yolov5 F1分数计算

Yolov5中的F1分数是指模型在目标检测任务中的精度指标，它是针对二分类问题的一种评价指标，表示模型对正例的识别能力。在目标检测任务中，F1分数常被用来评估模型对目标的检测能力，它的计算方式如下：

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

其中precision表示精度，recall表示召回率，它们的计算方式如下：

precision = TP / (TP + FP)

recall = TP / (TP + FN)

TP表示模型正确检测出的目标数，FP表示模型误检测出的目标数，FN表示模型漏检的目标数。在计算F1分数时，我们需要先计算出precision和recall，然后再根据上述公式计算出F1分数。在Yolov5中，F1分数通常是通过对模型的预测结果与真实标注数据进行比对来计算的。