给我一些pycharm+yolov5的训练结果展示图

抱歉，我无法提供图像信息。但是，我可以提供一些PyCharm YOLOv5训练的基本步骤以及如何展示训练结果。

1. 安装YOLOv5和PyTorch

pip install torch
pip install git+https://github.com/ultralytics/yolov5

2. 准备数据集

数据集应该包含图像和标注文件，标注文件可以是`.txt`或`.xml`格式。YOLOv5需要COCO格式的标注文件，因此可以使用脚本在两种格式之间转换。

3. 配置训练参数

定义YAML配置文件，其中包含训练、验证和数据集参数。例如：

# train and val datasets (image directory or *.txt file with image paths)
train: train/images/
val: val/images/

# number of classes
nc: 2

# class names
names: ['cat', 'dog']

# batch size and accumulation steps
batch_size: 8
subdivisions: 1

# number of epochs
epochs: 50

# optimizer
optimizer:
  name: SGD
  lr: 0.001

# learning rate scheduler (automatic)
lr_scheduler:
  name: cosine
  warmup_epochs: 4

...其他参数

4. 开始训练

在PyCharm中打开`train.py`文件并运行。您也可以使用命令行界面进行训练。

5. 展示训练结果

训练模型后，您可以使用YOLOv5的`detect.py`脚本检测单个图像或视频，并生成包含预测框和类别的图像。

python detect.py --weights path/to/best/weights.pt --source path/to/image/or/video --output path/to/output

在`output`路径中，您将获得带有预测框和类别的新图像。

希望这可以帮助您开始使用PyCharm YOLOv5训练模型并展示其结果。