在TensorFlow中，detection是指使用預訓練的物體檢測模型（如Faster R-CNN、SSD、YOLO等）來檢測圖像或視頻中的物體。這些預訓練模型可以幫助我們快速、準確地檢測出圖像中的目標，并標注出它們的位置和類別。
要使用detection功能，我們通常需要加載預訓練的檢測模型，并使用其提供的API來對輸入圖像或視頻進行檢測。檢測模型通常會返回檢測到的物體的邊界框（bounding box）和對應的類別標簽，可以根據需要進行進一步處理或可視化。
在TensorFlow中，我們可以使用TensorFlow Object Detection API來方便地使用預訓練的物體檢測模型，并進行目標檢測任務。該API提供了一系列預訓練的物體檢測模型，包括Faster R-CNN、SSD、Mask R-CNN等，可以根據自己的需求選擇合適的模型進行使用。
