实例分割的混淆矩阵没有返回FN的问题。

实例分割模型返回的混淆矩阵不包含FN（False Negative）值，这可能是由于训练数据中的实例目标较为稀少，导致模型难以识别这些目标。为了解决这个问题，我们可以使用数据增强方法扩充训练数据，增加实例目标的数量和多样性。另外，我们也可以使用不同的模型架构或超参数来训练模型，或调整损失函数的权重以便更好地识别少量实例目标。

代码示例：

# 使用 Albumentations 库进行图像增强
import albumentations as A

augmentation = A.Compose([
    A.HorizontalFlip(p=0.5),
    A.RandomBrightnessContrast(p=0.2),
    A.ShiftScaleRotate(scale_limit=(-0.1, 0.1), rotate_limit=(-10, 10), p=0.5)
])

# 在训练时对数据进行增强
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.datasets import CocoDetection

train_dataset = CocoDetection('./data/train2017', './data/annotations/instances_train2017.json')

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=16, shuffle=True)

for images, targets in train_loader:
    augmented = []
    # 对每张图片进行增强
    for i in range(len(images)):
        augmented.append(augmentation(image=images[i], masks=targets[i]['masks']))

    # 对增强后的数据进行训练
    model.train_on_batch(augmented)

以上代码用 Albumentations 库实现了对 COCO 数据集的图像增强，并在训练时对数据进行增强以提高实例分割模型的性能。