yolov5训练结果中的confusion是什么

在 YOLOv5 中，confusion 指的是混淆矩阵（Confusion Matrix），它是评估分类模型准确性的一种常用方法。混淆矩阵是一个表格，其中行代表实际类别，列代表预测类别，每个表格元素表示实际类别与预测类别的交集。

在 YOLOv5 训练中，混淆矩阵用于衡量模型的分类准确性。它可以帮助我们了解模型分类的错误类型和数量，进而优化模型的训练。例如，如果混淆矩阵显示某个类别的误分类率很高，我们可以针对该类别增加训练数据、调整模型参数或者更改模型结构，以提高模型的分类准确性。