基于深度学习YOLOv8的生活垃圾检测与分类系统

1. 引言

随着环境污染问题日益严重，垃圾分类已经成为现代社会不可忽视的关键议题。为了提高垃圾分类的效率，尤其是在家庭、商业和工业环境中，自动化的垃圾检测与分类系统显得尤为重要。传统的垃圾分类依赖人工进行分类，但这种方式不仅效率低，且容易出错。通过深度学习和计算机视觉技术，结合目标检测算法，如YOLOv8（You Only Look Once），可以实现高效且准确的垃圾分类系统。

本项目将实现一个基于YOLOv8的生活垃圾检测与分类系统，旨在通过训练深度学习模型来识别并分类不同类型的生活垃圾。系统将包含一个图形用户界面（GUI）供用户上传垃圾图像并获得分类结果，同时还会实现一个训练框架，用于在收集到的垃圾图像数据集上进行训练。通过这一系统，可以帮助垃圾管理和环保工作，提高资源的回收利用率，减轻人工的工作负担。

2. 项目目标

本项目的目标是创建一个基于YOLOv8的垃圾分类与检测系统，具体包括以下几个方面：

• 数据集准备：收集并准备垃圾图像数据集。
• YOLOv8模型训练：基于YOLOv8算法训练垃圾分类模型。
• PySide6 GUI界面开发：设计并实现一个用户