本项目为基于Python的毕业设计作品，集成YOLOv5目标检测模型、Flask后端服务与Vue前端界面，构建了一个高效的垃圾分类检测系统。
该压缩包文件“python毕设-（YOLOv5 + Flask + Vue）基于深度学习算法的垃圾检测系统源码.zip”包含了完整的Python毕业设计项目。该项目利用深度学习技术，特别是YOLOv5模型，并结合Flask Web框架和Vue.js前端库来构建一个先进的垃圾分类系统。
**YOLOv5：** YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测系统，而YOLOv5是其最新版本，由Joseph Redmon和Ali Farhadi等人开发。该技术具有快速、准确且易于训练的特点，并采用了卷积神经网络（CNN），能够同时预测图像中的多个物体类别及其位置。通过引入SPP-Block（空间金字塔池化）以及Mish激活函数等改进措施，YOLOv5在模型结构上进行了优化，从而提高了其检测性能。在这个项目中，YOLOv5被用来识别和分类垃圾类型。
**Flask：** Flask是一个轻量级的Python Web服务器网关接口（WSGI）框架，由Armin Ronacher创建。它提供了基本的路由系统、模板引擎以及HTTP请求处理等功能，使得开发者能够轻松构建Web应用。在本项目中，Flask作为后端框架使用，负责接收前端发送过来的图像数据，并调用YOLOv5模型进行处理之后将结果返回给前端。
**Vue.js：** Vue.js是一个用于创建用户界面的渐进式JavaScript框架，由Evan You开发。它以易用性、可维护性和组件化特性而闻名于业界。在这个项目中，Vue.js被用来构建前端界面，支持用户上传图片以及展示检测结果等交互功能。
通过深度学习算法（具体来说是YOLOv5模型），系统能够从图像数据中识别并定位垃圾物体。经过预先训练的模型可以对输入图像进行分析，并输出有关垃圾类别的信息及其边界框位置。
综上所述，该项目展示了如何结合现代Web开发技术和先进的人工智能技术来实现一个实用且高效的垃圾分类解决方案。用户可以通过前端上传图片，而后端使用YOLOv5进行对象检测并将结果通过Flask传递回前端展示。这样的系统对于环保教育、城市管理以及智能化城市等领域具有重要的应用价值，并充分体现了Python在构建AI应用程序方面的强大能力。
5星
