YOLOv5是如何计算和显示多类别F1得分的？

YOLOv5（You Only Look Once Version 5）的多类别F1分数计算通常依赖于混淆矩阵（Confusion Matrix），这是一种用于衡量分类模型性能的标准工具。对于每个类别的预测，模型会将其分为真正例（True Positives, TP）、假正例（False Positives, FP）、真负例（True Negatives, TN）以及假负例（False Negatives, FN）。

F1分数是精确率（Precision）和召回率（Recall）的调和平均值，计算公式为：
\[ F1 = \frac{2 * Precision * Recall}{Precision + Recall} \]

在YOLOv5中，首先会计算每个类别的Precision和Recall，然后将所有类别加权求平均得到mAP (mean Average Precision)。mAP就是我们所说的F1分数的总和，因为它考虑了每个类别的重要性。在验证集上完成一次推理后，YOLOv5会对每个类别生成单独的AP值，然后取它们的均值作为F1的估计。

为了显示F1分数，YOLOv5通常在控制台输出训练或验证期间的性能指标，比如每轮迭代后的验证结果或者整个验证集结束后汇总的结果。这些信息可能会包括每个类别的F1、mAP以及整体的F1分数。

在训练过程中，你可能会看到类似于下面的输出：

Validation F1 @ epoch X: <F1_score>, AP50: <AP50>, mAP: <mAP>

这里的 `<F1_score>` 就是你请求的多类别F1得分。