昨日の物体認識とよく似た用語ですが、
意味合いが異なります。
物体認識は、ある画像に映っているものが何かを判別する技術。
物体検出は、物体認識に加えて、その物体が画像中の位置・サイズ（物体を含む矩形のサイズ）の情報も算出する技術の事です。
物体検出の、位置・大きさ情報算出のためのアルゴリズムは色々あり、
・HOG
・R-CNN
・YORO
・SDD
等々。
詳しい解説は、他ページに任せますが、
https://qiita.com/mshinoda88/items/9770ee671ea27f2c81a9
画像処理系なのかDeep Learningなのか、処理スピード、画像の必要解像度、どれだけの数の物体を認識できるか、
などが変わってきます。
各アルゴリズムの特徴を理解して使用することが必要です。
また、キーワード外の話となりますが、物体認識、物体検出のほかに、「セグメンテーション」という方法もあります。
これは、物体の輪郭までとらえるための技術で、
物体検出よりも詳細に物体の位置をとらえたいときに使用します。
「画像処理をしたい」といったときに、要件に対して
物体認識、物体検出、セグメンテーションのどの技術が適当かの検討が必要になります。
