOLOFuse 中，虽然底层变成了双分支结构，但对外接口保持一致。你只需要运行：

python infer_dual.py

系统就会自动加载预训练的融合模型，读取配对图像，执行联合推理，并将结果保存到指定目录。整个过程无需修改任何代码逻辑。

实际怎么用？四步走通全流程

假设你现在有一台带 GPU 的服务器，或者本地机器装了 Docker，就可以立即开始体验。

第一步：拉取并运行镜像

docker run -it --gpus all --shm-size=8g yolo-fuse:latest /bin/bash

进入容器后，你会看到/root/YOLOFuse目录下已经准备好所有脚本和依赖库。

⚠️ 注意：首次运行时建议先修复 Python 软链接：
bash ln -sf /usr/bin/python3 /usr/bin/python

第二步：跑通推理 Demo

直接执行：

cd /root/YOLOFuse python infer_dual.py

程序会自动加载内置的融合模型，处理assets/test_rgb.png和assets/test_ir.png这一对测试图像，输出融合检测结果到runs/predict/exp。打开图片一看，行人、车辆清晰可见，哪怕在低光条件下也没有漏检。

第三步：准备自己的数据集

如果你想训练专属模型，只需按以下结构组织数据：

datasets/mydata/ ├── images/ # 存放 RGB 图片，如 person_001.jpg ├── imagesIR/ # 存放对应红外图，必须同名：person_001.jpg └── labels/ # YOLO 格式标注文件，.txt 扩展名

标注只需基于 RGB 图像生成即可。前提是 RGB 与 IR 图像已经过空间对齐（即像素级配准），否则标签无法复用。

接着修改data.yaml中的路径指向你的数据集，然后运行训练脚本：

python train_dual.py

训练过程中，损失曲线、mAP 变化、学习率调整等都会实时记录在runs/fuse下，包括一张直观的results.png曲线图。

第四步：评估与部署

训练完成后，最佳模型权重会保存为best.pt。你可以：
- 继续增量训练；
- 使用model.export(format='onnx')导出为通用格式；
- 在目标硬件上测试推理速度与内存占用。

值得一提的是，由于采用了轻量化设计，即使是中期融合的小模型，在 RTX 3060 上也能达到45 FPS 以上的推理速度，满足多数实时场景需求。

解决了哪些真实痛点？

我们不妨列个表，看看 YOLOFuse 到底带来了什么改变：

实际问题	传统做法	YOLOFuse 解法
环境配置复杂	手动安装 PyTorch/CUDA/依赖库	预装完整环境，一键启动
多模态数据难以对齐	手动命名匹配、脚本处理	强制同名机制，自动配对读取
融合算法实现门槛高	自行设计网络结构、调试融合层	提供多种预设模式，切换仅需改配置
缺乏标准化入口	脚本散乱、入口不一	统一提供`train_dual.py`和`infer_dual.py`
训练结果分散不易追踪	日志、权重、图像到处都是	全部归入`runs/`目录，结构清晰