本项目主要开发设计了基于yolov11+SE的垃圾分类系统，本系统集成yolo模型以及引入se注意力机制，开发了一款app，界面简约，功能完善。可以用来学习如何调用yolo模型！以下是摘要介绍： 在当今这个城市化快速发展的时代，城市里的生活垃圾产量一直在持续不断地攀升，传统的人工进行垃圾分类的方式，它的效率特别低下，而且分类的准确性也不怎么高，很难契合现在资源循环利用以及环境保护方面的需求。本系统专门设计并且实现了一个基于深度学习的生活垃圾分类目标检测系统，这个系统借助了比较先进的图像识别技术，能够实现垃圾的自动化精准分类。凭借这样的分类方式，就可以提高垃圾分类的效率，还可以降低对环境的污染，促进资源的循环利用，在系统开发的过程当中，凭借多种不同的渠道去收集数据，把公开的数据集进行整合，收集到的数据经由去噪、标准化以及数据提高等一系列的预处理操作之后，按照7:2:1的比例划分成训练集、验证集和测试集，系统选用了YOLOv11模型，并且结合SE注意力机制来进行特征提取和模型训练，还利用Pytorch库对特征选择进行优化。在系统架构方面，前端是基于Vue.js框架来构建交互界面的，后端运用Flask框架来处理业务逻辑，搭配MySQL数据库来管理数据，这样就能实现实时检测、结果统计展示以及用户交互等功能，经由测试可以得出，这个系统对四类垃圾的分类精确度能够达到88%以上，就算是在复杂的环境之下，它仍然可以保持比较高的检测稳定性，有效地推动了垃圾分类智能化的发展，有很不错的应用前景。