一直搞不清楚自动标注与自动检测的区别？是一回事吗？能详细解答一下吗？
以我的理解，自动标注是根据自然语言加图像数据一起进行描述的过程，大致是先对小批量数据进行手动标注训练，然后再全量生成结果，最后人工纠正。
而自动检测是在这个过程之后的，检测分了one stage和two stage，其中每个里面又细分了很多方向，这里是我认为的不同。
从现实层面，检测考虑的东西肯定要比标注多得多，但如果从autoDL方向来看，这两个确实有相似性，如果自动标注数据好，可以省略人工，达到检测效果。这个过程可以看作是，我只要把图像丢进去，不需要提供xml或者json，只要告诉它，我想检测出所有人，然后输出了一张标注出所有人的图像。这样看就没有区别了，但以目前的技术，还达不到这种效果
半自动标注，我觉得就是目标检测的一种应用，Make sense不知道你用过没，我觉得就是用那种大模型训练好的模型检测一下而已
自动检测是包含在自动标注里的的，因为检测到了，才会给检测到的东西做标注
可以看看以下的概念，帮助你理解：
1：人工标注。(人工标注一张图片会生成一个图片对应的标注文件)
优缺点:
速度慢
耗时耗力
2：半自动化标注：利用计算机代替人工生成标注文件
优缺点:速度快、极大减少工作量。少量人工参与
步骤:
1.以一个初步模型对小批量待标注数据进行检测，这里的初步模型可以是自己用少批量数据集训练出来的，也可以用网上公布的；
2.对检测出来的结果进行人为干预纠正；
3.把纠正后的数据训练新的模型；
4. 用新模型对中等批量待测数据进行检测；
5. 通过1~5步骤的循环迭代，可以逐步求精；
3：自动检测是利用训练好的模型进行检测，使用模型
必须是