yolov5目标检测的评价指标F1分数公式

在引用\[1\]中没有提到F1分数的具体公式。F1分数是一个综合考虑了精确率和召回率的评价指标，用于衡量分类模型的性能。它的计算公式为：

F1 = 2 * (precision * recall) / (precision + recall)

其中，precision表示精确率，recall表示召回率。精确率是指模型预测为正类的样本中真正为正类的比例，召回率是指真正为正类的样本中被模型预测为正类的比例。F1分数的取值范围为0到1，值越接近1表示模型的性能越好。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [深度学习评估指标之目标检测——（yolov5 可视化训练结果以及result.txt解析）](https://blog.csdn.net/qq_41627642/article/details/126578865)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的航拍图像YOLOv5目标检测研究及应用(论文篇)](https://blog.csdn.net/qq_36130719/article/details/130626372)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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