Phân loại cho biết nội dung trong ảnh. Phát hiện cho biết đối tượng nào và ở đâu. Phát hiện đối tượng vẽ các khung bao quanh mỗi đối tượng và gắn nhãn cho nó, đó là lý do tại sao nó quan trọng đối với giám sát, lái xe và phân tích bán lẻ.

Có hai nhóm mô hình chiếm ưu thế. Các mô hình hai giai đoạn như Faster R-CNN đề xuất các vùng trước, sau đó phân loại chúng. Các mô hình một giai đoạn như YOLO và SSD dự đoán các hộp và lớp trong một lần xử lý duy nhất. Mô hình một giai đoạn chạy nhanh hơn; mô hình hai giai đoạn thường có độ chính xác cao hơn.

Các nhiệm vụ phát hiện phổ biến

• Phát hiện người đi bộ và phương tiện giao thông
• Nhận diện khuôn mặt
• Phát hiện lỗi trong sản xuất
• Giám sát động vật hoang dã
• Phân tích kệ bán lẻ

Việc nhận diện các vật thể nhỏ và cảnh vật đông đúc vẫn là một thách thức. Một thiết bị phát hiện ô tô trên đường cao tốc vắng vẻ có thể bỏ sót chúng trong tình trạng tắc đường. Dữ liệu chuyên biệt và kỹ thuật tăng cường giúp thu hẹp khoảng cách này.