画像检测是一种计算机视觉技术，用于在图像或视频中检测和识别特定的对象或特征。它可以用于许多不同的应用，包括自动驾驶、安全监控、医学图像分析和社交媒体分析等。
画像检测通常涉及以下步骤：首先，图像被输入到模型中，模型会将其分解为多个区域或“候选框”。然后，模型会为每个候选框分配一个标签，表示该框中是否存在特定的对象或特征。后，模型会输出一个或多个可能的检测结果。
画像检测的准确性取决于许多因素，包括模型的类型、训练数据的质量和数量、图像的分辨率和光照条件等。近年来，随着深度学习技术的发展，画像检测的性能有了显著提高，许多现代模型可以达到非常高的准确率。
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