yolov8中查召回率的代码

YOLOv8是一种目标检测算法，用于实时检测图像中的物体。在YOLOv8中，召回率是衡量算法性能的重要指标之一。以下是一个示例代码，用于计算YOLOv8的召回率：

# 导入必要的库
import torch
from torchvision.models import yolov3

# 加载预训练的YOLOv8模型
model = yolov3(pretrained=True)

# 设置模型为评估模式
model.eval()

# 加载测试数据集
test_dataset = ...

# 定义计算召回率的函数
def calculate_recall(model, test_dataset):
    total_gt = 0  # 总的真实目标数量
    total_tp = 0  # 总的真正例数量

    for images, targets in test_dataset:
        # 将图像输入模型进行预测
        outputs = model(images)

        # 根据预测结果计算召回率
        for output, target in zip(outputs, targets):
            predicted_labels = output['labels']
            true_labels = target['labels']

            # 计算真实目标数量和真正例数量
            total_gt += len(true_labels)
            total_tp += len(set(predicted_labels) & set(true_labels))

    # 计算召回率
    recall = total_tp / total_gt

    return recall

# 调用函数计算召回率
recall = calculate_recall(model, test_dataset)
print("Recall:", recall)

请注意，以上代码仅为示例，实际使用时需要根据具体的数据集和模型进行相应的修改和调整。