yolov5 混淆矩阵

混淆矩阵是一种可视化工具，用于监督学习中评估模型的性能。对于yolov5模型的混淆矩阵，根据引用中的说明，混淆矩阵是对预测结果进行分类并计算召回率和精确率的指标。具体而言，混淆矩阵包括真阳性（True Positive, TP）、真阴性（True Negative, TN）、假阳性（False Positive, FP）和假阴性（False Negative, FN）四种情况。