La détection d'objets identifie et localise plusieurs objets dans une image en dessinant des cadres de délimitation autour d'eux avec des étiquettes de classe et des scores de confiance. Contrairement à la classification qui étiquette une image entière, la détection situe chaque objet. YOLO, Faster R-CNN et DETR sont les architectures populaires. Applications : conduite autonome, surveillance, contrôle qualité, gestion des stocks.