computer-vision - 对象识别 vs 检测 vs 分类？有什么不同？

Question

我不知道这是否是问这个问题的正确 stackexchange 论坛，如果不是这种情况，请告诉我。

我正在开发一个应用程序，该应用程序将包含一幅画的输入图像作为输入，它能够告诉您这幅画的标题。一个类似的情况是:给定一个包含建筑物的输入图像，返回的结果是建筑物的名称。

这是一款什么样的应用？在第一次影响时，我会说“图像分类”之类的东西。我不是计算机视觉专家，但我一直认为“图像分类”类似于“给定图像，告诉我该图像中包含什么”。

另一方面，对象检测定义似乎与识别类的对象(例如建筑物)而不是类本身的实例(例如长城)更相关:

Object detection is a computer technology related to computer vision and image processing that deals with detecting instances of semantic objects of a certain class (such as humans, buildings, or cars) in digital images and videos.

关于物体识别:

Object recognition is the ability to perceive an object's physical properties (such as shape, colour and texture) and apply semantic attributes to it (such as identifying the object as an apple).

我真的不知道如何对我所描述的应用程序进行分类(真是个笑话……)。你怎么认为？

Answer 1

简单解释一下:你要去森林，那里完全是黑暗的。突然间你看到了与背景不同的东西(纯黑)。这称为检测。

1) 出现了一些与您的背景不同的东西。所以您检测到了。

2)现在走近一点，你确定它是一种动物。啊..现在你已经分类/认可了。也可以是人。

3)现在它更近了，现在你看到它是一只鹿。所以，现在你确定了它。

所以序列是 “检测到 -> 识别/分类 -> 已识别”。

“身份是最后一个 shell ，这个你可以用你的身份证记住，上面有你的脸(识别)，并归类为(人类)。