图像分类和目标检测有什么区别

图像分类

• 是分类问题，输出是离散的，非黑即白
• 即对输入的图像进行分类
• 一般是一张图只有一个标签
• 代表算法有CNNs

目标检测

• 既是分类问题又是回归问题，回归问题一般都输出一个0~1的小数，是连续的，即所谓的置信度，例如0.9
• 对输入的图片既做分类（分类问题），又标注出其坐标位置（回归问题）
• 代表算法有YOLO、Mark RCNN、RetinaNet、Faster R-CNN、SSD等

总结

所以图像分类和目标检测最终的输入和输出结果必定有所不同，最终代码的调用方式也会不一样，也不能用分类的代码来调用目标检测的模型，他们两者肯定有所不同。