yolov8-seg结构表

### YOLOv8-Seg 模型架构和组件详解

#### 1. 主干网络 Backbone
YOLOv8-seg 使用了一个强大的主干网络来提取图像中的多尺度特征。该主干网络基于 EfficientNet 或者其他高效的设计，能够提供丰富的语义信息。为了进一步增强特征表达能力，引入了 C2f 模块[^1]。

class Backbone(nn.Module):
    def __init__(self, cfg):
        super(Backbone, self).__init__()
        # 定义主干网络层...
        
    def forward(self, x):
        features = []
        for layer in self.layers:
            x = layer(x)
            features.append(x)
        return features[-3:]  # 返回最后三个阶段的特征图用于后续处理

#### 2. 颈部 Neck
颈部负责连接主干网与头部，在此过程中会融合不同层次的空间分辨率下的特征表示。对于分割任务而言，通常采用 FPN（Feature Pyramid Network）结构来进行跨尺度的信息交流；而在 YOLOv8-seg 中，则加入了 RVB 组件以优化这一过程。

from functools import partial

def build_neck(in_channels_list, out_channel=256):
    neck_layers = nn.Sequential(
        ConvBlock(in_channels=in_channels_list[0], out_channels=out_channel),
        *[ConvBlock(out_channel, out_channel) for _ in range(len(in_channels_list)-1)]
    )
    return neck_layers

#### 3. 头部 Head
头部由多个分支构成，分别对应不同的预测目标——分类、边界框回归以及像素级别的类别标签预测。特别是针对实例分割部分，采用了 Mask Prediction Branch 来生成高质量的目标掩码。此外，EMA 注意力机制也被应用于各个子任务之间共享权重的学习当中，从而提高了整体系统的稳定性和泛化性能。

class DetectionHead(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes, anchor_sizes=None):
        super(DetectionHead, self).__init__()
        ...
    
    def forward(self, feats):
        cls_logits, bbox_preds, mask_coeffs = [], [], []

        for feat_level in feats:
            # 对每一层特征进行操作...

            cls_logit = ...  # 计算分类得分
            bbox_pred = ...  # 获取边框偏移量
            mask_coeff = ...  # 得到mask系数
            
            cls_logits.append(cls_logit)
            bbox_preds.append(bbox_pred)
            mask_coeffs.append(mask_coeff)

        return tuple(zip(*cls_logits)), tuple(zip(*bbox_preds)), tuple(zip(*mask_coeffs))