YOLOFuse预训练权重下载链接汇总：官方与镜像站点对照表-育师

YOLOFuse预训练权重下载链接汇总：官方与镜像站点对照表

在智能安防、自动驾驶和工业巡检等现实场景中，单一可见光摄像头常常“力不从心”——夜晚看不清、烟雾里漏检、强光下过曝。这些问题催生了多模态感知技术的快速发展，尤其是RGB-红外双流融合检测，正成为提升全天候目标识别鲁棒性的关键技术路径。

YOLO系列作为实时检测的标杆框架，其高效架构为实际部署提供了坚实基础。而在此之上衍生出的开源项目YOLOFuse，则进一步将这一能力拓展至多模态领域。它基于 Ultralytics YOLO 架构设计，专用于处理成对的可见光与红外图像输入，通过灵活的特征融合机制，在复杂环境下实现了显著优于单模态模型的检测性能。

更关键的是，该项目不仅开放了完整代码和训练权重，还提供了开箱即用的 Docker 镜像环境，极大降低了开发者入门门槛。无需再为 PyTorch 版本冲突、CUDA 驱动不兼容等问题焦头烂额，真正实现“拉起即跑”。

多模态融合的核心逻辑：不只是拼接图像那么简单

YOLOFuse 的核心思想是构建一个双分支网络结构：一条通路处理 RGB 图像，另一条处理 IR（红外）图像。两者各自提取特征后，在不同阶段进行信息交互，最终输出统一的检测结果。这种设计看似简单，但背后涉及多个关键决策点——何时融合？如何融合？融合代价几何？

目前主流的融合策略可分为三类：决策级、早期特征级和中期特征级融合。每种方式都有其适用边界，选择不当可能带来计算资源浪费或性能瓶颈。

决策级融合：独立判断后的“投票机制”

最直观的想法是让两个模态“各干各的”，分别完成完整的检测流程，最后再把两组检测框合并起来。这就是所谓的决策级融合。

具体来说，RGB 分支输出一组边界框 $ B_{rgb} $，IR 分支输出 $ B_{ir} $，系统通过 Soft-NMS 或 Weighted Boxes Fusion（WBF）算法对重叠框进行加权合并，生成最终结果。

这种方式的优势在于实现简单、鲁棒性强——即使两个模态成像质量差异较大，也能稳定工作。但它有两个明显短板：

计算开销翻倍：需要运行两次完整推理，延迟几乎是单模态的两倍；
无法利用中间层互补信息：比如某个物体在可见光中轮廓模糊但在红外中有清晰热源，早期特征其实可以互相增强，而决策级融合完全错过了这个机会。

因此，这类方法更适合对实时性要求不高、但强调可靠性的离线分析场景。

早期特征融合：从“第一印象”就开始协作

另一种极端思路是尽可能早地融合信息——直接将 RGB 和 IR 图像按通道堆叠（形成 6 通道输入），送入同一个主干网络进行处理。

这相当于告诉模型：“你看到的是一张‘复合图像’，自己去学怎么解码。”理论上，这种方法能让网络在浅层就建立起跨模态关联，捕捉到更多潜在协同模式。

然而工程实践中却面临挑战：

主干网络的第一层卷积通常只支持 3 通道输入，必须手动修改以适应 6 通道；
若两幅图像未严格空间对齐（如镜头视差、时间不同步），会导致特征错位，反而降低精度；
显存占用显著增加，小显卡难以承受。

尽管如此，在硬件条件允许且数据配准良好的前提下，早期融合仍能取得接近最优的 mAP 表现（LLVIP 数据集上可达 95.5%），适合追求极致精度的应用。

中期特征融合：效率与性能的黄金平衡点

真正值得推荐的是中期特征融合方案——这也是 YOLOFuse 官方默认采用的方式。

它的基本流程如下：

RGB 与 IR 图像分别经过独立的 Backbone 网络，提取到某一中间层特征（如 C3 或 C4）；
将这两个特征图进行拼接，并引入注意力机制进行加权融合；
融合后的特征送入共享的 Neck 和 Head 模块完成检测。

这种方式巧妙地平衡了三点：

保留模态特异性：前半段独立提取，避免信息混淆；
实现有效交互：在语义层级较高的中间层融合，更容易找到有意义的对应关系；
控制参数规模：仅需额外添加轻量级融合模块，整体模型大小仅约 2.61MB。

下面是一个典型的中期融合模块实现：

class IntermediateFusionModule(nn.Module): def __init__(self, in_channels): super().__init__() self.conv_fuse = nn.Conv2d(in_channels * 2, in_channels, kernel_size=1) self.attn = nn.Sequential( nn.AdaptiveAvgPool2d(1), nn.Conv2d(in_channels*2, in_channels//8, 1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(in_channels//8, in_channels*2, 1), nn.Sigmoid() ) def forward(self, feat_rgb, feat_ir): fused_feat = torch.cat([feat_rgb, feat_ir], dim=1) weight = self.attn(fused_feat) weighted = fused_feat * weight out = self.conv_fuse(weighted) return out

这段代码的核心在于使用了一个轻量级的通道注意力子网来学习每个通道的重要性权重。例如，当环境中存在浓烟时，红外通道的响应应被加强；而在光照充足的情况下，可见光特征可能更具判别力。该机制能自动调节权重分配，提升融合的智能化水平。

实测表明，该方案在 LLVIP 数据集上的 mAP@50 达到 94.7%，虽略低于早期融合，但模型体积缩小超过 50%，推理速度更快，更适合边缘设备部署。

开箱即用：预装镜像如何重塑开发体验

如果说多模态融合是 YOLOFuse 的“大脑”，那么它的预配置 Docker 镜像就是打通落地“最后一公里”的关键桥梁。

想象一下这样的场景：你刚接手一个多模态项目，急需验证算法可行性。如果按照传统流程，你需要：

安装 Python 环境；
配置 CUDA 和 cuDNN；
安装 PyTorch 并确保与 GPU 驱动匹配；
克隆代码库并解决依赖冲突；
调试路径、权限、版本等一系列问题……

整个过程动辄数小时甚至数天。而 YOLOFuse 提供的镜像彻底跳过了这些“环境地狱”。

该镜像基于 Ubuntu 20.04 + NVIDIA CUDA 构建，内置以下核心组件：

组件	版本/说明
OS	Ubuntu 20.04 LTS
Python	3.10+
PyTorch	≥1.13, with CUDA support
Ultralytics	Latest from pip/git
OpenCV	For image preprocessing
Project Code	Located at`/root/YOLOFuse`

启动容器后，只需几行命令即可运行 demo：

# 进入项目目录 cd /root/YOLOFuse # 执行推理脚本 python infer_dual.py # 查看输出结果 ls runs/predict/exp/

⚠️ 注意事项：部分系统中python命令可能未自动链接到python3，可通过以下命令修复：
bash ln -sf /usr/bin/python3 /usr/bin/python

这个小小的软链接操作，往往就是能否顺利运行脚本的关键。社区镜像之所以受欢迎，正是因为它连这类细节都预先考虑到了。

此外，镜像中还包含了 LLVIP 数据集的示例结构，用户可快速替换自己的数据进行测试，极大提升了迭代效率。

实际应用场景中的表现与优化建议

YOLOFuse 的典型部署架构如下：

[RGB Camera] →→→→→→→→→→→→→→→→→→→→+ ↓ [YOLOFuse 双流融合模型] ↓ [Infrared Camera] →→→→→→→→→→→→→→→→→→→→+ ↓ [Detection Results (Bounding Boxes)] ↓ [Visualization / Alarm / Storage]

在真实应用中，它展现出强大的问题解决能力：

实际痛点	解决方案
夜间检测失效	利用红外热辐射信息补足可见光缺失，显著提升暗光下检出率
烟雾遮挡误检	双模态互补降低虚警率，提高检测稳定性
环境适应性差	支持多策略切换，可根据场景动态选择最优融合模式
部署成本高	提供标准化镜像，节省环境搭建时间 >80%

不过要发挥其最大效能，还需注意一些工程实践中的关键细节：