物件偵測是一種電腦視覺技術，用於識別影像或影片中特定物件的位置和類別，常用於自動駕駛、安全監控、零售分析等。
容易混淆
物件偵測 vs 影像分類 物件偵測：找出物件位置和類別 影像分類：只判斷整張圖屬於哪一類 最關鍵的區別：先看它是在比什麼，再看它怎麼做。
物件偵測 vs 影像分割 物件偵測：用框標位置 影像分割：逐像素標出物件範圍 最關鍵的區別：先看它是在比什麼，再看它怎麼做。
記住這句就好
不只判斷是什麼，還要知道在哪裡。
實際案例
交通監控 系統在路口找出車、人、腳踏車，再幫忙做流量統計。
零售貨架 相機拍到貨架後，模型找出缺貨商品和擺放位置。
算法與應用
物件偵測通常會產生候選框，再對每個框做分類與回歸。 訓練和評估時，IoU、mAP、和後處理都很關鍵。 它是電腦視覺裡很實用的一類任務，從監控到自駕都會用。
情境判斷
Q1（直覺題）：你要找出照片裡有幾台車，而且每台車在哪裡，這屬於什麼？ → 物件偵測。
Q2（判斷題）：如果你只知道這張圖裡有狗，但不知道牠在哪，這算物件偵測嗎？ → 不算，那只是影像分類。
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相關術語
常見問題
物件偵測和分類差在哪？
分類只給類別，偵測還給位置。
它一定要用 CNN 嗎？
不一定，但 CNN 和其後代是很常見的視覺骨架。
它最常卡在哪裡？
小物件、遮擋、和密集場景都很難。
資料來源
- AITerms.tw 術語資料庫，最後更新：2026-04-29。