想请问在yolov5的结果出来了以后会有很多bounding boxes，
那如果有些bounding box里面是完全没有任何目标对象的话（圈了个空气）， 是要定义成False positive 或是 False negative？
那yolo系列的confusion matrix是否里面的总数（TN+TP+FN+FP）等于testing data的总数呢？ 还是会有多的bounding box出来？
在 YOLO 系列算法的检测中，每个输出的 bounding box 都是对应一个类别的检测结果。如果某个 bounding box 内完全没有目标对象，那么它就是一个假阳性（False positive）。在 YOLO 系列算法中，这种情况是有可能出现的，因为它们是通过一定的阈值来确定 bounding box 是否输出的，所以有时候可能会出现一些假阳性的 bounding box。
在 YOLO 系列算法中，混淆矩阵（confusion matrix）的总数并不一定等于测试数据的总数。混淆矩阵中的总数是指所有的真阳性（True positive）和假阳性（False positive）的数量之和。在 YOLO 系列算法中，可能会出现较多的假阳性，所以混淆矩阵中的总数可能会大于测试数据的总数。
举个例子，假设有 1000 张测试图片，YOLO 算法在测试过程中总共输出了 1500 个 bounding box，其中有 500 个是假阳性。那么在这种情况下，混淆矩阵的总数就是 1000 + 500=1500。
总的来说，YOLO 系列算法在检测过程中可能会出现一些假阳性的 bounding box，这是正常的。在统计检测结果时，可以通过混淆矩阵来评估检测算法的表现。在 YOLO 系列算法中，混淆矩阵通常包括以下四种情况：
1、真阳性（True positive, TP）：检测算法输出的 bounding box 包含了目标对象，且类别正确。
2、假阳性（False positive, FP）：检测算法输出的 bounding box 包含了目标对象，但类别不正确。
3、假阴性（False negative, FN）：检测算法没有输出 bounding box，但目标对象存在。
4、真阴性（True negative, TN）：检测算法没有输出 bounding box，且目标对象不存在。
通过统计混淆矩阵中各种情况的数量，就可以计算出检测算法的各种指标，如准确率（Precision）、召回率（Recall）、F1 值等。这些指标可以帮助了解检测算法的效果，并进行相应的优化。
望采纳。
你说的yolov5结果是怎么来的结果，模型是稳定之后的还是在训练阶段？如果是训练阶段的话，这种很多框的情况是正常的，如果是稳定下还有这种情况，就得考虑你的预处理或者其他操作导致的问题。
至于你说的情况，没有东西却有检测框，这个情况算FP，有检测框说明预测为正样本了，但是这个样本是错的。
最后数量的问题，你的test data是指图片的数量?这是不对的，他的定义就是你的test data里面的的4种情况的相加（TN+TP+FN+FP），很多时候是远远超过检测图片数量的