利用yolov5进行图像分割和语义分割，两者所用网络有无区别，具体流程有啥区别

Yolov5不是一种用于图像分割或语义分割的网络，而是一种用于目标检测的神经网络。因此，使用yolov5进行图像分割或语义分割是不太合适的。

对于图像分割和语义分割，可以使用U-Net、SegNet、FCN等特定的网络结构。这些网络结构通常采用卷积神经网络（CNN）架构，并使用一些特定的技术来实现分割。

在使用CNN进行图像分割时，通常采用Encoder-Decoder的架构，其中Encoder部分用于提取输入图像的特征，Decoder部分用于将这些特征映射到语义分割图像中。

在使用CNN进行语义分割时，通常使用像素级别的标注来训练网络，以便在输出图像中对每个像素进行分类。因此，与图像分割相比，语义分割需要更精细的标注。

总的来说，图像分割和语义分割都需要专门的网络结构和训练方式，与使用yolov5进行目标检测存在明显区别。