yolov5中召回率计算

YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一种实时目标检测模型，它在预测阶段会生成一组包含物体位置及其类别概率的框。召回率（Recall）在目标检测领域是用来衡量模型找出所有正样本的能力的一个指标。它是通过比较实际存在的正样本（Ground Truth）与模型预测出的正样本（True Positives, TP）的数量关系来计算的。

计算公式通常是这样的：
Recall = TP / (TP + False Negatives, FN)
其中，
- TP：真正例（True Positive），即模型正确识别出的目标。
- FN：假负例（False Negative），即模型漏掉的实际存在的目标。

在YOLOv5中，召回率通常用于评估模型在不同阈值下的性能，因为对于高精度的要求，可能会牺牲一定的召回率；反之，如果追求更高的召回率，可能会牺牲一些精确度（Precision）。评估过程中，一般会绘制Precision-Recall曲线，并选择F1分数最高的点作为权衡召回率和精确度的最佳点。