yolov5如何加入APs

要在YOLOv5中加入自定义的AP计算（Average Precision，平均精度），你需要进行以下步骤：

1. 准备数据集：确保你的数据集包含每个类别的真实边界框信息和对应的标签，以及预测框的置信度分数。

2. 训练模型：使用YOLOv5的训练脚本来训练模型。你可以根据自己的数据集和网络配置进行调整。

3. 评估模型：使用YOLOv5的评估脚本来评估模型的性能。这将计算每个类别的精确度、召回率和F1分数等指标。

4. 计算AP：为了计算AP，你可以使用Pascal VOC的方法，该方法通过在不同的置信度阈值下计算不同召回率下的精确度，并对其进行插值。

- 首先，在每个类别上根据置信度分数对预测框进行排序。
- 然后，在不同的置信度阈值下，计算每个召回率点上的精确度。
- 接下来，根据不同召回率点上的精确度进行插值。
- 最后，计算插值后的精确度曲线下面积，即为该类别的AP值。

这些步骤可以通过使用相关的代码库或自定义的代码来完成。

请注意，以上步骤仅提供了一般的指导，具体的实现方式可能因你的需求和环境而有所不同。