YOLOFuse训练日志保存位置：runs/fuse目录全解析
在智能安防、自动驾驶与夜间监控等现实场景中，单一可见光图像的目标检测正面临越来越多的挑战——低光照环境下细节丢失，雾霾天气下对比度下降，烟雾遮挡导致目标不可见。这些问题促使研究者转向更鲁棒的感知方案：多模态融合检测。
其中，RGB-红外（IR）双流融合因其独特优势脱颖而出。可见光图像提供丰富的纹理和色彩信息，而红外图像则对热辐射敏感，在黑暗或恶劣视觉条件下仍能清晰呈现物体轮廓。将二者结合，不仅能提升弱光环境下的检测能力，还能增强系统在复杂气象条件下的稳定性。
YOLOFuse 正是为应对这一需求而生的开源框架。它基于 Ultralytics YOLO 架构扩展，专为 RGB 与红外图像的双流融合任务设计，集成了多种融合策略，并通过社区镜像实现“开箱即用”。尤其值得一提的是其高度规范化的输出管理机制——所有训练结果默认集中存储于runs/fuse目录，成为整个实验流程的核心枢纽。
runs/fuse：不只是一个文件夹
当你执行如下命令启动训练：
python train_dual.py程序并不会把模型权重随意丢进某个角落，而是自动创建一个结构清晰、内容完整的输出路径：runs/fuse。这个看似简单的目录，实则是整个训练过程的数据中枢，承载着从参数记录到性能可视化的全部关键产出。
它的存在解决了AI开发中最常见的几个痛点：
- 实验做完后找不到最佳模型？
- 想复现上次结果却忘了用了什么学习率？
- 多次调参后搞混了哪组超参对应哪个效果？
YOLOFuse 的答案很直接：一次训练，全程留痕，统一出口。
自动生成，防覆盖设计
首次运行时，系统检查是否存在runs/fuse，若无则新建；若有，则不会强行覆盖，而是智能生成递增命名的新目录，如fuse1、fuse2……这种机制确保每一次实验都有独立空间，避免因误操作导致历史成果丢失。
该逻辑由一段简洁但关键的路径处理函数实现：
from pathlib import Path import re import glob def increment_path(path, sep=''): """ 增量生成唯一路径，防止覆盖已有实验 示例：runs/fuse → runs/fuse1 → runs/fuse2 """ path = Path(path) if not path.exists(): return path else: # 查找父目录下所有匹配 pattern 的子目录 dirs = glob.glob(str(path.parent / f"{path.name}{sep}*")) matches = [re.search(rf"%s(\d+)" % path.name, d) for d in dirs] idxs = [int(m.group(1)) for m in matches if m] return path.with_name(f"{path.name}{sep}{max(idxs)+1}")这段代码虽短，却是保障实验可追溯性的基石。在train_dual.py启动初期即被调用，动态确定本次训练的专属输出路径，真正做到了“无冲突、不打扰”。
输出内容全面整合
进入runs/fuse目录，你会看到一个组织良好的结构：
runs/fuse/ ├── weights/ │ ├── best.pt # 验证集性能最优的模型权重 │ └── last.pt # 训练结束时的最终模型 ├── results.png # 损失曲线、mAP@50 等指标趋势图 ├── args.yaml # 完整训练参数快照 └── train_log.txt # 终端输出重定向日志这些文件共同构成了一个完整的“实验包”：
best.pt是你部署推理时最应该使用的模型，因为它是在验证集上表现最好的 checkpoint；last.pt虽然包含最后一次更新的参数，但未必泛化最优，适合用于断点续训；results.png提供直观的性能变化趋势，无需额外绘图即可快速判断是否过拟合；args.yaml尤其重要——它固化了本次训练的所有配置，包括融合方式（early/middle/late）、batch size、优化器类型、学习率调度策略等，是未来复现实验的唯一依据；train_log.txt则保留了终端输出的完整副本，便于排查 CUDA 内存溢出、数据加载失败等问题。
这种“一体化打包”的设计理念极大简化了后续工作流：无论是模型评估、跨团队共享，还是撰写论文附录，都可以直接归档整个runs/fuse目录，无需再拼凑零散文件。
工作流程中的核心枢纽
在 YOLOFuse 的整体架构中，runs/fuse并非孤立存在，而是连接训练与推理的关键节点。
graph LR A[datasets/] --> B[train_dual.py] B --> C[runs/fuse] C --> D[infer_dual.py] D --> E[runs/predict/exp]上游，train_dual.py读取配对的 RGB 与 IR 图像（通常位于datasets/mydata/images/和datasets/mydata/imagesIR/），并依据data.yaml中指定的路径进行训练；下游，infer_dual.py可直接加载runs/fuse/weights/best.pt对新样本执行融合推理，输出结果保存至runs/predict/exp。
这形成了一条清晰的“训练-测试”闭环链路。开发者只需关注输入数据格式与输出路径映射，其余流程均由框架自动管理。
典型使用流程示例
- 准备数据
将你的多模态数据按如下结构组织：
datasets/mydata/ ├── images/ # 对齐的可见光图像 ├── imagesIR/ # 对应的红外图像（同名） └── labels/ # YOLO 格式标注文件（.txt）- 修改配置
编辑data.yaml，设置：
path: /root/YOLOFuse/datasets/mydata train: images val: images- 启动训练
cd /root/YOLOFuse python train_dual.py训练开始后，runs/fuse自动创建，日志实时写入，图表逐轮更新。
- 查看成果
训练结束后，立即可查：
- 模型质量：打开results.png观察损失收敛情况与 mAP 曲线；
- 超参配置：查看args.yaml确认实际使用的融合策略与学习率；
- 权重文件：确认best.pt是否已生成。
- 执行推理
使用以下命令加载最优模型进行预测：
python infer_dual.py --weights runs/fuse/weights/best.pt输出图像将自动保存至runs/predict/exp，与训练输出路径形成呼应。
工程实践中的深层价值
实验混乱？目录隔离来解决
在算法研发过程中，频繁调整超参是常态。如果没有良好的管理机制，很容易出现“这次跑的是不是上次那个模型？”、“为什么结果比之前差很多？”等问题。
runs/fuse的自动编号机制从根本上杜绝了覆盖风险。每次训练都拥有独立命名的空间，配合简单的命名约定（如后期手动改为fuse_lr0.001_bs16），即可构建清晰的实验谱系。
复现困难？参数固化来兜底
传统做法中，研究人员常依赖记忆或笔记记录超参，极易遗漏细节。而在 YOLOFuse 中，args.yaml成为事实上的“实验说明书”。只要保留该文件，任何人拿到runs/fuse目录都能准确还原训练条件。
这一点对于团队协作尤为重要。新人接手项目时，不再需要反复追问“当时是怎么调的”，只需翻看历史args.yaml即可快速理解迭代路径。
部署模糊？统一出口明确路径
许多开源项目训练输出分散，有的权重放根目录，有的日志藏在子模块里，导致部署时需要四处查找。YOLOFuse 反其道而行之，坚持“单目录聚合”原则，让所有关键资产集中在一处。
这也带来了额外好处：
- 边缘设备部署时，只需复制weights/best.pt即可；
- 模型版本管理时，可通过压缩整个runs/fuse实现轻量级备份；
- CI/CD 流水线中，可轻松提取results.png作为自动化测试报告的一部分。
最佳实践建议与注意事项
尽管runs/fuse设计得足够健壮，但在实际使用中仍有一些经验值得分享：
✅ 推荐做法
| 场景 | 建议 |
|---|---|
| 实验归档 | 使用tar -czf fuse_exp1.tar.gz runs/fuse打包保存重要实验，避免误删 |
| 模型选择 | 始终优先使用best.pt进行推理，除非有特殊需求需分析训练末态 |
| 参数追踪 | 将args.yaml和results.png提交至 Git，实现轻量级实验记录 |
| 磁盘管理 | 定期清理旧实验（如fuse1,fuse2），防止占用过多空间 |
⚠️ 常见误区
- 不要手动删除正在训练的
runs/fuse目录：可能导致训练中断，甚至引发 I/O 错误。 - 避免重命名或移动
best.pt：部分推理脚本硬编码路径，改动后可能无法正常加载。 - 注意容器权限问题：若使用 Docker 运行，确保存储卷挂载具有写权限，否则目录创建会失败。
- 不要直接修改
args.yaml：它是只读快照，修改不会影响训练行为，反而会造成误导。
结语：从工具到方法论的跃迁
runs/fuse看似只是一个默认输出路径，实则体现了现代 AI 工程实践中两个核心理念：可观测性与可维护性。
它不仅仅是一个存放文件的文件夹，更是一种结构化实验的方法论体现。通过自动化编号、参数固化、输出聚合等设计，YOLOFuse 将原本杂乱的手动管理转变为标准化流程，使开发者能够专注于模型创新本身。
对于从事多模态检测、边缘计算或安防监控的研发人员而言，掌握runs/fuse的使用方式，不仅是掌握一个操作技巧，更是建立起科学实验习惯的第一步。当每一次训练都能留下完整痕迹，每一次迭代都有据可依，算法研发才真正走向工程化、系统化。
而 YOLOFuse 社区镜像所提供的完整生态，进一步降低了环境配置门槛，让开发者可以“拎包入住”，快速投入核心任务。这正是 AI 技术落地的理想形态：让复杂背后静默运行，让简单成为用户体验的常态。
