[人工智能]如何区分图像/物体“识别”和“分类”以及“检测”

最近看深度学习和图像处理，认为该领域内分类、识别和检测的概念很容易混淆，故特意查询资料，探索下它们之间的区别。

1 分类与识别

从汉语词典的释义出发：
分类是按照种类、等级或者性质进行归类的过程；
识别则是归类并且定性的过程。

原来，我们之所以觉得分类和识别概念相近，是因为它们有一个共同的主要流程：『归类』。

那么区别在哪里呢？

我看了另一篇博文：分类与识别，认为他给出的观点正是基于二者的概念出发的。

正是因为识别比分类多了【定性】的步骤，所以，分类的『归类』是有目的、有目标的，提前知道了有哪些种类，然后把数据划分到已知的类中。而识别的『归类』是没有标准的，它首先要经过训练和观察，获定性分析，以此为依据对数据进行归纳。

2 识别和检测

关于这二者的区别，我的理解主要来自于山下隆义写的《图解深度学习》这本书。

书中以图像领域的处理为例：

识别的对象是整个图像，它输出的结果是该图像整体的所属类别。

检测则是针对图像上的事物，需要确定一个或者多个物体的位置，它输出的是物体所属类别及其位置。