YOLOv7多任务学习：目标检测与语义分割联合训练

在计算机视觉领域，单一任务模型往往难以应对复杂场景需求。YOLOv7作为实时目标检测领域的先进算法，通过多任务学习架构可同时处理目标检测与语义分割任务，显著提升复杂场景下的感知能力。本文将详细介绍如何基于YOLOv7实现双任务联合训练，从环境配置到模型部署的全流程操作。

环境准备与依赖配置

开始前需确保环境满足基础依赖要求。项目核心依赖定义在requirements.txt中，通过以下命令完成安装：

pip install -r requirements.txt

对于语义分割任务，需额外准备含分割标注的数据集。COCO数据集的分割标注可通过scripts/get_coco.sh脚本获取，修改脚本中segments参数为True即可下载带分割掩码的标注文件：

# 修改get_coco.sh中以下参数
segments=True  # 启用分割标注下载

多任务模型配置文件解析

YOLOv7通过YAML配置文件定义网络结构，实现多任务能力需重点关注以下配置：

1. 数据集配置：在训练配置文件（如cfg/training/yolov7.yaml）中添加分割任务相关参数：

train: ./coco/train2017.txt  # 训练集路径
val: ./coco/val2017.txt      # 验证集路径
nc: 80                       # 类别数量
names: ['person', 'bicycle', ...]  # 类别名称
segment: True                # 启用分割任务

2. 网络头部配置：修改模型头部结构以输出分割掩码，需在models/yolo.py中添加分割分支，典型配置如下：

# 检测分支
detect:
  type: Detect
  nc: 80
  anchors: ...

# 分割分支
segment:
  type: Segment
  nc: 80
  mask_channels: 32

联合训练流程实现

数据预处理

多任务训练需同时处理边界框和分割掩码数据。数据加载逻辑位于utils/datasets.py，关键处理步骤包括：

1. 图像增强：同时应用于原始图像和分割掩码
2. 标签解析：从标注文件中提取bboxes和segments字段
3. 数据格式化：将分割掩码转换为适合网络输入的张量格式

训练命令执行

使用修改后的配置文件启动联合训练，执行以下命令：

python train.py \
  --weights yolov7.pt \
  --cfg cfg/training/yolov7-seg.yaml \
  --data data/coco-seg.yaml \
  --epochs 100 \
  --batch-size 16 \
  --task multi

其中--task multi参数指定启动多任务训练模式，训练过程日志会同时记录检测精度（mAP）和分割指标（mIoU）。

模型推理与可视化

训练完成后，使用detect.py进行多任务推理，命令如下：

python detect.py \
  --weights runs/train/exp/weights/best.pt \
  --source inference/images/ \
  --task multi \
  --save-txt \
  --save-conf

推理结果默认保存至runs/detect/exp目录，包含：

• 带检测框和分割掩码的可视化图像
• 文本格式的检测结果（labels/目录）
• 分割掩码的像素级预测结果

以下为多任务推理效果示意图（示意图路径：figure/segmentation_demo.jpg）：

多任务推理效果

性能优化与部署

模型导出

使用export.py将多任务模型导出为ONNX格式，便于部署：

python export.py \
  --weights runs/train/exp/weights/best.pt \
  --include onnx \
  --task multi

推理加速

针对多任务模型的部署优化，可参考以下工具：

• TensorRT加速：tools/YOLOv7trt.ipynb
• ONNX Runtime动态批处理：tools/YOLOv7-Dynamic-Batch-ONNXRUNTIME.ipynb

常见问题解决

1. 分割掩码精度低：检查models/common.py中的上采样模块，建议使用双线性插值替换最近邻插值
2. 训练不稳定：调整检测和分割任务的损失权重，在utils/loss.py中修改：

lambda_bbox: 0.05  # 检测损失权重
lambda_seg: 0.1   # 分割损失权重

3. 内存溢出：降低cfg/training/yolov7.yaml中的batch_size参数，或启用混合精度训练

总结与扩展

通过本文方法，可基于YOLOv7实现目标检测与语义分割的联合训练，关键要点包括：

1. 正确配置YAML文件启用多任务模式
2. 准备含分割标注的数据集
3. 调整损失函数平衡多任务权重

该方法可进一步扩展至其他视觉任务（如关键点检测），只需在配置文件中添加相应任务分支即可。完整实现细节可参考项目官方文档和paper/yolov7.pdf中的多任务学习章节。