我已經(jīng)嘗試multiprocessing.dummy.Pool過(guò)multiprocessing.Pool多個(gè)深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目。我很難理解它multiprocessing.Queue，我不明白它的需要。是否有特殊條件才有用。作為一個(gè)例子，我有以下目標(biāo)函數(shù)：def process_detection( det_, dims ,classes):    W = dims[0]    H = dims[1]    classes = classes    boxes = []    confidences=[]    classIDs=[]    classes_pred=[]    for detection in det_:                xcenter, ycenter, width, height = np.asarray([W, H, W, H]) * detection[0:4]                confidence_encoded = detection[5:] # (80,) array                index_class = np.argmax(confidence_encoded) #index of max confidence                confidence = confidence_encoded[index_class] # float value of confidence (probability)                # print(classes)                class_predicted = classes[index_class] # class predicted                if confidence > 0.5:                    if class_predicted == "person":                        print("{} , {:.2f}".format(class_predicted, confidence))                        # continue                        topX = int(xcenter - width/2.)                        topY = int(ycenter - height/2.)                        width = int(width)                        height = int(height)                        confidence = float(confidence)                        bbox = [topX, topY, width, height]                        boxes.append(bbox)                        confidences.append(confidence)                        classIDs.append(index_class)                        classes_pred.append(class_predicted)    return [boxes, confidences, classIDs, classes_pred]（池在 while 循環(huán)外部關(guān)閉）。什么時(shí)候需要使用multiprocessing.Queue？我可以使用 multiprocessing.Queue 提高此代碼的效率嗎？