### 【计算机视觉】YOLO系列目标检测算法综述与YOLOv5实战指南：环境搭建、模型训练、推理部署全流程解析、YOLO系列

内容概要：本文详细介绍了YOLO（You Only Look Once）系列目标检测算法的发展历程、各版本的核心特点、应用场景及性能表现，并深入探讨了YOLOv5的具体实现与应用。文章涵盖YOLOv5的环境搭建、模型检测、数据集构建、模型训练、常见问题解决、文件框架介绍以及可视化界面开发等内容。同时，还讲解了YOLOv5项目的部署与导出，包括TensorRT环境安装与配置、模型导出及推理加速的方法。通过这些内容，读者能够全面了解YOLOv5的使用方法及其在实际项目中的应用。 适合人群：具备一定编程基础，特别是对深度学习、计算机视觉领域有兴趣的研发人员，尤其是工作1-3年的初级到中级工程师。 使用场景及目标：①帮助开发者快速搭建YOLOv5环境并进行目标检测；②指导用户构建和标注数据集，训练自定义模型；③提供模型优化与部署方案，如通过TensorRT加速推理过程；④介绍如何将YOLOv5集成到可视化界面中，方便非技术人员使用。 其他说明：本文不仅提供了理论知识，还包含大量实战经验和技巧，如环境配置、模型训练参数调整、常见错误排查等，旨在帮助读者在实际工作中更好地应用YOLOv5。此外，文中提及的代码片段和命令行操作，为读者提供了直接可操作的学习资料。