物体検出（Object Detection）は、画像内の物体がどこに存在するかを特定することです。バウンディングボックス座標と物体の種類を同時に出力し、複数の物体の位置情報を検出できます。コンピュータビジョン技術では最も実用的な応用分野の一つです。
物体認識（Object Recognition）は、対象物が何であるかを判別・識別することです。物体の種類やカテゴリを判定することに焦点を当てており、位置情報の特定は必須ではありません。分類や識別に重点を置いた技術です。
使う場面では、物体検出は自動運転やセキュリティカメラなど位置情報が必要な場面で、物体認識は写真のタグ付けやフィルタリングなど種類の判別が必要な場面で使われます。ニュアンスとしては、検出は「どこに」、認識は「何が」に答えます。対象の観点では、検出は複数物体の同時処理に適し、認識は単一物体の特性理解に適しています。
位置情報（どこに存在するか）が必要なら物体検出、種類や属性の判別（何であるか）が必要なら物体認識を選びます。実装の複雑さでは検出の方が高度です。実際のAIプロジェクトでは両者を組み合わせることも多いです。