Savartfr

> > 我在复现这个项目，但是我发现最新版本的yolov5框架同5.0以前版本的精度有所区别，最新框架的单ir输入结果甚至比项目融合的结果高，这让我很困惑。我知道一种方法是将该项目用最新的框架实现，但是如果可以知晓该项目的具体版本也可以保证比较的公平性。 > > 我发现了一模一样的问题，我已经用了v5 5.0和6.0版本，还尝试使用yolov5s模型（就是你提到的另一篇文章提到用yolov5s模型），都是单IR模态比融合效果好。 请问你复现了单模态的效果吗？或者有什么最新线索能告知一下吗。 我也是，使用[Releases](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases) [v5.0](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/tag/v5.0)这个版本的yolov5对FLIR数据集的ir单模态训练(batchsize=8,epoch=80,预加载yolov8.pt)的效果要比论文中的高(0.815 0.437)，然后训练的yolov5l_fusion_transformerx3_FLIR_aligned.yaml那个方法没有论文中那么高(0.739 0.377)。 

感觉作者是参考Vmamba的可视化代码画的图。https://github.com/MzeroMiko/VMamba 这个项目的analyze文件夹的有erf.py