拼多多是一家以社交电商和团购为主要业务的电商平台。在这个平台上，图片常常被用于商品展示。然而，有时候买家在进行商品浏览时，会误将牛皮癣的图片认为是美容产品或者其他类型的商品。因此，在拼多多进行压力测试的时候，牛皮癣的图片是需要进行检测和排除的。针对这个问题，我根据我的专业知识可以给出以下详细回答：

1. 拼多多图片检测机制简介

拼多多采用了一些现代化技术来进行图片检测，其中最常用的一种技术是基于机器学习的图像识别。传统的基于规则的图像识别方法，需要人工编写大量规则来识别图像。而基于机器学习的方法，则不需要人工编写规则，而是通过训练神经网络来获取特定类型图像的特征，然后利用这些特征进行图像识别。

2. 基于机器学习的图像识别方法

对于拼多多来说，机器学习的图像识别方法是最适合的。因为通过这种方法可以对拼多多上的所有图片进行扫描和检测，以便排除牛皮癣这类无关图片。

3. 训练神经网络

训练神经网络需要使用一些已知的图片和标签对。在这个过程中，神经网络会不断地调整自己的参数，使得其能够更加准确地识别特定类型的图像。对于拼多多来说，需要将大量的牛皮癣图片提供给神经网络进行训练，以便它能够准确地辨别出这类图片。

4. 检测结果评估

在进行图片检测时，需要对检测结果进行评估。如果神经网络不能够准确地辨别出一些牛皮癣图片，那么需要进行调整，重新训练网络。

5. 模型更新

随着拼多多上商品种类的不断增多和产品信息种类的增加，需要周期性地对模型进行更新和优化。这样才能保证模型的准确度和可靠性。

以上，就是我对于拼多多上检测牛皮癣图片的方法的详细回答。基于机器学习的图像识别是现代化技术，可以取得很好的效果。但是检测模式还应不断地进行优化和加强，毕竟图片种类较多，需要排除牛皮癣等无关图片，给用户提供良好的体验。