也是了，孟繁岐恍然明悟。

检测任务的数据集收集和标注的成本更高，这也是为什么孟繁岐夺冠的大赛，分类图片一千多万张，检测图片才几万张。

目前所有的这些内容全部都是人工去标注。

一张分类图片，只需要标注一个标签，它是什么即可。

而标注一张检测图片，经常需要在上面添加数个，甚至十数个检测框，需要细致到具体轮廓，然后再添加类别。

标注的成本，自然是十数倍的差别。

为图片添加选框和标签的工具也不完善，操作繁琐，就更使得其缓慢。

截止到现在，深度神经网络为基础的检测算法还有展现出什么实际的商业价值，还停留在实验室研究阶段，实际上并没有得到这些大公司足够的重视。

目前商业用的检测算法，还是传统技术为主，并不需要训练数据，而是通过人工设计的滤波器去提取特征。