Yolov5-SEG的seg输出

Yolov5-SEG 模型的 seg 输出是指模型对输入图像进行语义分割后输出的结果，即将图像中的每个像素分配到相应的语义类别中。具体来说，seg 输出是一个 H × W 的张量，其中 H 和 W 分别表示输入图像的高度和宽度，每个元素表示对应像素属于哪个语义类别。通常情况下，每个像素的值是一个整数，表示它属于哪个类别。

在 Yolov5-SEG 模型中，通常会使用 skip connections 和 upsampling 等技术来提高分割的精度。因此，模型的输出通常包含多个尺度的分割结果，每个尺度的分割结果都具有不同的空间分辨率和语义信息，可以通过将这些分割结果进行融合来得到最终的分割结果。

seg 输出可以用于图像分割相关的后续任务，例如图像分割后的后处理、图像分割可视化、图像分割的评估等。