该文介绍了在YOLOv7目标检测算法的改进中，新增了F1 Score的计算和打印功能，以提供更全面的精度评估。F1 Score结合了Precision和Recall，有助于深入分析模型性能。改进后的代码在每个epoch结束时输出F1 Score，便于实验对比。
目前，在计算机视觉领域，目标检测是一个非常热门的研究方向。而在目标检测中，基于深度学习的算法已经成为主流，其中以YOLO系列算法为代表的单阶段算法因其快速和高效而备受关注。
而在YOLOv7的改进过程中，我们新增了F1 Score的打印功能，以方便在模型对比实验中获取更多的精度数据，丰富实验数据，为各位研究者提供更加全面的精度比较。
F1 Score是精度评价指标中的一种，它综合考虑了Precision和Recall两个因素，可以用来度量分类模型的精度。具体而言，F1 Score越高则代表模型预测结果越准确。
下面是我们在改进后的YOLOv7代码中新增的F1 Score计算方法：
def f1_score(y_true, y_pred):
TP = K.sum(K
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