YOLOFuse实操手册：多卡GPU训练配置方法（DDP）

1. 引言

1.1 YOLOFuse 多模态目标检测框架

在复杂环境下的目标检测任务中，单一模态图像（如可见光RGB）往往受限于光照、烟雾或遮挡等因素，导致检测性能下降。为应对这一挑战，YOLOFuse应运而生——一个基于 Ultralytics YOLO 架构的多模态目标检测框架，专为融合RGB 与红外（IR）图像设计。

该框架通过双流网络结构提取两种模态特征，并支持多种融合策略（决策级、早期/中期特征融合），显著提升在低光、雾霾等恶劣条件下的检测鲁棒性与精度。尤其适用于安防监控、夜间巡检、无人机感知等实际场景。

1.2 镜像优势与使用价值

本镜像已为您预装好所有依赖环境，基于 Ultralytics YOLO 框架构建，支持 RGB 与红外（IR）图像的双流融合检测。您无需配置复杂的 PyTorch 或 CUDA 环境，开箱即用。

借助此镜像，开发者可快速验证多模态融合效果、开展模型训练与推理实验，大幅降低部署门槛。同时，项目代码位于/root/YOLOFuse，结构清晰，便于二次开发和集成。

2. 环境准备与目录结构

2.1 镜像核心亮点

• ⚡️ 环境零配置：PyTorch、Ultralytics、CUDA 驱动等均已预装，无需手动安装。
• 🛠 多种融合策略：支持决策级、早期特征融合、中期特征融合等多种方式。
• 📊 性能强劲：在 LLVIP 数据集上 mAP@50 达 94.7%~95.5%，兼顾精度与效率。
• 🚀 支持 DDP 分布式训练：充分利用多卡 GPU 资源，加速大规模训练任务。

2.2 项目目录说明

进入容器后，主要工作路径为/root/YOLOFuse，其关键文件与目录如下：

3. 快速开始：推理与基础训练

3.1 初始化 Python 环境

部分系统可能存在python命令未链接的问题。若执行python --version报错，请运行以下命令修复软链接：

ln -sf /usr/bin/python3 /usr/bin/python

3.2 运行推理 Demo

立即体验融合检测效果：

cd /root/YOLOFuse python infer_dual.py

查看结果：推理完成后，前往/root/YOLOFuse/runs/predict/exp查看带检测框的融合图像。

3.3 启动默认训练任务

使用内置 LLVIP 数据集进行端到端训练：

cd /root/YOLOFuse python train_dual.py

训练输出：模型权重与训练日志将自动保存至/root/YOLOFuse/runs/fuse。

4. 自定义数据集训练流程

4.1 数据组织格式要求

YOLOFuse 要求成对的 RGB 与红外图像，命名需完全一致。建议将数据上传至/root/YOLOFuse/datasets/your_dataset_name，结构如下：

your_dataset_name/ ├── images/ # 存放 RGB 图像 │ └── 001.jpg ├── imagesIR/ # 存放对应红外图像（同名） │ └── 001.jpg └── labels/ # YOLO 格式标签文件（txt） └── 001.txt # 仅需基于 RGB 图像标注

⚠️ 注意事项： - RGB 与 IR 图像必须一一对应且文件名相同； - label 文件采用标准 YOLOv8 格式（归一化坐标）； - 不需要为红外图像单独制作标签。

4.2 修改数据配置文件

找到项目中的数据配置文件（通常为data/llvip.yaml或类似名称），修改以下字段指向您的数据集：

path: /root/YOLOFuse/datasets/your_dataset_name train: - images val: - images test: - images

确保类别数（nc）和类别名称（names）正确设置。

4.3 启动自定义训练

保存配置后，执行训练脚本：

python train_dual.py --data your_dataset_name.yaml

可根据需要添加参数控制学习率、批次大小等。

5. 多卡 GPU 训练配置（DDP 模式）

5.1 DDP 简介与适用场景

当单张 GPU 显存不足以承载大 batch size 或高分辨率输入时，应启用Distributed Data Parallel (DDP)模式。它允许多张 GPU 并行计算梯度，实现更高效的大规模训练。

YOLOFuse 的train_dual.py已兼容 DDP，只需简单命令即可启动。

5.2 启动 DDP 训练的完整命令

假设使用 2 张 GPU（ID 0 和 1），启动命令如下：

cd /root/YOLOFuse python -m torch.distributed.launch \ --nproc_per_node=2 \ --master_port=9999 \ train_dual.py \ --data data/your_dataset.yaml \ --batch-size 16 \ --img-size 640 \ --device 0,1

✅ 参数说明： ---nproc_per_node=N：指定使用的 GPU 数量； ---master_port：通信端口，避免与其他进程冲突； ---batch-size：总批次大小，由各卡平均分担； ---device：显卡设备 ID 列表。

5.3 DDP 训练注意事项

• 显存分配均衡：每张卡承担约batch_size / nproc的负载，请根据显存调整 batch size；
• 避免端口占用：若报错Address already in use，更换--master_port值（如 9998、10000）；
• 日志同步机制：DDP 模式下，只有 rank=0 的进程会写入日志和保存模型；
• 数据采样器：需使用DistributedSampler保证各卡数据不重复，YOLOFuse 默认已集成。

5.4 监控训练状态

训练过程中可通过以下方式监控：

• 实时查看runs/fuse/weights/last.pt和best.pt是否更新；
• 使用nvidia-smi观察多卡 GPU 利用率是否均衡；
• 检查runs/fuse/results.csv获取 mAP、precision、recall 等指标变化趋势。

6. 融合策略对比与选型建议

6.1 不同融合方式性能对照

YOLOFuse 提供多种融合机制，适应不同硬件资源与应用场景需求。以下是基于 LLVIP 数据集的基准测试结果：

6.2 实际应用选型建议

• 追求轻量化部署→ 选择“中期特征融合”；
• 注重检测精度优先→ 使用“早期特征融合”；
• 已有双模型独立训练经验→ 尝试“决策级融合”；
• 科研探索用途→ 可尝试 DEYOLO 结构。

💡 提示：可在train_dual.py中通过--fusion-type参数切换融合模式。

7. 常见问题与解决方案

7.1 环境相关问题

Q1: 终端提示/usr/bin/python: No such file or directory？

A: 执行以下命令建立软链接：

ln -sf /usr/bin/python3 /usr/bin/python

Q2: 多卡训练时报错RuntimeError: Address already in use？

A: 更换--master_port为未被占用的端口号，例如：

--master_port=9998

7.2 数据与训练问题

Q3: 我只有 RGB 图像，没有红外图像怎么办？

A: YOLOFuse 是专为双模态设计的。如果仅有单模态数据，建议： - 使用原版 YOLOv8； - 或复制一份 RGB 图像到imagesIR文件夹以跑通流程（无实际融合意义）。

Q4: 推理结果图片保存在哪里？

A: 默认路径为/root/YOLOFuse/runs/predict/exp，按序递增命名。

7.3 性能优化建议

• 若显存不足，减小--batch-size或降低--img-size；
• 开启--workers 4或8提升数据加载效率；
• 使用 SSD 存储数据集，减少 I/O 瓶颈；
• 在 DDP 模式下，确保所有 GPU 型号一致，避免通信瓶颈。

8. 总结

8.1 核心收获回顾

本文详细介绍了 YOLOFuse 多模态目标检测框架的使用方法，涵盖从环境初始化、推理测试、自定义数据训练到多卡 DDP 分布式训练的全流程操作。重点包括：

• 镜像开箱即用，省去繁琐依赖配置；
• 支持 RGB+IR 双流融合，显著提升复杂环境检测能力；
• 提供多种融合策略，灵活适配精度与效率需求；
• 完整支持 DDP 多卡训练，满足大规模训练需求。

8.2 最佳实践建议

1. 首次使用先运行infer_dual.py验证环境可用性；
2. 训练前检查数据命名是否严格对齐（RGB 与 IR 同名）；
3. 多卡训练务必设置唯一master_port防止端口冲突；
4. 优先尝试“中期特征融合”作为基线方案。

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