YOLOFuse快速开始：运行infer_dual.py，立即查看融合检测结果
YOLOFuse快速开始：运行infer_dual.py，立即查看融合检测结果
1. 引言：为什么需要多模态目标检测
在安防监控、自动驾驶和工业检测等实际场景中，单一视觉模态往往面临严重局限。可见光（RGB）相机在低光照条件下性能骤降，而红外（IR）相机虽然能穿透黑暗，却丢失了色彩和纹理细节。YOLOFuse正是为解决这一矛盾而生——它通过深度学习技术，将两种模态的优势智能融合，实现全天候可靠检测。
本镜像已为您预装所有依赖环境，基于Ultralytics YOLO框架构建。您无需配置复杂的PyTorch或CUDA环境，开箱即可体验最先进的多模态检测技术。本文将带您快速运行推理演示，直观感受融合检测的强大效果。
2. 环境准备与快速启动
2.1 首次运行环境检查
首次进入容器终端时，建议先执行以下命令确保Python环境正常：
ln -sf /usr/bin/python3 /usr/bin/python这条命令创建了Python3的软链接，解决可能出现的/usr/bin/python: No such file or directory错误。只需执行一次，后续无需重复操作。
2.2 项目目录结构
进入项目根目录查看关键文件：
cd /root/YOLOFuse ls主要文件说明：
infer_dual.py：多模态推理脚本train_dual.py：多模态训练脚本runs/predict/exp：推理结果保存路径runs/fuse：训练日志和模型保存路径
3. 运行多模态推理演示
3.1 执行推理命令
运行以下命令立即体验多模态检测效果：
python infer_dual.py这个脚本会自动：
- 加载预训练的中期融合模型权重
- 处理内置的测试图像对（RGB+IR）
- 生成融合检测结果并保存
3.2 查看检测结果
推理完成后，前往以下目录查看可视化结果：
ls /root/YOLOFuse/runs/predict/exp您将看到类似test_rgb.jpg和test_ir.jpg的检测结果文件。打开这些图片，可以观察到：
- 在RGB图像中难以辨识的目标（如黑暗中的行人）
- 在红外图像中缺乏细节的目标（如文字标识）
- 融合后的检测结果综合了两者的优势
4. 理解融合检测原理
4.1 双流特征提取
YOLOFuse的核心架构包含两条独立通路：
- RGB分支：提取颜色、纹理等视觉特征
- IR分支：提取热辐射、温度分布特征
两个分支在骨干网络部分可以共享或独立权重，保留各自模态的特性。
4.2 中期融合策略
本镜像默认采用中期特征融合策略，具有以下优势：
- 在特征金字塔网络（FPN）层面进行融合
- 通过注意力机制动态加权不同模态的特征
- 仅增加少量参数（约2.6MB）即获得显著效果提升
这种融合方式特别适合边缘设备部署，在Jetson等平台上也能高效运行。
5. 进阶使用指南
5.1 使用自定义数据
如需测试自己的图像对，请按以下结构准备数据：
my_data/ ├── images/ # RGB图像 │ └── test.jpg ├── imagesIR/ # 红外图像（必须同名） │ └── test.jpg然后运行：
python infer_dual.py --source ./my_data/images/ --source-ir ./my_data/imagesIR/5.2 切换融合策略
YOLOFuse支持多种融合方式，可通过参数指定：
# 早期融合（输入层拼接） python infer_dual.py --fusion early # 决策级融合（结果后处理） python infer_dual.py --fusion late不同策略的典型性能对比：
| 融合策略 | mAP@50 | 模型大小 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 中期融合 | 94.7% | 2.61MB | 边缘设备 |
| 早期融合 | 95.5% | 5.20MB | 高精度需求 |
| 决策级融合 | 95.5% | 8.80MB | 模态差异大 |
6. 常见问题解答
Q：推理结果没有保存怎么办？
A：请检查/root/YOLOFuse/runs/predict/exp目录权限，确保容器有写入权限。
Q：如何批量处理多组图像？
A：将图像对按相同命名放入images和imagesIR文件夹，使用目录作为输入源：
python infer_dual.py --source ./path/to/images/Q：能否处理视频输入？
A：支持视频文件或摄像头输入：
# 处理视频文件 python infer_dual.py --source video.mp4 # 使用摄像头（需映射设备） python infer_dual.py --source 07. 总结与下一步
通过运行infer_dual.py，您已经体验了YOLOFuse多模态检测的核心能力。这种技术特别适合：
- 夜间安防监控
- 恶劣天气下的自动驾驶
- 工业热异常检测
- 军事侦察等特殊场景
建议下一步尝试：
- 使用自己的数据测试效果
- 运行
train_dual.py训练定制模型 - 探索不同融合策略的优劣
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