我已经在yolov5训练好了自己的数据集，可是没有能够查看pr曲线，怎么处理

要生成PR曲线，你需要有一个测试数据集以及你的训练输出结果。以下是一些步骤：

1. 将测试数据集转换为YOLOv5格式。YOLOv5使用的是COCO格式的标注，你可以使用脚本将你的测试数据集转换为COCO格式，然后将其转换为YOLOv5格式。

2. 运行YOLOv5的推理脚本，生成预测结果。你可以使用以下命令来运行推理脚本：

python detect.py --weights <path_to_your_weights_file> --img <image_size> --conf <confidence_threshold> --source <path_to_your_test_data>

其中，`<path_to_your_weights_file>`是你训练好的权重文件路径，`<image_size>`是输入图像的大小，`<confidence_threshold>`是置信度阈值，`<path_to_your_test_data>`是你的测试数据集路径。

3. 使用提供的脚本生成PR曲线。YOLOv5提供了一个`pr_curve.py`脚本，可以根据预测结果生成PR曲线。你可以使用以下命令来运行该脚本：

python pr_curve.py --output <output_folder> --conf <confidence_threshold> --iou <iou_threshold> --weights <path_to_your_weights_file> --data <path_to_your_data_yaml> --img <image_size> --source <path_to_your_test_data>

其中，`<output_folder>`是PR曲线输出文件夹，`<confidence_threshold>`是置信度阈值，`<iou_threshold>`是IOU阈值，`<path_to_your_weights_file>`是你训练好的权重文件路径，`<path_to_your_data_yaml>`是你的数据集配置文件路径，`<image_size>`是输入图像的大小，`<path_to_your_test_data>`是你的测试数据集路径。

4. PR曲线将在`<output_folder>`文件夹中生成。你可以使用Matplotlib等工具来可视化PR曲线。

希望这些步骤可以帮助你生成PR曲线。