视觉检测中的回归任务可以用于实时处理，但这取决于具体的硬件配置、模型复杂度以及应用场景的需求。
1. 硬件要求：
视觉检测中的回归任务通常对硬件有较高的算力需求。复杂的数学模型和大规模的数据集需要强大的计算资源，尤其是在训练和推理过程中。较高性能的GPU或专用的AI芯片（如TPU）能够显著加速回归任务的处理速度和精度，从而在实际应用中展现出更好的性能表现，满足实时处理的需求。
2. 模型复杂度：
模型的复杂度直接影响处理速度。简单的模型可能更容易实现实时处理，而复杂的模型则可能需要更长的处理时间。在设计视觉检测回归任务时，需要权衡模型的复杂度和实时性要求。
3. 应用场景：
在某些应用场景中，如自动驾驶、视频监控等，视觉检测任务需要实时处理能力。在这些场景中，回归任务必须能够在短时间内完成，以提供及时的反馈和决策支持。在其他一些对实时性要求不高的场景中，回归任务的处理时间可能更加宽松。
视觉检测中的回归任务可以用于实时处理，但需要综合考虑硬件配置、模型复杂度以及应用场景的需求。通过优化硬件配置、简化模型以及针对特定应用场景进行优化，可以提高回归任务的实时处理能力。
