YOLOFuse CoreML导出实验：iOS设备部署初探
在夜间监控摄像头一片漆黑、自动驾驶车辆驶入浓雾、消防员冲进烟尘弥漫的建筑时，传统视觉系统往往“失明”。而与此同时，智能手机却早已具备运行复杂AI模型的能力——这正是边缘智能的转折点：我们不再依赖云端算力，而是让设备本身“看得更清”。
YOLOFuse 的出现，恰好踩中了这一技术交汇口。它不是一个简单的YOLO变体，而是一个专为多模态感知设计的双流目标检测框架，能够同时处理可见光（RGB）与红外（IR）图像，在低光、遮挡、烟雾等极端条件下依然保持高精度检测能力。更关键的是，它原生支持 Core ML 导出，使得这套原本只能跑在服务器上的模型，可以直接部署到 iPhone 上。
这背后的意义远不止“把模型装进手机”那么简单。它意味着一种全新的开发范式正在形成：从训练、转换到移动端推理，整个链路可以被标准化、自动化，甚至一键完成。而这，正是本文要验证的核心命题。
YOLOFuse 的架构灵感来源于人类感知系统的融合机制——就像大脑会综合视觉与热感信息来判断环境一样，该模型采用双分支结构，分别提取 RGB 与 IR 图像的特征，并在不同层级进行融合决策。你可以选择早期融合（将两幅图拼成6通道输入）、中期特征融合（在骨干网络中间层合并特征图），或后期融合（独立输出后通过NMS加权）。这种灵活性让它既能适应资源受限的移动端场景，也能在需要极致精度时发挥最大潜力。
以最常见的“中期融合”为例，其计算流程如下：
graph TD A[RGB Image] --> B[Backbone] C[IR Image] --> D[Backbone] B --> E[Feature Map] D --> F[Feature Map] E --> G[Fusion Module] F --> G G --> H[Neck + Head] H --> I[Detection Output]整个过程无需对两种模态的数据做额外配准操作，系统自动复用标注框（只需标注RGB图像即可），节省了近一半的标注成本。这一点在实际项目中尤为关键——毕竟，标注一张红外图像和标注一张彩色照片的工作量是一样的，但前者几乎没有直观语义。
在 LLVIP 数据集上的测试表明，YOLOFuse 在 mAP@50 指标上可达94.7%~95.5%，显著优于单一模态模型。更重要的是，它的轻量化版本模型体积仅2.61MB，这意味着它可以轻松嵌入任何 iOS 应用而不影响包大小。
如果说 YOLOFuse 解决了“能不能看清楚”的问题，那么 Core ML 则回答了“能不能跑得动”的疑问。
苹果自 iOS 11 推出 Core ML 以来，一直在推动端侧 AI 的普及。这个框架的本质是将训练好的机器学习模型转换为.mlmodel格式，由系统底层的 Metal Performance Shaders 和 Neural Engine 加速执行。换句话说，你的 iPhone 不只是在“运行代码”，而是在用专用硬件做矩阵运算。
将 YOLOFuse 部署到 Core ML 的路径清晰且可复现：
- 使用
torch.onnx.export()将 PyTorch 模型导出为 ONNX； - 调用
coremltools.converters.onnx.convert()完成格式转换； - 在 Xcode 中拖入生成的
.mlmodel文件，Swift 自动生成功能接口； - 通过 AVFoundation 获取实时视频流，预处理后送入模型推理。
整个过程中最棘手的部分通常是算子兼容性问题。例如，某些自定义 NMS 层或动态 reshape 操作可能不被 Core ML 支持。好在 YOLOFuse 社区镜像已内置标准化导出脚本，直接调用即可规避大多数陷阱。以下是典型配置参数：
| 参数 | 建议值 |
|---|---|
| 输入尺寸 | (1, 6, 640, 640)（双模态堆叠） |
| 输出解析 | confidence,coordinates（归一化） |
| NMS 设置 | IoU阈值 0.45~0.5，置信度阈值 0.25~0.5 |
| 量化模式 | FP16（推荐），部分设备支持INT8 |
FP16 量化不仅能将模型体积减半，还能提升推理速度，尤其是在搭载 A14 及以上芯片的设备上，神经引擎对半精度浮点有原生优化。
当这一切真正落地时，你会看到一个完整的移动端多模态检测系统在眼前运转：
graph TB subgraph "iOS Device" A[iOS App - Swift] --> B[Core ML Model] B --> C[Inference Result] A --> D[Camera Feed] D --> E[RGB + IR Capture] E --> B C --> F[UI Rendering] end前端使用 AVFoundation 框架捕获双路图像流，通常来自外接摄像头组合（如 Raspberry Pi Camera + FLIR Lepton）。关键在于时间同步——如果 RGB 和 IR 帧存在延迟错位，会导致检测框漂移。理想方案是通过硬件触发信号实现帧级对齐。
预处理阶段需注意：图像必须统一缩放到 640×640，归一化方式与训练一致（ImageNet stats），然后沿通道维度堆叠成 6-channel tensor。这部分逻辑可用 Swift 实现，也可借助 Accelerate 框架加速。
推理完成后，Core ML 返回原始候选框与类别概率。此时需手动执行 NMS 后处理（虽然 Core ML 支持内建 NMS，但灵活性较差），最终将结果映射回原始分辨率并渲染至屏幕。在 iPhone 13 及以上机型上，整套流程可稳定维持>15 FPS的实时性能，足以满足多数应用场景需求。
这项技术真正打动人的地方，在于它解决了几个长期困扰工程团队的痛点。
首先是夜间检测失效的问题。普通摄像头在无光环境下几乎无法工作，而人体、动物、车辆等目标恰恰在夜间活动频繁。引入红外通道后，系统可以通过热辐射识别目标，彻底摆脱光照依赖。这对于安防值守、野生动物监测、电力巡检等场景具有决定性意义。
其次是部署门槛过高的历史难题。过去要把 PyTorch 模型搬到 iOS，开发者往往需要手动编写大量桥接代码，处理内存布局、张量转换、异步调度等问题，稍有不慎就会崩溃。而现在，YOLOFuse 提供了开箱即用的train_dual.py和infer_dual.py接口，配合社区镜像中的完整依赖环境，真正实现了“拉代码→训练→导出→运行”的闭环。
最后是模型体积控制的现实考量。尽管 App Store 允许应用包最大 4GB，但用户下载意愿随体积指数级下降。YOLOFuse 的中期融合版本仅有 2.61MB，比许多图标资源还小，完全可以作为功能模块集成进现有 App，无需担心安装包膨胀。
当然，也有一些细节值得深思。比如内存管理：Core ML 默认缓存中间特征以加速连续推理，但在长时间视频流任务中容易引发内存泄漏。建议每处理若干帧后主动释放上下文资源。再如模型兼容性：务必确认使用的 Core ML 版本支持 ONNX Opset ≥ 13，否则可能出现“Unsupported operator”错误。这些问题虽小，却往往是上线前最后一公里的绊脚石。
未来的技术演进方向已经隐约可见。随着 Apple Vision Pro 等空间计算设备的兴起，多模态感知不再局限于 RGB+IR，还可能扩展到深度、LiDAR、音频等更多维度。而 Core ML 也在持续进化，逐步支持动态输入、自定义层、稀疏模型等高级特性，为更复杂的融合策略打开大门。
YOLOFuse 当前仍处于早期探索阶段，但它已经证明了一件事：高性能多模态检测不再是数据中心的专利，也可以成为口袋里的工具。无论是消防员在浓烟中寻找被困者，还是农民在深夜监控农田入侵动物，亦或是工程师检查变电站发热设备——这些真实世界的需求，现在都有了可行的技术解法。
这条从研究到落地的通路一旦打通，后续的创新便会如水流般自然涌出。或许不久之后，我们会看到更多类似 YOLOFuse 的“端侧优先”模型涌现，它们不再追求在榜单上刷榜，而是专注于解决一个个具体场景中的真实问题。
这才是边缘智能真正的价值所在。
