Классификация определяет, что изображено на картинке. Обнаружение определяет, что и где находится. Обнаружение объектов обводит каждый экземпляр ограничивающими рамками и присваивает ему метку, поэтому оно важно для систем видеонаблюдения, вождения и анализа данных в розничной торговле.

Доминируют два семейства детекторов. Двухэтапные детекторы, такие как Faster R-CNN, сначала предлагают регионы, а затем классифицируют их. Одноэтапные детекторы, такие как YOLO и SSD, предсказывают ограничивающие рамки и классы за один проход. Одноэтапные модели работают быстрее; двухэтапные модели часто превосходят их по точности.

Типичные задачи обнаружения

• Обнаружение пешеходов и транспортных средств
• Обнаружение лиц
• Выявление дефектов в производстве
• мониторинг дикой природы
• Анализ полок в розничной торговле

Обнаружение мелких объектов и скоплений людей по-прежнему остается сложной задачей. Детектор, обнаруживающий автомобили на пустой автомагистрали, может пропустить их в пробке. Специализированные данные и методы аугментации помогают решить эту проблему.