Az osztályozás megmutatja, hogy mi van a képen. Az észlelés megmutatja, hogy mi és hol van. Az objektumészlelés minden egyes példány köré határoló kereteket rajzol, és felcímkézi azokat, ezért fontos a megfigyelés, a vezetés és a kiskereskedelmi elemzések szempontjából.

Két család dominál. A kétlépcsős detektorok, mint például a Faster R-CNN, először régiókat javasolnak, majd osztályozzák azokat. Az egylépcsős detektorok, mint például a YOLO és az SSD, egyetlen menetben jósolják meg a dobozokat és osztályokat. Az egylépcsős modellek gyorsabban futnak; a kétlépcsős modellek gyakran pontosságban megelőzik őket.

Gyakori észlelési feladatok

• Gyalogos- és járműészlelés
• Arcfelismerés
• Hibaészlelés a gyártásban
• Vadvédelmi monitorozás
• Kiskereskedelmi polcok elemzése

A kis tárgyak és a zsúfolt helyszínek továbbra is nehézkesek. Egy detektor, amely egy üres autópályán találja meg az autókat, esetleg nem veszi észre őket egy dugóban. A területspecifikus adatok és a kiterjesztett algoritmusok segítenek áthidalni a hiányosságot.