yolov5 评价指标计算

YOLOv5是一种目标检测算法，评价指标通常使用mAP（mean Average Precision）来衡量模型的性能。mAP是在不同IoU（Intersection over Union）阈值下计算的平均精度，通常使用50%到95%之间的IoU阈值进行计算。

具体地，对于每个类别，我们需要计算出在不同IoU阈值下的精度和召回率，然后根据精度和召回率的曲线计算出AP（Average Precision），最后对所有类别的AP进行平均得到mAP。

在YOLOv5中，还可以使用其他指标来评价模型的性能，例如F1-score、Precision、Recall等。