yolov7混淆矩阵怎么还原成数量

混淆矩阵是用来评估分类模型性能的一种方法，它可以展示出模型在不同类别上的分类情况。混淆矩阵中的每一个元素表示模型将一个真实类别预测为另一个类别的次数。如果我们知道混淆矩阵中每个元素的值，就可以计算出模型的准确率、召回率、F1值等指标。

要将混淆矩阵还原成数量，需要知道混淆矩阵中每个元素所代表的含义。以二分类问题为例，混淆矩阵如下所示：

| | 预测为正例 | 预测为负例 |
| -------- | ---------- | ---------- |
| 真实为正 | TP | FN |
| 真实为负 | FP | TN |

其中，TP表示真正例的数量，即模型将正例预测为正例的次数；FN表示假反例的数量，即模型将正例预测为负例的次数；FP表示假正例的数量，即模型将负例预测为正例的次数；TN表示真反例的数量，即模型将负例预测为负例的次数。

如果我们知道了TP、FN、FP、TN的值，就可以将混淆矩阵还原成数量。例如，如果TP=100、FN=20、FP=30、TN=50，那么混淆矩阵就可以还原成：

| | 预测为正例 | 预测为负例 |
| -------- | ---------- | ---------- |
| 真实为正 | 100 | 20 |
| 真实为负 | 30 | 50 |