基于Django+Vue3的目标检测系统设计与实现，Web前后端分离，YOLOv11 Web目标检测，实现图片检测、视频检测、摄像头检测、登录、注册和个人中心功能，全网独发

摘要

目标检测是计算机视觉中的重要任务，广泛应用于安防监控、自动驾驶、智能家居等领域。YOLO系列模型由于其高效的检测速度和较高的准确率，成为目标检测任务的首选算法之一。本项目结合 YOLOv11 与 Django + Vue3，构建了一个通用的 Web 前后端系统，便于用户进行目标检测的操作和展示，实现对图片、视频实时目标检测和摄像头实时检测，不仅可以用于大论文的工作量展示，还可以作为毕业设计。支持更换自己模型、图片检测、实时视频检测、置信度调节和IoU参数调节。同时支持目标检测、实例分割、关键点检测等任务，兼顾科研、大作业、个人学习、毕设、工业等应用场景。
✔️功能：图片检测、视频检测、摄像头检测、登录和注册功能、退出登录、界面保存登录状态、个人信息修改、密码修改、头像修改、，前端界面代码使用 Vue3，后端代码使用 YOLOv11 + Django，真正实现前后端分离，前端发送数据，后端处理再返回给前端展示，界面如下：

目录

• 摘要
• 🎓一、YOLOv11 基础环境配置
• • 🍀🍀后端环境配置
  • 🀄️🀄️报错，必看，必看
  • 🍀🍀前端环境配置
• 🎓二、界面设计
• • 🍀🍀界面设计
  • 🀄️🀄️版权声明
• 🎓三、后端代码实现
• 🎓四、前后端源码下载和使用方法
• • 🍀🍀代码下载（前端代码+后端代码）
  • 🀄️🀄️必看，必看使用自己训练的模型
  • 🀄️🀄️MySql数据库配置
  • 🀄️🀄️必看，前后端启动方法