分类确定图像中包含什么。检测确定包含什么以及它们在哪里。目标检测会在每个目标周围绘制边界框并对其进行标记，因此它在监控、驾驶和零售分析中至关重要。

两大类算法占据主导地位。两阶段检测器（例如 Faster R-CNN）首先提出区域，然后对其进行分类。单阶段检测器（例如 YOLO 和 SSD）则在一次迭代中即可预测边界框和类别。单阶段模型运行速度更快；而两阶段模型在准确率方面通常略胜一筹。

常见检测任务

• 行人和车辆检测
• 人脸检测
• 制造过程中的缺陷检测
• 野生动物监测
• 零售货架分析

小型物体和拥挤场景的检测仍然很困难。例如，在空旷高速公路上能够检测到车辆的检测器，在交通拥堵的情况下可能就会漏掉它们。特定领域的数据和增强技术有助于弥补这一不足。