YOLOv7如何计算漏检率和虚检率？

在YOLOv7中，漏检率和虚检率可以通过计算Precision和Recall来得到。Precision表示检测结果中真正为目标的比例，Recall表示所有目标中被正确检测出来的比例。

漏检率 = 1 - Recall，即所有目标中未被正确检测出来的比例；

虚检率 = 1 - Precision，即检测结果中不是目标但被误判为目标的比例。

在YOLOv7中，可以使用mAP（mean Average Precision）来综合评估模型的检测性能，同时也可以得到Precision和Recall的值。具体地，mAP考虑了检测结果的正确性和召回率，对于每个类别，通过计算Precision-Recall曲线下的面积来得到该类别的AP值，最后对所有类别的AP值求平均得到mAP值。通过mAP值可以直观地了解模型的检测性能，同时也可以根据Precision和Recall的值计算漏检率和虚检率。