yolov7，f1-score

可以更新一次关于YOLOV7-增加(F1_score)的评价指标的博客么，感谢博主发的第一篇博客。

是的,可以考虑为Yolov7增加F1 score评价指标。
F1 score是精确率(Precision)和召回率(Recall)的调和平均数,计算方式为:
F1 = 2 * (精确率 * 召回率) / (精确率 + 召回率)
精确率 = TP / (TP + FP)
召回率 = TP / (TP + FN)
其中:
TP - True Positive,真正例
FP - False Positive,假正例
FN - False Negative,假负例
增加F1 score可以更全面地评价YOLOv7的性能,因为:

• 精确率反映模型检测结果中有多大比例是真正的正样本
• 召回率反映模型检测结果中覆盖了多大比例的真正的正样本
• F1 score综合考虑了精确率和召回率,可以更好地衡量模型的性能
  所以,可以在YOLOv7的评价指标中,除了已有的mAP,精确率,召回率等指标外,额外加入F1 score。在 COCO 数据集上测试 YOLOv7 模型,计算每个类别和总体的 F1 score,以更全面地评价 YOLOv7 的性能。