昨天深夜调试的时候，前端传过来的检测图片在Flask后端死活解析不出来。
控制台明明显示FormData已经发出去了，后端request.files却始终是空的。折腾了半小时才发现，Vue组件里忘了写enctype="multipart/form-data"。
这种细节问题在RT-DETR算法优化时不会遇到，但做Web端落地时总能让你卡上半天。
技术栈选型思路
为什么用Vue+Flask这个组合？RT-DETR的Web演示系统需要兼顾快速原型和算法集成。
Flask的轻量特性允许我们把PyTorch推理代码几乎不加修改地搬进来，Vue的响应式数据绑定则让检测结果的可视化变得简单。
要是用Django那种重型框架，光部署模型就得重写一堆中间件。
前端用Vue 3的Composition API，组件结构清晰些：
<script setup> // 这里踩过坑：用ref存图片文件时，一定要用Blob类型 const imageFile = ref(null) const detectionResults = ref([]) // 上传处理函数 const handleUpload = async () => { if (!imageFile.value) { alert('老兄，先选张图啊') return } const formData = new FormData() formData.app
