畫像檢測是一種計算機視覺技術，用于在圖像或視頻中檢測和識別特定的對象或特征。它可以用于許多不同的應用，包括自動駕駛、安全監(jiān)控、醫(yī)學圖像分析和社交媒體分析等。
畫像檢測通常涉及以下步驟：首先，圖像被輸入到模型中，模型會將其分解為多個區(qū)域或“候選框”。然后，模型會為每個候選框分配一個標簽，表示該框中是否存在特定的對象或特征。后，模型會輸出一個或多個可能的檢測結果。
畫像檢測的準確性取決于許多因素，包括模型的類型、訓練數(shù)據(jù)的質量和數(shù)量、圖像的分辨率和光照條件等。近年來，隨著深度學習技術的發(fā)展，畫像檢測的性能有了顯著提高，許多現(xiàn)代模型可以達到非常高的準確率。
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