检测仅显示1个类别，但训练了70个类别

是指在某个检测系统中，虽然系统只能显示出1个类别的检测结果，但实际上该系统经过训练可以识别和分类70个不同的类别。

在云计算领域，这个问题涉及到计算机视觉和图像识别的相关技术。计算机视觉是人工智能的一个重要分支，旨在使计算机能够理解和解释图像或视频数据。图像识别是计算机视觉中的一个关键任务，它涉及将图像中的对象或特征识别和分类为不同的类别。

对于这个问题，可以采用以下策略来解决：

1. 模型训练：针对需要识别的70个类别，使用大量的标注数据进行模型训练。训练过程中，可以使用深度学习算法如卷积神经网络（CNN）来提取图像特征，并通过反向传播算法优化模型参数，以实现对不同类别的准确识别。
2. 类别映射：在训练模型时，为每个类别分配一个唯一的标识符或索引。在检测过程中，系统可以根据模型输出的类别标识符，通过类别映射表将其转换为对应的类别名称。
3. 检测结果显示：由于系统只能显示1个类别的检测结果，可能是由于界面设计或其他限制所致。可以通过界面优化或系统升级来解决这个问题，使其能够显示多个类别的检测结果。
4. 应用场景：图像识别和分类在许多领域都有广泛的应用，包括智能安防、智能交通、医疗影像分析、工业质检等。通过将图像识别技术与云计算相结合，可以实现大规模图像数据的处理和分析，提高识别准确率和处理效率。

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