前言
本文主要讲解如何配置多模态项目环境以及相关的训练要求。
提供的项目包为完整的、基于Ultralytics改进的多模态项目，以及整理好的多模态数据集，开箱即用，一键训练、验证、测试。
在初次进行多模态模型配置及训练时，需要查看此文件，获取项目包并根据其中的注意事项，便可以正常训练了。在配合专栏中其它融合方法，进行后续的改进。
专栏目录：《多模态模型改进》目录一览 | 专栏介绍 ，多模态的全方位改进，提供多模态模型改进完整项目包-开箱即用
专栏地址：YOLO系列模型的多模态融合改进——极易上手、非常好发文的多模态改进教程！
文章目录
- 前言
- 一、基础环境配置
- 二、项目包获取及数据集配置要求
- 三、训练、验证、检测
- 四、基础的多模态模型介绍
一、基础环境配置
虚拟环境的配置只需要能够满足基本的训练改进即可。
建议先搭一个yolov8或者yolo11的环境，测试其能够正常的训练和改进。
这里链接一个yolo11的环境配置的博客，需要的可以查看。
https://blog.csdn.net/qq_42591591/article/details/142650813
使用的基础项目包是Ultralytics的8.3.13版本。在此基础上配置了多模态方面的数据输入、训练、验证和测试等代码。
二、项目包获取及数据集配置要求
获取得到的项目包 放在环境里就可以正常运行了，其中还需要配置的是数据集相关的路径
- 本文提供了配置好的LLVIP数据集，下载下来后放在
datasets文件夹中就可以了，如下图所示，其中images、image和labels这三个文件夹及内部的文件命名和路径不要动，可修改外围的路径。其它数据集也一样。
images
