yolov5-seg在输出层结构上和yolov5有什么区别

yolov5-seg和yolov5在输出层结构上有很大的不同。

yolov5的输出层是由多个Detection层组成的，每个Detection层会生成一组预测框，包含预测框的位置信息、类别信息和置信度信息。而yolov5-seg的输出层是一个与原图像大小相同的特征图，每个像素点都有一个对应的类别标签，用于表示该像素点属于哪个类别。这里的输出层是一个二维矩阵，每个元素表示该位置的像素点的类别标签。

此外，yolov5的输出层还会进行非极大值抑制（NMS）处理，以去除相似的预测框。而yolov5-seg的输出层则不需要进行NMS处理，因为每个像素点只对应一个类别标签，不存在多个预测框的情况。

因此，yolov5-seg和yolov5的输出层在结构和功能上有很大的不同。