lufficc/SSD pytorch版本如何计算precison和recall

Lufficc/SSD (Single Shot MultiBox Detector) 是基于PyTorch的一个目标检测模型，它通常用于评估其性能时会用到精度 Precision 和召回率 Recall。这两个指标在二分类和多类别场景中都非常重要，它们衡量了模型预测结果的质量。

**Precision (精确度)**：
Precision 表示模型预测为正类（比如目标物体）的结果中有多少是真正正确的。计算公式通常是 TP / (TP + FP)，其中 TP 是真正例（True Positive，即预测为正且实际为正），FP 是假正例（False Positive，即预测为正但实际为负）。

**Recall (召回率)**：
Recall 则表示模型能够正确识别出所有正类的比例。它是 TP / (TP + FN)，其中 TP 是真正例，FN 是假负例（False Negative，即实际为正但预测为负）。

在 PyTorch 中，为了计算 SSD 模型的 Precision 和 Recall，通常需要先运行模型对数据集进行预测，然后使用混淆矩阵（confusion matrix）来统计真正例、假正例、假负例和真负例的数量。可以使用 scikit-learn 或者 PyTorch 的一些工具库（如 ignite.metrics）来计算这些指标。

from sklearn.metrics import precision_score, recall_score
import torch

# 假设y_true是真实标签，y_pred是模型预测
y_true = ... # 预测后的ground truth labels
y_pred = ... # 预测的概率或类别

# 如果是概率预测，则选择阈值决定正负类别
threshold = 0.5
y_pred_binary = (y_pred > threshold).float()

# 计算 Precision 和 Recall
precision = precision_score(y_true, y_pred_binary)
recall = recall_score(y_true, y_pred_binary)

print(f"Precision: {precision}")
print(f"Recall: {recall}")

# 或者使用 ignite.metrics
from ignite.metrics import Precision, Recall
metrics = {'Precision': Precision(average='binary'), 'Recall': Recall(average='binary')}
for name, metric in metrics.items():
    metric.update((y_true, y_pred))
results = {name: metric.compute() for name, metric in metrics.items()}