yolov5模型F1

### YOLOv5 模型 F1 分数计算方法及其评估

#### 定义与重要性
F1分数是用于衡量模型性能的一个综合指标，特别适用于不平衡数据集的情况。该分数结合了精确率(Precision)和召回率(Recall)，通过二者的调和平均得出，取值范围介于0到1之间，其中1表示最优性能，而0则意味着最差表现[^2]。

对于YOLOv5而言，F1分数同样作为重要的评估标准之一被广泛采用。当利用验证集测试已训练完成的YOLOv5模型时，可以通过调整不同的阈值来观察对应的F1变化情况，从而找到最佳的工作点。

#### 计算过程
具体来说，F1分数可通过下面公式进行计算：

\[ \text{F1} = 2 * (\frac{\text{Precision}*\text{Recall}}{\text{Precision}+\text{Recall}})\]

这里，
- **Precision (P)** 表示预测为正类别的样本中有多少确实是真正的正类别；
- **Recall (R)** 则反映了实际属于正类别的样本有多少被成功识别出来。

在YOLOv5中，通常会针对多个IoU交并比(IoU thresholds)下的检测框来进行上述两个量的统计，并最终绘制出PR曲线（Precision vs Recall），进而求得最大化的F1得分。

#### 实践操作指南
要获取YOLOv5模型的具体F1评分，可以按照以下方式执行命令行指令:

python val.py --weights best.pt --data coco.yaml --imgsz 640 --iou-thres 0.65 --conf-thres 0.4

此命令将会加载预训练权重`best.pt`, 使用COCO数据配置文件(`coco.yaml`)，设置输入图像尺寸为640x640像素, 并指定特定的IOU阈值(iou-thres) 和置信度(conf-thres), 运行验证流程后输出包括但不限于mAP@.5:.95在内的各项评价指标，同时也包含了不同置信水平下的F1分数组合图表[^4].