groundtruth的标签在一个文件夹，预测的标签在另一个文件夹，如何计算该目标检测任务的F1分数（直接给出Python代码及注释）

首先，我们需要导入所需的库，包括numpy和sklearn.metrics中的precision_score、recall_score和f1_score：

import numpy as np
from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score

然后，我们可以定义一个函数来计算F1分数：

def calculate_f1_score(groundtruth_labels, predicted_labels):
    # 将标签转换为numpy数组
    groundtruth_labels = np.array(groundtruth_labels)
    predicted_labels = np.array(predicted_labels)
    
    # 计算精确度和召回率
    precision = precision_score(groundtruth_labels, predicted_labels)
    recall = recall_score(groundtruth_labels, predicted_labels)
    
    # 计算F1分数
    f1 = f1_score(groundtruth_labels, predicted_labels)
    
    return f1

在这个函数中，我们首先将标签转换为numpy数组，然后使用precision_score和recall_score函数计算精确度和召回率。最后，我们使用f1_score函数计算F1分数，并返回结果。

使用这个函数，我们可以计算目标检测任务的F1分数，例如：

groundtruth_labels = [0, 1, 1, 0, 1, 0]
predicted_labels = [1, 1, 0, 0, 1, 1]

f1_score = calculate_f1_score(groundtruth_labels, predicted_labels)
print("F1 score:", f1_score)

输出结果应该为：

F1 score: 0.5714285714285715