在TensorFlow中,detection是指使用预训练的物体检测模型(如Faster R-CNN、SSD、YOLO等)来检测图像或视频中的物体。这些预训练模型可以帮助我们快速、准确地检测出图像中的目标,并标注出它们的位置和类别。
要使用detection功能,我们通常需要加载预训练的检测模型,并使用其提供的API来对输入图像或视频进行检测。检测模型通常会返回检测到的物体的边界框(bounding box)和对应的类别标签,可以根据需要进行进一步处理或可视化。
在TensorFlow中,我们可以使用TensorFlow Object Detection API来方便地使用预训练的物体检测模型,并进行目标检测任务。该API提供了一系列预训练的物体检测模型,包括Faster R-CNN、SSD、Mask R-CNN等,可以根据自己的需求选择合适的模型进行使用。