图像分割模型输出发展史

FCN │ ▼ U-Net │ ▼ DeepLab │ ▼ Mask R-CNN │ ▼ YOLACT │ ▼ YOLOv8/YOLO11 Seg │ ▼ SAM

可以看到：

前三个属于

直接输出像素分类（Dense Prediction）

后面几个属于

先预测目标，再生成Mask

这是两种完全不同的思路。

第一种：FCN

网络输出

假设：

输入

640×640×3

假设数据集有

3类

例如：

背景 猫 狗

那么FCN最后输出：

640 × 640 × 3

为什么？

因为：

每个Pixel都要预测：

属于背景？ 属于猫？ 属于狗？

所以：

每一个Pixel输出：

3个数

例如：

第100行200列：

输出：

[0.01,0.98,0.01]

表示：

背景：1% 猫：98% 狗：1%

最后：

argmax()

得到：

猫

于是：

Mask：

111111 111111

所以：

FCN真正输出的是：

每个Pixel的类别概率(Logits)

不是Mask。

Mask只是：

argmax(logits)

得到的。

输出Tensor

(B,C,H,W)

例如：

(1,3,640,640)

这里：

B=batch C=类别数

第二种：U-Net

很多人认为：

U-Net输出Mask。

其实：

不是。

U-Net输出：

也是：

(B,C,H,W)

例如：

二分类：

(1,1,512,512)

为什么只有1？

因为：

只有：

前景 背景

不需要输出两个通道。

例如：

某Pixel：

0.92

表示：

前景概率92%

最后：

prob>0.5

得到：

Mask

如果：

四分类：

背景 肝脏 脾脏 肾脏

输出：

(1,4,512,512)

每个Pixel：

[0.1,0.7,0.1,0.1]

最后：

argmax()

得到：

肝脏

所以：

U-Net输出：

不是Mask。

而是：

Pixel Classification Logits

第三种：DeepLabV3+

DeepLab和U-Net几乎一样。

输出：

(B,C,H,W)

例如：

VOC：

21类

输出：

(1,21,513,513)

每一个Pixel：

输出：

21个类别分数

然后：

Softmax ↓ Argmax ↓ Mask

所以：

DeepLab也是：

Dense Prediction。

第四种：Mask R-CNN

这里开始完全变了。

因为：

它不是：

预测整张Mask。

而是：

每一个目标预测一个Mask。

Mask R-CNN输出：

实际上有：

四个Head：

Class Head Box Head Mask Head Score Head

其中：

Mask Head输出：

例如：

检测到了：

3个目标

那么：

Mask输出：

(3,80,28,28)

为什么？

80：

COCO类别。

28×28：

Mask大小。

例如：

第一只狗：

输出：

Dog：28×28

不是：

640×640。

最后：

再：

ROI Align

Upsample

得到：

原图大小Mask。

所以：

Mask R-CNN真正输出：

不是整张Mask。

而是：

每个ROI的小Mask

第五种：YOLACT

YOLACT更有意思。

它：

根本不预测Mask。

它输出：

两个东西。

第一个：

Prototype

例如：

(138,138,32)

什么意思？

就是：

预测：

32张基础Mask。

例如：

Mask1 Mask2 Mask3 ... Mask32

第二个：

Coefficient

每一个目标：

输出：

32

例如：

[0.3,0.2,...]

最后：

Prototype × Coefficient

得到：

Mask。

所以：

YOLACT输出：

不是Mask。

而是：

Prototype + Coefficient

第六种：YOLOv8 Seg / YOLO11 Seg

YOLO也是：

继承YOLACT。

输出：

两部分。

第一部分：

Detection：

Boxes Classes Scores

第二部分：

Prototype：

(32,160,160)

第三部分：

每个目标：

Mask Coefficient：

32

最终：

Mask=Proto @ Coeff

例如：

Proto：32×160×160

目标：

Coeff：32

最后：

得到：

160×160

再：

Upsample：

640×640

所以：

YOLO：

真正输出：

Boxes Classes Scores Proto Coeff

不是Mask。

第七种：SAM

SAM更加不同。

SAM输出：

三个东西。

第一：

Mask

例如：

(3,256,256)

为什么：

3？

SAM默认：

输出：

三个候选Mask。

第二：

IoU Prediction

例如：

[0.98,0.85,0.61]

表示：

三个Mask：

谁最好。

第三：

Low Resolution Logits

例如：

256×256

方便：

下一轮Prompt。

所以：

SAM输出：

Masks IoU Scores Low-res Logits

不是：

只有Mask。

所有模型输出对比

你会发现两个时代

把所有模型归纳一下，其实只有两大类：

第一类：Dense Prediction（逐像素预测）

代表模型：

• FCN
• U-Net
• DeepLabV3+

共同特点：

输出： (B, C, H, W) ↓ Softmax / Sigmoid ↓ Mask

网络直接对每一个像素进行分类。

第二类：Mask Generation（生成 Mask）

代表模型：

• Mask R-CNN
• YOLACT
• YOLO11
• Segment Anything Model

共同特点：

检测目标 / 接收 Prompt ↓ 生成实例级 Mask ↓ 得到最终 Mask

网络不直接输出整张图的像素类别图，而是围绕目标实例或提示生成对应的 Mask。