Sınıflandırma, bir görüntüde ne olduğunu söyler. Algılama ise neyin nerede olduğunu söyler. Nesne algılama, her bir nesnenin etrafına sınırlayıcı kutular çizer ve etiketler; bu nedenle gözetim, sürüş ve perakende analitiği için önemlidir.

İki model ailesi baskın konumda. Faster R-CNN gibi iki aşamalı dedektörler önce bölgeleri öneriyor, sonra sınıflandırıyor. YOLO ve SSD gibi tek aşamalı dedektörler ise kutuları ve sınıfları tek geçişte tahmin ediyor. Tek aşamalı modeller daha hızlı çalışıyor; iki aşamalı modeller ise doğruluk açısından genellikle daha iyi performans gösteriyor.

Ortak tespit görevleri

• Yaya ve araç tespiti
• Yüz algılama
• Üretimde kusur tespiti
• Yaban hayatı izleme
• Perakende raf analizi

Küçük nesneler ve kalabalık sahneler hâlâ zorlayıcı olmaya devam ediyor. Boş bir otoyolda arabaları bulan bir dedektör, trafik sıkışıklığında onları bulamayabilir. Alana özgü veriler ve veri artırma, bu açığı kapatmaya yardımcı olur.