YOLOV5metrics.py中ConfusionMatrix类的混淆矩阵输出结果

ConfusionMatrix类的混淆矩阵输出结果包括以下内容：

1. Accuracy：准确率，即分类正确的样本数占总样本数的比例。

2. Precision：精确率，即所有预测为正类别的样本中，真正为正类别的样本数占预测为正类别的样本数的比例。

3. Recall：召回率，即所有真正为正类别的样本中，被正确地预测为正类别的样本数占真正为正类别的样本数的比例。

4. F1-score：F1得分，综合了精确率和召回率的指标，是精确率和召回率的调和平均数。

5. Confusion Matrix：混淆矩阵，展示了模型分类结果的详细情况。混淆矩阵的行表示真实标签，列表示预测标签，对角线上的元素表示正确分类的样本数，非对角线上的元素表示错误分类的样本数。