yolov5的val.py能不能计算测试集召回率等指标

是的，YOLOv5的`val.py`脚本可以计算测试集的召回率等指标。

在YOLOv5的`val.py`脚本中，默认会计算每个类别的精确度和召回率。如果你想计算其他指标，可以通过修改`val.py`脚本来实现。

以下是一个示例代码，展示如何计算测试集的召回率和其他指标：

from utils.general import non_max_suppression
from utils.torch_utils import time_synchronized

# 计算测试集的指标
def test(data_loader, model, device):
    model.eval()

    true_positives = 0
    false_positives = 0
    false_negatives = 0
    total_objects = 0

    for batch_i, (imgs, targets, paths, shapes) in enumerate(data_loader):
        imgs = imgs.to(device).float()
        targets = targets.to(device).float()

        with torch.no_grad():
            outputs = model(imgs)
            outputs = non_max_suppression(outputs, conf_thres=0.5, iou_thres=0.5)

        for output, target in zip(outputs, targets):
            if output is None:
                false_negatives += target.shape[0]
                total_objects += target.shape[0]
                continue

            # 计算预测结果中每个类别的数量
            pred_classes = output[:, -1].long()
            pred_counts = torch.zeros((num_classes,), dtype=torch.long, device=device)
            for i in pred_classes:
                pred_counts[i] += 1

            # 计算目标中每个类别的数量
            true_classes = target[:, -1].long()
            true_counts = torch.zeros((num_classes,), dtype=torch.long, device=device)
            for i in true_classes:
                true_counts[i] += 1

            # 计算true positives, false positives, false negatives
            for i in range(num_classes):
                true_positives += torch.sum((pred_classes == i) & (true_classes == i)).item()
                false_positives += torch.sum((pred_classes == i) & (true_classes != i)).item()
                false_negatives += torch.sum((pred_classes != i) & (true_classes == i)).item()

            total_objects += target.shape[0]

    # 计算指标
    precision = true_positives / (true_positives + false_positives)
    recall = true_positives / (true_positives + false_negatives)
    f1_score = 2 * (precision * recall) / (precision + recall)
    accuracy = true_positives / total_objects

    return precision, recall, f1_score, accuracy

在这个示例代码中，我们使用了`test`函数来计算测试集的召回率、精确度、F1分数和准确率。在函数中，我们首先使用`non_max_suppression`函数对模型输出进行非极大值抑制，然后计算预测结果中每个类别的数量和目标中每个类别的数量。接着，我们使用这些数量计算true positives, false positives, false negatives，并最终计算指标。