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wzjs 2025/9/14 5:12:21

石家庄电子商务网站建设,网站内容运营,手机网站要域名吗,网站开发工作室YOLOv5-Seg 深度解析：与 YOLOv5 检测模型的区别 1. 概述 YOLOv5 是一个强大的目标检测框架，而 YOLOv5-Seg 是其扩展版本，增加了实例分割功能。 YOLOv5（目标检测） vs YOLOv5-Seg（实例分割） 版…

YOLOv5-Seg 深度解析：与 YOLOv5 检测模型的区别

1. 概述

YOLOv5 是一个强大的目标检测框架，而 YOLOv5-Seg 是其扩展版本，增加了实例分割功能。

YOLOv5（目标检测） vs YOLOv5-Seg（实例分割）

版本	主要任务	输出结果
YOLOv5	目标检测（Object Detection）	目标类别、边界框 (Bounding Box)
YOLOv5-Seg	目标检测 + 实例分割（Instance Segmentation）	目标类别、边界框、掩码 (Mask)

2. YOLOv5-Seg 与 YOLOv5 的结构差异

2.1 网络结构对比

YOLOv5-Seg 在 YOLOv5 的基础上增加了 Mask 预测头，用于输出目标的掩码。
YOLOv5 仅有 类别预测头 和 边界框预测头。

2.2 主要结构变化

在 YOLOv5-Seg 中，主要修改了 model.yaml 文件，增加了一个 segmentation 相关的输出：

nc: 类别数，与目标检测一致。
mask: 32×32 的二值化掩码。
proto: 原始掩码特征，用于恢复高分辨率掩码。

在代码结构上，YOLOv5-Seg 在 models/yolo.py 的 forward() 中增加了额外的分割分支。

Mask 预测头的具体结构

YOLOv5-Seg 在 detect.py 代码中增加了 segmentation 分支，其核心是 mask 预测头，计算方式如下：

在 YOLOv5 目标检测头的基础上，增加了一个 ProtoNet 网络。
ProtoNet 负责提取 32×32 的掩码特征。
mask 预测头输出 32 维的 mask embedding，并与 ProtoNet 进行点积，生成最终掩码。

在 models/yolo.py 代码片段中，ProtoNet 计算方式如下：

class ProtoNet(nn.Module):def __init__(self, c1, c2, k=3):super().__init__()self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, stride=1, padding=k//2)def forward(self, x):return self.conv(x)

该 ProtoNet 结构的作用是对特征图进行降维，使 mask 预测变得更加高效。

3. YOLOv5-Seg 输出格式解析

在 YOLOv5 目标检测模型中，输出格式如下：

# YOLOv5 输出 (N, 6): [x1, y1, x2, y2, 置信度, 类别]

而 YOLOv5-Seg 额外输出了 mask 和 proto，格式如下：

# YOLOv5-Seg 输出 (N, 6+32): [x1, y1, x2, y2, 置信度, 类别, mask_1, mask_2, ..., mask_32]

其中：

mask_1 ~ mask_32 是目标的 32 维掩码向量，用于通过 proto 计算最终掩码。
proto 是一个 (32, H/4, W/4) 的张量，用于掩码解码。

4. 训练 YOLOv5-Seg

与 YOLOv5 训练类似，只需要指定 --task segment：

python train.py --task segment --data coco128-seg.yaml --weights yolov5s-seg.pt --epochs 100

其中：

coco128-seg.yaml 是适用于分割任务的数据集配置。
yolov5s-seg.pt 是 YOLOv5-Seg 预训练模型。

5. 推理与后处理

5.1 推理命令

python detect.py --task segment --weights yolov5s-seg.pt --source image.jpg

5.2 结果后处理

对于 YOLOv5-Seg，我们需要对 mask 进行解码：

import torch
import cv2
import numpy as npdef process_mask(mask, proto, bbox, img_shape):"""解析 YOLOv5-Seg 的 32×32 掩码，将其映射到原图"""x1, y1, x2, y2 = map(int, bbox)  # 边界框坐标mask_decoded = (proto @ mask.T).sigmoid().cpu().numpy()  # 计算掩码mask_resized = cv2.resize(mask_decoded, (x2-x1, y2-y1))full_mask = np.zeros(img_shape[:2], dtype=np.uint8)full_mask[y1:y2, x1:x2] = (mask_resized > 0.5).astype(np.uint8)return full_mask