我不知道这是否正确的stackexchange论坛在哪里提出这个问题，请告诉我，如果不是这样的话。
我正在开发一个应用程序，它给出一个包含绘画作为输入的输入图像，它能够告诉你绘画的标题。类似的情况是：给定包含建筑物的输入图像，返回的结果是建筑物的名称。
这是什么类型的应用程序？在第一次影响时，我会说“图像分类”之类的东西。我不是计算机视觉方面的专家，但我一直认为“图像分类”就像“给出图像，告诉我图像中包含的内容”。
另一方面，对象检测定义似乎与识别类（例如建筑物）的对象而不是类本身的实例（例如长城）更相关：
对象检测是与计算机视觉和图像处理有关的计算机技术，其涉及在数字图像和视频中检测特定类（例如人，建筑物或汽车）的语义对象的实例。
关于对象识别：
对象识别是能够感知对象的物理属性（例如形状，颜色和纹理）并将语义属性应用于它（例如将对象识别为苹果）。
我真的不知道如何分类（这是一个笑话......）我描述的应用程序。你怎么看？
简单解释一下：你要去森林，它是完全黑暗的。突然之间你会看到与背景不同的东西（纯黑）。这称为检测。
1）出现与你的背景不同的东西。所以你发现了。
2）现在越来越近，你发现它是一种动物。啊..现在你已经分类/认可了。它也可能是人类。
3）现在它越来越近，现在你看到它是一只鹿。所以，现在你确定了它。
所以序列是“检测到 - >识别/分类 - >识别”。
“识别是最后一个外壳，你可以记住你的身份证有你的面孔（已识别），并归类为（人类）。
对象检测： - 检测图像中的对象。它不会提供有关对象是什么的信息。换句话说，对象检测的输出是包含对象的边界框的x，y，宽度和高度。
对象分类： - 告诉对象是什么，例如猫，狗车等。换句话说，在分类或识别输出中将是一个类标签。
我正在开发一个应用程序，它给出一个包含绘画作为输入的输入图像，它能够告诉你绘画的标题。类似的情况是：给定包含建筑物的输入图像，返回的结果是建筑物的名称。
对于你的问题，更合适的一个将是'草图分类'