可以从GitHub - bupt-ai-cz/LLVIP: LLVIP: A Visible-infrared Paired Dataset for Low-light Vision获取官方LLVIP原始数据集。

获取后的格式如下：

但是很显然不满足yolo训练的要求，接下来我们将其改成yolo格式。

首先将可见光图片（以下简称rgb）和红外光图片（一下简称ir）进行汇总，然后将label的xml格式转化成txt格式，随后按照8：1：1划分成为train、val、test，接下来我们保留train和val即可。
将获取到的数据集进行划分，为了方便处理，所以分为两个文件夹（但是label都是一样的），其中数据集格式如下：

随后我们找到开源代码进行测试，如下是yaml文件的部署：

经过代码修改之后运行结果如下：

说明代码有效。

有需要的铁铁可以私聊呀！谢谢！

2025年12月21日 Github开源代码：

https://github.com/DocF/multispectral-object-detection

2025年12月21日 由于私信不能及时回复及每日发送有条数限制，公开数据集网盘：

链接: https://pan.baidu.com/s/179A9SQ2YsuqFJUTTszzggA?pwd=QSQS 提取码: QSQS 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦。

博主保研之后已经不做CV方向了，但是还是欢迎大家积极讨论！