当前位置：首页 > news >正文

YOLOFuse实战体验：快速测试预置数据，查看融合检测可视化结果

news 2026/8/1 3:42:30

YOLOFuse实战体验：快速测试预置数据，查看融合检测可视化结果

想象一下，你刚拿到一个全新的AI工具，最想做什么？当然是马上跑起来，看看它到底能干什么。今天，我们就来一次“开箱即用”的实战体验，带你快速上手YOLOFuse，用预置数据跑通整个流程，亲眼看看RGB和红外图像融合检测的神奇效果。

你可能听说过YOLO，也知道目标检测，但“多模态融合”听起来有点复杂？别担心，这篇文章就是为你准备的。我们不谈复杂的理论，不搞繁琐的环境配置，就做一件事：用最简单的方式，让YOLOFuse跑起来，看到结果。

1. 为什么选择YOLOFuse？因为它真的“开箱即用”

在开始动手之前，我们先花一分钟了解一下，为什么这个工具值得一试。

很多AI项目让人头疼的第一关就是环境配置。PyTorch版本不对、CUDA驱动不匹配、依赖包冲突……这些问题可能让你在真正开始写代码前就浪费好几个小时。YOLOFuse社区镜像最大的优点，就是帮你跳过了所有这些麻烦。

这个镜像已经为你准备好了所有需要的东西：

完整的运行环境：PyTorch、Ultralytics YOLO框架等依赖全部安装完毕。
预置的代码和模型：项目代码直接放在/root/YOLOFuse目录下，拿来就能用。
示例数据集：内置了LLVIP数据集，你不需要自己找数据就能测试。

简单说，你只需要打开终端，输入几条命令，就能看到融合检测的实际效果。这种“零配置”体验，对于想快速了解技术、验证想法的人来说，简直是福音。

2. 第一步：启动环境，确保一切就绪

好的，我们现在开始实际操作。首先，你需要进入YOLOFuse镜像提供的开发环境。

打开终端，你会看到一个命令行界面。别被吓到，我们只需要执行几个简单的命令。

2.1 检查Python环境（重要的一步）

有时候，系统里的python命令可能没有正确指向python3。为了确保后续命令能顺利执行，我们先做个简单的检查。

在终端里输入：

python --version

如果显示类似Python 3.x.x的信息，说明环境正常，可以直接跳到下一步。

如果提示“命令未找到”或显示Python 2.x版本，别担心，只需要执行这一条命令修复一下：

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

这条命令的作用很简单：创建一个软链接，让python命令指向python3。执行后，再输入python --version检查一下，应该就能看到正确的Python 3版本了。

2.2 进入项目目录

环境准备好后，我们需要进入YOLOFuse的工作目录。所有代码、数据和脚本都在这里。

输入：

cd /root/YOLOFuse

现在，你已经进入了项目的核心区域。可以用ls命令看看里面有什么：

ls

你会看到几个关键文件：

train_dual.py：用来训练模型的脚本
infer_dual.py：用来测试和查看效果的脚本
datasets/：存放数据集的目录
cfg/：配置文件目录
还有其他一些辅助文件和目录

3. 核心体验：运行推理，立即看到融合效果

准备工作完成，现在进入最激动人心的部分：让模型跑起来，看看它到底能检测出什么。

3.1 执行推理脚本

在终端里，确保你在/root/YOLOFuse目录下，然后输入这条命令：

python infer_dual.py

按下回车，你会看到终端开始输出信息。这个过程通常很快，大概几秒到几十秒，取决于你的硬件配置。

终端会显示类似这样的信息：

Loading pretrained weights... Running inference on sample data... Processing image pair 1/10... Fusion complete. Results saved to runs/predict/exp

这些信息告诉你：

模型正在加载预训练的权重
开始对示例数据进行推理
正在处理图像对（RGB和红外配对图像）
融合完成
结果已经保存

3.2 查看生成的可视化结果

推理完成后，最精彩的部分来了：查看融合检测的效果。

结果保存在哪里呢？就在/root/YOLOFuse/runs/predict/exp这个目录里。你可以通过文件管理器直接查看这个目录。

找到这个目录，你会看到一系列图片文件，文件名可能是这样的：

sample_001.jpg
sample_002.jpg
sample_003.jpg
...

打开任意一张图片，你就能看到YOLOFuse的检测效果了。

那么，图片上会显示什么呢？

每张图片上都会有彩色的边界框，框出检测到的目标（比如人、车等）。更重要的是，这些边界框是基于RGB和红外图像融合信息得到的，不是单纯看可见光或者单纯看热成像。

你可以特别关注一下这些场景：

暗光环境下的人：看看在几乎全黑的情况下，系统能不能准确找到人
有遮挡的目标：比如部分被遮挡的车辆或行人
小目标：看看远处的、比较小的目标能不能被检测到

对比一下，如果是传统的单RGB摄像头方案，在很多暗光、雾天、遮挡场景下，检测效果会大打折扣。而YOLOFuse通过融合红外信息，大大提升了这些困难场景下的检测能力。

4. 理解背后的技术：三种融合策略，一种最佳选择

看到效果后，你可能会好奇：这个融合是怎么做到的？YOLOFuse提供了几种不同的融合方式，每种都有自己的特点。

4.1 三种融合策略简单对比

为了让你快速了解，我用一个表格来对比这几种策略：

融合方式	核心思路	适合什么场景	性能特点
早期融合	把RGB和红外图像直接拼在一起（像4通道图片），然后一起处理	对小目标特别敏感的场景，比如无人机看远处的小物体	精度高，但计算量稍大
中期融合	让RGB和红外先各自提取特征，然后在中间层把特征融合起来	大多数场景的首选，平衡了精度和速度	模型小（2.61MB），速度快，精度也不错（94.7% mAP）
决策级融合	RGB和红外各自独立检测，最后把两个结果合并	两个摄像头差异大，或者对稳定性要求特别高	最稳定，不容易出错，但模型最大

4.2 为什么推荐中期融合？

你刚才运行的推理脚本，默认使用的就是中期融合策略。这是有原因的：

模型非常小：只有2.61MB，这意味着它占用的存储空间少，加载速度快。
精度足够高：在LLVIP数据集上能达到94.7%的准确率，对于大多数应用来说完全够用。
速度快：推理延迟很低，适合需要实时处理的应用。
显存占用少：训练时只需要3GB左右的显存，很多普通显卡都能跑。

简单说，中期融合就像是一个“全能选手”，没有明显的短板，在各种场景下都能有不错的表现。所以，除非你有特殊需求，否则用中期融合就对了。

5. 如果你想更进一步：训练自己的模型

看完预置数据的效果，你可能想：“能不能用我自己的数据来训练？”当然可以！YOLOFuse支持训练自定义数据集。

5.1 数据准备：关键是对齐

训练自己的模型，最关键的一步是准备数据。YOLOFuse需要成对的RGB和红外图像，而且这两张图必须严格对齐。

什么是“对齐”？就是同一时刻、同一视角拍下的RGB照片和红外照片。比如，你要检测行人，那么同一行人在RGB照片和红外照片中的位置应该基本一致。

数据应该这样组织：

你的数据集/ ├── images/ # 放RGB图片 │ └── 001.jpg │ └── 002.jpg ├── imagesIR/ # 放红外图片 │ └── 001.jpg # 必须和RGB图片同名！ │ └── 002.jpg └── labels/ # 放标注文件 └── 001.txt # 只需要标注RGB图像，系统会自动用到红外图像上 └── 002.txt

重要提示：你只需要标注RGB图像！系统会自动把同样的标注用到对应的红外图像上。这省了一半的标注工作量。

5.2 开始训练

准备好数据后，训练就很简单了。还是在/root/YOLOFuse目录下，运行：

python train_dual.py

训练过程会在终端显示进度，包括当前的损失值、精度等指标。训练完成后，模型权重会保存在runs/fuse目录下。

你可以用自己训练的模型来推理，只需要指定模型路径：

from ultralytics import YOLO # 加载你自己训练的模型 model = YOLO('runs/fuse/weights/best.pt') # 用你的数据推理 results = model.predict( source_rgb='你的RGB图片路径', source_ir='你的红外图片路径' )