请详细介绍，如何通过Jetson nano b01将视频传输到PC端，来用YOLOv5进行实时的目标检测

首先，你需要在Jetson Nano上安装YOLOv5模型，并确保模型可以正常运行。其次，你需要安装一个视频流服务器，如FFmpeg或GStreamer。然后，你需要在Jetson Nano上运行视频流服务器，将视频流从摄像头传输到PC端。最后，你可以在PC端使用YOLOv5来检测视频流中的目标。

具体步骤如下：
1. 在Jetson Nano上安装YOLOv5模型，可以参考官方文档或者其他教程。
2. 安装视频流服务器，这里以FFmpeg为例，可以使用以下命令进行安装：

   sudo apt-get update
   sudo apt-get install ffmpeg

3. 使用以下命令在Jetson Nano上启动视频流服务器：

   ffmpeg -s 640x480 -f v4l2 -i /dev/video0 -f mpegts udp://<PC_IP_ADDRESS>:<PORT>

其中，640x480是视频分辨率，/dev/video0是摄像头设备路径，<PC_IP_ADDRESS>是PC端的IP地址，<PORT>是端口号。

4. 在PC端运行以下命令，使用YOLOv5对视频流进行目标检测：

   python detect.py --source udp://<JETSON_NANO_IP_ADDRESS>:<PORT>

其中，<JETSON_NANO_IP_ADDRESS>是Jetson Nano的IP地址，<PORT>是端口号。

需要注意的是，视频流传输的效果受到网络带宽和延迟的影响，可能会影响目标检测的实时性能。如果需要更好的性能，可以考虑使用更高性能的设备或优化网络传输。