在分类任务中，logits 是模型输出的原始分数，通常是在通过模型的最后一个全连接层之后但在激活函数（如 softmax）之前获得的。它们代表每个类别的未归一化得分或信心度。理解 logits 的过程可以分为以下几个步骤：

1. 模型的最后一层输出：在神经网络模型的最后一层（通常是全连接层），每个类别都会有一个对应的输出值。这些输出值就是 logits。

2. 未归一化的分数：logits 并不是概率，它们只是表示每个类别的相对分数，可以是正的也可以是负的。值越大，模型对该类别的信心越高。

3. 应用 softmax 函数：为了将这些 logits 转换为可以解释为概率的值，通常会应用 softmax 函数。softmax 将 logits 转换为 [0, 1] 范围内的值，并且所有类别的概率之和为 1。公式如下：$$\text{softmax}(z_i)=\frac{e^{z_i}}{{\sum }_j{e}^{z_j}}$$其中 $z_i$ 是第 $i$ 类的 logits 值。

4. 类别预测：通过 softmax 函数得到的概率值，可以用于预测输入属于每个类别的概率。选择概率最高的类别作为最终预测结果。

总结来说，logits 是模型输出的未经过归一化的分数，反映了模型对每个类别的信心度。在实际使用中，通过 softmax 函数将 logits 转换为概率，以便进行类别的预测和评估。

是的，在语义分割任务中，argmax 通常在类别通道维度上应用。具体来说，每个像素点在模型的输出中都有一个概率向量，该向量的长度等于类别数。通过在类别通道维度上应用 argmax 操作，可以找到概率最大的类别，并将该类别的索引作为该像素点的最终预测结果。

以下是这个过程的详细说明：

1. 模型输出：模型输出的张量通常是形状为 $(H,W,C)$ 的三维张量，其中 $H$ 是图像的高度，$W$ 是图像的宽度，$C$ 是类别数。对于每个像素点 $(i,j)$，它在输出张量中的位置为 $(i,j,:)$，表示该像素点的类别概率向量。

2. 应用 softmax：首先，在类别通道维度（即第3维度）上应用 softmax 函数，将 logits 转换为概率分布。这个过程生成的张量仍然是形状为 $(H,W,C)$ 的三维张量，但每个像素点的类别向量现在是概率分布。

3. 应用 argmax：接下来，在类别通道维度上应用 argmax 操作。argmax 会选择每个像素点的概率向量中最大的元素的索引，表示该像素点的预测类别。这一步的输出是一个形状为 $(H,W)$ 的二维张量，其中每个元素表示对应像素点的预测类别。

总结来说，argmax 在类别通道维度上应用，以便为每个像素点找到概率最大的类别，从而生成最终的语义分割图。这是实现语义分割的关键步骤，因为它将每个像素点的类别概率分布转换为具体的类别标签。