YOLOFuse是否支持单模态输入？常见问题官方解答-育师

YOLOFuse是否支持单模态输入？常见问题官方解答

在低光照、烟雾弥漫或强逆光的现实场景中，仅靠可见光图像做目标检测常常“看不清”“认不准”。比如夜间街道上的行人，在普通摄像头里可能只是一团模糊剪影，但热成像却能清晰捕捉其体温轮廓。正是这种互补性，催生了RGB-红外双模态融合检测技术的发展。

YOLOFuse 正是为解决这一挑战而生——它基于 Ultralytics YOLO 架构构建，专攻可见光与红外图像的联合推理，在 LLVIP 等公开数据集上实现了高达 95.5% mAP@50 的精度表现。通过整合两路传感器信息，模型不仅能“看见颜色”，还能“感知热量”，显著提升了复杂环境下的鲁棒性。

不过，很多用户在初次接触时都会问同一个问题：

“我手头只有 RGB 图像，没有红外数据，能不能用 YOLOFuse？”

这个问题背后其实藏着两个层面的需求：一是想验证流程是否可用；二是希望利用现成框架做迁移学习。虽然 YOLOFuse 的设计初衷是双模态协同推理，但我们可以通过一些工程技巧让它“跑起来”，哪怕暂时只有一路输入。

它本就是为“双打”设计的

YOLOFuse 的核心架构遵循典型的双流编码-融合-解码结构：

双分支主干网络分别处理 RGB 和 IR 图像，提取各自的空间语义特征；
融合方式灵活可选：可以在早期拼接像素、中期加权特征图，甚至决策阶段合并检测结果；
最终由统一检测头输出边界框和类别置信度。

整个流程依赖于成对输入：images/001.jpg必须对应imagesIR/001.jpg。系统会自动加载同名文件进行批处理，确保时空对齐。如果缺少其中一路，数据加载器就会报错中断。

换句话说，原生 YOLOFuse 并不支持真正的单模态输入。这不是功能缺失，而是架构决定的必然要求——就像一辆双引擎飞机不能只开一个发动机起飞一样。

但这并不意味着你完全无法使用它。

如何让“独木舟”也能下水？

当缺乏真实红外图像时，一个实用的做法是：将现有的 RGB 图像复制一份，伪装成红外数据。

听起来有点“作弊”，但在工程实践中非常有效：

# 将可见光图像复制为“伪红外” cp -r datasets/images/* datasets/imagesIR/

这样一来，尽管两路输入内容完全相同，但目录结构合规了，训练和推理脚本能顺利执行。此时网络依然走完双流流程，只不过融合层接收到的是高度相关的冗余信号。

这本质上是一种结构兼容性绕行策略，适用于以下几种情况：

✅快速原型验证：确认你的代码环境、配置文件、路径设置都正确无误；
✅迁移学习初始化：先用单模态数据预训练权重，后续再替换为真实配对数据微调；
✅教学演示场景：帮助新手理解多模态数据流如何在框架中流转。

当然，也要清醒认识到：这种方式不会带来真正的融合增益。因为没有互补信息注入，模型只是在一个“自我镜像”的环境中运行，长期来看反而可能导致特征退化或过拟合。

数据怎么配？配置文件别漏改

即使你只是复制图像，也必须保证配置文件明确声明双路径输入。以data/llvip.yaml为例：

path: /root/YOLOFuse/datasets train: - images - imagesIR val: - images - imagesIR names: - person

这里的关键点在于，即使images和imagesIR内容一致，你也得把它们都列出来。否则数据加载器只会读取单一目录，破坏双流机制。

此外还需注意：
- 所有图像必须尺寸一致（如 640×640），否则前向传播会因张量维度不匹配而失败；
- 文件命名必须严格对齐，001.jpg对应001.jpg，任何错位都会导致逻辑混乱；
- 推荐使用 OpenCV 预先校正几何畸变，并做直方图归一化，减少模态间分布差异。

推理时也能“假装成双”

即便是在部署阶段，也可以采用类似策略。例如你在边缘设备上只想测试流程通不通，可以这样写推理脚本：

from ultralytics import YOLOFuse model = YOLOFuse("runs/fuse/weights/best.pt") results = model.predict( source_rgb="datasets/images/test.jpg", source_ir="datasets/images/test.jpg", # 复用同一张图 imgsz=640, conf=0.25, save=True )

你看，source_ir指向的其实是 RGB 图像。模型照常执行双流前向传播，但由于输入相同，最终输出接近于单模态结果。这对于调试可视化、检查部署链路非常有用。

但请记住：这只是阶段性过渡手段，不是长期解决方案。真正发挥 YOLOFuse 实力的前提，依然是拥有高质量的配对多模态数据。

它的优势，恰恰来自“双剑合璧”

我们不妨看看 YOLOFuse 在真实场景中的价值体现在哪里：

场景	单模态短板	YOLOFuse 改进
夜间监控	可见光几乎失效	红外通道保持稳定检测能力
森林火灾巡查	浓烟遮挡视线	热成像穿透烟雾识别火源与人员
边境巡逻	伪装目标难以分辨	温差特征暴露隐藏人体
城市安防	逆光人影难识别	红外补足轮廓信息