Yolov8-flask-vue本科毕设这是一个基于ultralytics的一个部署到flask后端然后vue作为前端所展示的一个通用的Yolo目标检测的展示页面其实本质上类似于有着web页面外观的本地exe项目因为数据库是个本地文件放在sqlite上需要在pycharm等IDE安装好sqlite相关连接基本上只要是ultralytics训练好的模型都可以运行也就是说官方提供的COCO训练好的模型都可以在这个Yolo通用前端平台上使用后端需要安装好环境才能运行要注意先运行后端再是前端因为前端的环境是很容易装好的前端需要安装好Node.js到电脑上然后只需要将只需要在WebStorm上等随意的IDE点击 package.json 上的播放按钮就可以了后端是flask要安装很多的库先安装好相应的库IDE会提示python那些库没有安装上去的这是毕设模型变体的训练过程其中comet的Yolov5su当中因为VPN不稳定中间断了一些就不显示了img.png个人毕设训练这些模型不方便公开这里只是提供了一个通用的YOLO实现平台可以将自己训练好的模型放入到上面去来实现目标检测展示功能在这个毕设里面一共是200多张图片6个yolo模型拉下来需要一定时间图片上传来自于本地或者是url地址但url地址有着严格要求图片上传后不能修改名称除非删除再上传同理模型也是如此展示效果img.png img.png img.png img.png个人环境开发技术及工具的选择Windows11Python3.9.13Pytorch1.13.1cu117 Jetbrains-IDEA系列2022开发环境数据库使用的是sqlite本地的硬件电脑内存32G左右GPU RTX A5000Windows11以上操作系统 软件 Anaconda22.9.0python3.9.13Pytorch1.13.1cu117Pycharm(或者是DataSpell)WebStormNode.js18.14.1(x64)低配部署环境硬件电脑内存16G左右GPU RTX 1050TiWindows 10以上操作系统软件 Pycharm(或者是DataSpell) WebStorm Node.js 18.14.1 (x64) flask版本2.2左右毕业论文已经完成现在Yolov8库的更新情况不知道怎么样了这个项目有半年没碰过了。。后面会对这个项目细节相关进行说明