YOLOv5-seg结构

### YOLOv5-Seg 模型架构和组成部分

YOLOv5-seg 是基于 YOLOv5 的实例分割版本，继承了 YOLO 家族快速推理的特点并扩展至语义分割领域。该模型主要由以下几个部分组成：

#### 1. 输入层
输入图像被调整为统一尺寸，通常为 640x640 或其他适合大小，以便处理不同分辨率的图片。

#### 2. 主干网络 (Backbone)
采用 CSPDarknet53 结构作为主干提取器，通过一系列卷积操作来获取丰富的特征表示。CSPDarknet53 设计旨在减少计算量的同时保持强大的表征能力[^3]。

#### 3. 颈部结构 (Neck)
颈部采用了 Path Aggregation Network (PAN) 来增强多尺度特征融合效果。此阶段会将低层次的空间细节信息与高层次的语义信息相结合，从而提高目标定位精度。

#### 4. 头部组件 (Head)
头部负责最终预测输出的任务，对于 YOLOv5-seg 而言，则需完成边界框回归、类别分类以及像素级掩码生成三个子任务。具体实现上，除了原有的检测分支外还增加了额外用于分割的分支，即 Segmentation Head。

class Detect(nn.Module):
    stride = None  # strides computed during build
    onnx_dynamic = False  # ONNX export parameter
    
    def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=()):  
        super().__init__()
        self.nc = nc  # number of classes
        self.no = nc + 5  # number of outputs per anchor
        ...
        
class Segment(Detect):    
    def forward(self, x):
        ...
        return torch.cat([box_outs, mask_outs], dim=-1), proto_outs

上述代码展示了 `Detect` 类定义了一个通用的目标检测头，而 `Segment` 继承自它，并重写了前向传播函数以适应分割需求。这里不仅返回了物体位置坐标和置信度分数，还包括了每个像素属于前景的概率分布及原型矩阵 `proto_outs`，后者用来重建高分辨率的二值化掩膜图。