yolov5-seg模型输出的量有哪些

YOLOv5-seg模型是一种同时实现目标检测和语义分割任务的模型，因此它的输出量包括以下几个部分： 1. 目标检测结果：YOLOv5-seg采用了YOLOv5的检测头，可以输出每个检测框的位置、类别和置信度等信息。具体来说，每个检测框由4个坐标值（左上角和右下角的x、y坐标）和一个类别概率向量组成，其中类别概率向量的长度等于模型所支持的类别数。 2. 语义分割结果：YOLOv5-seg采用了分割头，可以输出每个像素点的类别信息。具体来说，分割头会对输入图像进行逐像素的分类，将每个像素点分为不同的类别，并输出一个与输入图像大小相同的分割结果图。 3. 特征图：YOLOv5-seg模型在Backbone和Neck之间加入了注意力模块，用于增强特征交互和信息传递。因此，在模型训练和推理过程中，还可以输出注意力模块的中间特征图，用于进一步分析模型的性能和特征提取能力。 总的来说，YOLOv5-seg模型的输出量包括目标检测结果、语义分割结果和特征图等多个部分，可以满足不同应用场景的需求。