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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、训练数据的和数量、图像的分辨率和光照条件等。近年来,随着---学习技术的发展,画像检测的性能有了---提高,许多现代模型可以达到非常高的准确率。

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