多图像检测

是指在计算机视觉领域中，通过使用机器学习和深度学习算法，对多个图像进行目标检测和识别的过程。它可以帮助我们自动识别和定位图像中的多个目标物体，从而实现自动化的图像分析和处理。

多图像检测的分类方法主要有两种：基于特征的方法和基于深度学习的方法。基于特征的方法通常使用手工设计的特征来表示图像中的目标物体，如Haar特征、HOG特征等。而基于深度学习的方法则通过深度神经网络自动学习图像特征，并进行目标检测和识别。

多图像检测在许多领域都有广泛的应用场景，包括智能安防、自动驾驶、医学影像分析、工业质检等。在智能安防领域，多图像检测可以用于实时监控视频中的人脸识别、车辆识别等任务。在自动驾驶领域，多图像检测可以帮助车辆识别和跟踪周围的行人、车辆和交通标志。在医学影像分析领域，多图像检测可以用于肿瘤检测和病变分析等任务。在工业质检领域，多图像检测可以用于产品缺陷检测和质量控制。

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