La clasificación indica qué hay en una imagen. La detección indica qué y dónde. La detección de objetos dibuja recuadros delimitadores alrededor de cada elemento y lo etiqueta, por lo que es importante para la vigilancia, la conducción y el análisis de datos en el sector minorista.

Predominan dos familias de detectores. Los detectores de dos etapas, como Faster R-CNN, proponen primero las regiones y luego las clasifican. Los detectores de una etapa, como YOLO y SSD, predicen las cajas y las clases en una sola pasada. Los modelos de una etapa son más rápidos; los de dos etapas suelen ser más precisos.

Tareas de detección comunes

• Detección de peatones y vehículos
• detección facial
• Detección de defectos en la fabricación
• Monitoreo de la vida silvestre
• Análisis de los estantes de venta al por menor

Los objetos pequeños y las escenas concurridas siguen siendo difíciles de detectar. Un detector que encuentra coches en una autopista vacía puede no detectarlos en un atasco. Los datos específicos del dominio y el aumento de datos ayudan a superar esta dificultad.