在人工智能和机器学习领域，"检测"、"识别"和"分类"是常用的术语，它们在问题解决中有着不同的含义：
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检测（Detection）：检测是指在图像或视频中定位和识别特定目标的过程。目标检测任务旨在识别图像中的对象，并提供其位置信息，通常通过边界框（Bounding Box）来标示目标的位置。常见的目标检测任务包括物体检测、人脸检测、车辆检测等。
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识别（Recognition）：识别是指根据给定的输入数据，确定其属于哪一类或哪一个实例的过程。识别通常发生在检测之后，用于识别被检测到的目标是什么。例如，人脸识别就是一种将检测到的人脸与已知身份进行匹配的识别任务。
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分类（Classification）：分类是指将输入数据分到预定义的类别或标签中的过程。分类不涉及位置信息，只关注确定输入数据属于哪一类。例如，将一张图像分为“猫”、“狗”、“汽车”等类别就是分类任务。
综上所述，检测强调在图像或视频中定位和识别目标的位置，识别强调确定目标的身份，而分类则侧重将输入数据划分到不同的类别中。这些概念在计算机视觉、模式识别和深度学习等领域中扮演着重要角色，帮助实现各种复杂的视觉任务。
