YOLOv11最新创新改进系列：多模态融合RGB+红外线（IR），基于YOLOFuse，对YOLOv11进行多模态融合改进。

购买相关资料后畅享一对一答疑！

截止到发稿时，B站YOLOv11最新改进系列的源码包，已更新了40+种的单模态改进！20+种多模态改进！
自己排列组合2-4种后，考虑位置不同后可排列组合上千万种！！专注AI学术，关注B站博主：Ai学术叫叫兽！

详细的改进教程以及源码，戳这！戳这！！戳这！！！B站：AI学术叫叫兽 源码在相簿的链接中，动态中也有链接，感谢支持！祝科研遥遥领先！

多模态简介

YOLOFuse 是一个基于 Ultralytics YOLO 框架构建的增强型多模态目标检测系统。它通过创新的双流处理架构，协同分析与融合不同模态的图像数据（如 RGB 和红外 IR），显著提升了在复杂环境（如低照度、烟雾遮挡、极端天气）下的检测鲁棒性和准确性。

下面是一个简要的对比表格，帮助你快速了解 YOLOFuse 的主要特性：

特性维度	描述
核心架构	基于 Ultralytics YOLO 的双流处理架构，支持端到端联合训练与推理
支持模态	主要支持 RGB + 红外 (IR)，可扩展至 RGB-D、毫米波雷达等多模态数据
融合策略	提供数据级、特征级（早期/中期）、决策级等多种融合方式
关键改进	兼容 YOLOv8 API，引入坐标注意力机制、自适应空间特征融合等模块
主要优势	在复杂环境下（低光照、遮挡）检测精度高；模型轻量化；部署便捷
应用场景	安防监控、自动驾驶、工业检测、灾害救援、农业监测等

🔧 核心架构与工作原理

YOLOFuse 的核心在于其双流编码器-解码器架构，能够高效处理并融合来自不同传感器的异构数据。

1. 双流输入处理：YOLOFuse 首先通过两个独立的输入分支分别提取 RGB 图像和红外图像（IR）的原始特征。这两个分支可以共享部分底层结构，但允许各自处理特定模态的信息。
2. 主干特征提取网络：每个流通常会使用一个类似于 CSPDarknet53-Tiny 或 YOLO的骨干网络（Backbone）进行深度特征提取。
3. 多层次特征融合模块：这是 YOLOFuse 的关键。它提供了多种融合策略，在不同网络层次上对双流特征进行融合：
   • 数据级融合 (Data-level Fusion)：在输入阶段直接拼接或加权叠加不同模态的原始图像数据。这种方式简单、计算开销小，但对传感器的配准要求高。
   • 特征级融合 (Feature-level Fusion)：
     • 早期特征融合 (Early-level Feature Fusion)：在骨干网络之前或浅层进行特征融合，能保留更多原始模态信息。
     • 中期特征融合 (Mid-level Feature Fusion)：在网络中间层（如特征金字塔网络FPN阶段）进行融合，是性能和计算效率的较好平衡。
   • 决策级融合 (Decision-level Fusion)：两个模态的数据分别通过独立的检测网络进行推理，最终在输出层（即检测结果层面）进行融合（如加权平均、非极大值抑制-NMS）。这种方式容错性高，适合快速集成现有模型，但计算成本相对较高。
4. 检测头与输出：融合后的丰富特征会送入检测头（Head），进行目标分类和边界框回归，最终输出检测结果。

📊 性能表现

根据在 LLVIP（可见光-红外配对行人检测数据集）上的基准测试结果，YOLOFuse 相比传统的单模态 YOLO 模型展现出了显著优势：

模型架构	模态	精度 §	召回率 ®	mAP@50	mAP@50:95	模型大小 (MB)	计算量 (GFLOPs)
YOLOv8n (baseline)	RGB	0.888	0.829	0.891	0.500	6.20	8.1
YOLO-Fuse-中期特征融合	RGB+IR	0.951	0.881	0.947	0.601	2.61	3.2
YOLO-Fuse-早期特征融合	RGB+IR	0.950	0.896	0.955	0.623	5.20	6.7
YOLO-Fuse-决策级融合	RGB+IR	0.956	0.905	0.955	0.612	8.80	10.7

表：YOLOFuse 在 LLVIP 数据集上的性能表现对比

这表明引入红外信息并通过适当方式融合，能有效提升模型在复杂场景下的感知能力。

🛠️ 如何使用改进后的代码包

数据准备

我给大家配置了默认的M3FD.yaml,大家可以直接在代码中使用，然后按照自己的数据进行简单的替换就行！非常简单！

# Ultralytics YOLO , AGPL-3.0 license
# M3FD dataset
# Example usage: yolo train data=M3FD.yaml

# Train/val/test sets as dir: path/to/imgs
path:  # dataset root dir
train: images/train  # train visible images (relative to 'path')
train2: imagesTR/train  # train infrared images (relative to 'path')
val: images/val  # val visible images (relative to 'path')
val2: imagesIR/val  # val infrared images (relative to 'path')
test:   # test images (optional)

#image_weights: True
nc: 6


# Classes
names:
  0: People
  1: Car
  2: Bus
  3: Motorcycle
  4: Lamp
  5: Truck

环境配置

大家使用YOLOv11的环境完全可以跑通！
我给大家配置了云服务器的环境大家可以一键操作，上传代码跑通就行！下方是视频教程，一文搞定哈！

环境搭建教程

上传数据教程

模型训练

1. 训练：YOLOFuse 提供了训练的脚本。本文提供了更为简洁的训练脚本。一键跑通！

from ultralytics import YOLO


model = YOLO("ultralytics/cfg/models/V11-Mid-level/yolo11-Mid-level-Copy1.yaml")
# results = model.train(data="coco128.yaml", epochs=20, imgsz=640,ch=3)
results = model.train(data="M3FD.yaml", epochs=20, imgsz=640,ch=6 )

上述yaml中，ch=3的配置（注释掉的）为单模态的数据集训练配置，两者可自由切换！

🌐 应用场景

YOLO+的多模态融合 使其在众多要求苛刻的场景中具有巨大潜力：

• 安防监控与边境巡逻：融合可见光与热成像，实现24小时全天候监控，有效应对低光照、雾霾、伪装等挑战。
• 自动驾驶与智能交通：结合 RGB 摄像头和激光雷达 (LiDAR) 或毫米波雷达，精准感知车辆、行人、障碍物，提升不同天气条件下的安全性。
• 工业检测与自动化：在生产线上，融合可见光、红外或深度信息，高效检测产品缺陷（如苹果检测、电路板故障）、引导机械臂精准操作。
• 灾害救援与公共安全：通过分析红外热成像快速在烟雾、废墟中定位生命体，提升搜救效率。
• 农业监测：如同甘肃农业大学的研究，利用 RGB-D 数据精准识别果实，为自动化采摘提供视觉支持。

改进策略

目前在此项目中，截止发文时，多模态融合改进已经达到20+种，持续永久更新！足够小伙伴发文参考的需要！关注本upB站，更多干货，助力快速科研！！！！！！

写在最后

学术因方向、个人实验和写作能力以及具体创新内容的不同而无法做到一通百通，所以本文作者即B站Up主：Ai学术叫叫兽
在所有B站资料中留下联系方式以便在科研之余为家人们答疑解惑，本up主获得过国奖，发表多篇SCI，擅长目标检测领域，拥有多项竞赛经历，拥有软件著作权，核心期刊等经历。因为经历过所以更懂小白的痛苦！因为经历过所以更具有指向性的指导！

祝所有科研工作者都能够在自己的领域上更上一层楼！！！

所有科研参考资料均可点击此链接，合适的才是最好的，希望我的能力配上你的努力刚好合适！