YOLOFuse 训练日志与权重存放位置：/runs/fuse目录详解
在智能安防、自动驾驶和夜间监控等场景中，单一可见光图像在低光照或恶劣天气下往往难以维持稳定的检测性能。此时，红外（IR）图像因其对热辐射的敏感性，能够在黑暗、烟雾甚至雨雪环境中提供有效补充信息。于是，融合 RGB 与红外双模态数据的目标检测方案逐渐成为提升鲁棒性的主流方向。
YOLOFuse 正是为此而生——它基于 Ultralytics YOLO 架构，专为双流输入设计，支持多种融合策略，并已在 LLVIP 等公开数据集上验证了其有效性。但真正让开发者快速上手的，不仅是模型结构本身，更是背后那套高度自动化的训练工程体系。其中，/runs/fuse目录作为整个训练流程的核心输出区，承载着从日志记录到模型保存的全部关键产物，堪称“实验记忆中枢”。
为什么需要一个统一的结果目录？
设想这样一个场景：你正在做一组关于不同融合方式的消融实验，尝试了早期特征拼接、注意力加权融合、决策级后处理等多种配置。几天下来跑了七八次训练，每次调整学习率、batch size 或增强策略。突然发现某次结果特别好，却记不清用了什么参数；想找当时的最佳模型，却发现文件名都是model_final_v3_updated.pt这类模糊命名……
这正是传统深度学习项目中最常见的痛点：训练过程不可追溯、成果管理混乱、复现困难。
YOLOFuse 的解决方案很直接：所有训练输出自动归档至/runs/fuse，并以独立子目录形式隔离每次运行。不需要手动创建文件夹、无需担心覆盖，甚至连超参数都会被完整封存。这种“开箱即用”的工程设计，极大降低了多轮迭代的认知负担。
/runs/fuse是如何工作的？
当你执行命令：
python train_dual.py框架会立即启动一套标准化的工作流：
- 解析命令行参数与配置文件；
- 初始化双分支网络结构（分别处理 RGB 和 IR 输入）；
- 开始训练循环，每轮计算损失、更新权重；
- 按照预设规则将日志、权重、可视化图表写入指定路径。
默认情况下，这些输出都会落入项目根目录下的/runs/fuse中，并自动生成带编号的实验文件夹，如fuse_exp1,fuse_exp2……如果已有同名目录，则自动递增编号，避免冲突。
每个实验目录内部结构清晰且标准化，典型布局如下：
/runs/fuse/fuse_expX/ ├── weights/ │ ├── best.pt # 验证集 mAP 最高时保存的模型 │ └── last.pt # 训练结束时的最终模型 ├── results.csv # 各 epoch 的训练指标（loss, mAP@50, precision 等） ├── args.yaml # 当前训练所使用的全部超参数 ├── train_batch0.jpg # 数据增强后的训练样本可视化 ├── train_batch1.jpg # 更多样本图示 └── confusion_matrix.png # 分类混淆矩阵这套结构化存储机制，使得无论是单人调试还是团队协作，都能迅速定位所需资源。
它带来了哪些实实在在的好处？
1. 实验可复现不再是奢望
在科研或工业落地中，“上次那个效果很好的模型是怎么跑出来的？”是一个高频问题。很多人依赖笔记、口头沟通甚至记忆来还原训练条件，极易出错。
而在 YOLOFuse 中，只要保留args.yaml文件，就能完全还原一次训练的所有设定：
imgsz: 640 batch: 16 epochs: 100 lr0: 0.01 optimizer: SGD fusion_type: mid_attention augment: true ...这意味着，哪怕几个月后再看这个实验，也能精准复现。这对于论文投稿、算法评审、版本审计都至关重要。
2. 可视化辅助分析，不再“盲训”
训练过程中是否过拟合？某一类目标漏检严重吗？数据增强是否合理？这些问题过去常常只能靠最终指标反推。
但现在，/runs/fuse自动生成的几张图就能给出直观线索：
train_batch*.jpg展示了实际送入网络前的数据增强效果，帮助确认裁剪、色彩抖动、马赛克增强是否正常；confusion_matrix.png揭示类别间的误判情况，比如行人被误认为车辆，提示需优化标注或增加样本多样性；results.csv提供完整的数值轨迹，可用 Python 或 Excel 绘制成曲线图，观察收敛趋势。
你可以轻松判断：“第50轮之后mAP停滞”、“precision下降但recall上升”，进而决定是否提前终止、调整学习率或切换融合策略。
3. 断点续训，告别“从头再来”
长时间训练最怕意外中断——服务器重启、CUDA Out of Memory、电源故障……一旦发生，若没有中间检查点，之前几十小时的算力就打了水漂。
YOLOFuse 默认每轮都会保存last.pt，即当前轮次的完整模型状态（包括优化器参数）。因此，恢复训练只需一条命令：
python train_dual.py --resume runs/fuse/fuse_exp1/weights/last.pt系统会自动读取原始配置（来自原args.yaml），从中断处继续训练。无需手动加载权重、也不用手动设置起始 epoch，一切由框架接管。
⚠️ 注意：
--resume功能依赖于原始实验目录的存在。建议重要训练任务完成后及时备份整个fuse_expX文件夹。
如何高效利用这一机制？
快速查看最新训练结果
通过简单的 shell 命令即可快速浏览训练产出：
# 查看所有历史实验 ls runs/fuse/ # 查看最近一次训练的权重文件 ls runs/fuse/fuse_exp*/weights/如果你想批量分析多个实验的表现，可以编写脚本来读取各results.csv并提取最高 mAP：
import os import pandas as pd exp_dirs = [d for d in os.listdir("runs/fuse") if d.startswith("fuse_exp")] for exp in exp_dirs: csv_path = f"runs/fuse/{exp}/results.csv" if os.path.exists(csv_path): df = pd.read_csv(csv_path) best_map = df['metrics/mAP50(B)'].max() print(f"{exp}: Best mAP50 = {best_map:.3f}")这样能一目了然地比较不同配置下的性能差异。
加载模型进行推理
训练完成后，使用最佳模型进行推理也非常简单：
from ultralytics import YOLO # 加载本地训练好的融合模型 model = YOLO('/root/YOLOFuse/runs/fuse/fuse_exp2/weights/best.pt') # 执行双流推理（需配合 infer_dual.py 支持双输入） results = model.predict( source='/path/to/rgb_images', source_ir='/path/to/ir_images', # 假设接口支持双源 imgsz=640, conf=0.25 )注意：具体的推理脚本可能因项目实现略有不同，但核心逻辑一致——通过.pt文件加载本地权重，实现端到端部署。
实际工作流中的角色定位
在完整的 YOLOFuse 应用闭环中，/runs/fuse并非孤立存在，而是连接训练、评估与部署的关键枢纽：
[数据准备] ↓ [train_dual.py] → [GPU训练] → [/runs/fuse] ←→ [TensorBoard 可视化] ↓ ↓ [模型选择] ← [性能评估] ← [results.csv + best.pt] ↓ [infer_dual.py] → [边缘设备部署]它的上游是训练脚本和数据管道，下游则是模型筛选、服务封装和上线部署。可以说，每一次成功的部署，都始于/runs/fuse中某个被选中的best.pt。
此外，结合外部工具还能进一步增强其能力：
- 使用Weights & Biases (W&B)或TensorBoard实时监控训练指标；
- 将
results.csv导入 Jupyter Notebook 做统计分析； - 利用 Git LFS 跟踪重要模型文件，实现版本控制；
- 设置定时备份脚本，将关键实验同步至 NAS 或云存储。
工程实践中的几点建议
尽管/runs/fuse已经非常自动化，但在长期使用中仍有一些值得遵循的最佳实践。
1. 区分best.pt与last.pt
best.pt：代表验证集性能最优的模型，通常用于后续推理；last.pt：仅表示训练结束时的状态，可能是过拟合后的结果。
除非你在做持续学习或迁移训练，否则应优先使用best.pt。
2. 给重要实验添加语义标签
虽然系统自动编号，但数字本身缺乏含义。可以通过软链接赋予语义：
ln -s runs/fuse/fuse_exp3 runs/fuse/fuse_midatten_noaug这样既不影响原有结构，又能一眼看出该实验的设计意图。
3. 控制磁盘占用，防止积压
频繁训练容易导致磁盘空间紧张。建议建立清理策略，例如只保留最新的 N 个实验：
# 删除除最新三个外的所有旧实验 ls -t runs/fuse | grep "^fuse_exp" | tail -n +4 | xargs -I {} rm -rf runs/fuse/{}也可以将高性能实验打包归档：
tar -czf backup_fuse_exp3.tar.gz runs/fuse/fuse_exp3然后从本地删除，释放空间。
4. 多人协作时配合版本控制系统
在团队开发中，建议将args.yaml和results.csv提交到 Git，即使不提交大模型文件（可用.gitignore过滤.pt），也能通过代码+配置还原实验环境。
配合 CI/CD 流程，甚至可以实现“每次 push 自动训练并生成报告”的自动化 pipeline。
结语
/runs/fuse看似只是一个普通的输出目录，实则体现了现代 AI 工程中对可复现性、自动化、可观测性的深刻理解。它不只是一个文件夹，更是一套完整的实验管理体系。
在这个追求快速迭代的时代，谁能更快地试错、更准地评估、更稳地部署，谁就掌握了先机。而 YOLOFuse 通过/runs/fuse这一简洁却强大的设计，把复杂的运维细节封装成一行命令、一个路径，让更多研究者和工程师得以专注于真正重要的事：改进模型、提升性能、解决现实问题。
细节之中见真章。或许正是这些看似不起眼的工程巧思，才真正推动着 AI 技术从实验室走向千行百业。
