視覺檢測中的回歸任務可以用于實時處理，但這取決于具體的硬件配置、模型復雜度以及應用場景的需求。

1. 硬件要求：

視覺檢測中的回歸任務通常對硬件有較高的算力需求。復雜的數(shù)學模型和大規(guī)模的數(shù)據(jù)集需要強大的計算資源，尤其是在訓練和推理過程中。較高性能的GPU或專用的AI芯片（如TPU）能夠顯著加速回歸任務的處理速度和精度，從而在實際應用中展現(xiàn)出更好的性能表現(xiàn)，滿足實時處理的需求。

2. 模型復雜度：

模型的復雜度直接影響處理速度。簡單的模型可能更容易實現(xiàn)實時處理，而復雜的模型則可能需要更長的處理時間。在設計視覺檢測回歸任務時，需要權衡模型的復雜度和實時性要求。

3. 應用場景：

在某些應用場景中，如自動駕駛、視頻監(jiān)控等，視覺檢測任務需要實時處理能力。在這些場景中，回歸任務必須能夠在短時間內(nèi)完成，以提供及時的反饋和決策支持。在其他一些對實時性要求不高的場景中，回歸任務的處理時間可能更加寬松。

視覺檢測中的回歸任務可以用于實時處理，但需要綜合考慮硬件配置、模型復雜度以及應用場景的需求。通過優(yōu)化硬件配置、簡化模型以及針對特定應用場景進行優(yōu)化，可以提高回歸任務的實時處理能力。