利用向量表示进行对象检测依赖于将视觉数据转换为数值向量，这些向量捕获图像中对象的有意义特征。此过程通常从卷积神经网络 (CNN) 主干开始，该主干处理输入图像以生成特征图。此特征图中的每个位置对应于原始图像中的一个区域，并表示为编码空间和语义信息的向量。例如，在基于 ResNet 的模型中，更深层生成捕获更高级别特征（如形状或纹理）的向量，而较早层检测边缘或颜色。这些向量是识别和定位对象的基础。
下一步涉及使用这些向量表示来预测对象类别和边界框。诸如 Faster R-CNN 或 YOLO 之类的模型将专用头部（网络）应用于特征向量以进行这些预测。例如，在像 YOLO 这样的单阶段检测器中，特征图被划分为网格单元。每个单元的向量用于预测该区域中是否存在对象，其类别（例如，“汽车”或“人”）以及其周围边界框的坐标。锚框（预定义的模板形状）通常用于优化这些预测。该模型将向量的特征与锚点进行比较，并通过回归调整其大小和位置。这种方法允许系统有效地处理各种比例和长宽比的对象。
最后，诸如非极大值抑制 (NMS) 之类的后处理技术会清理重叠的预测。例如，如果同一对象的两个边界框的重叠度为 90%，则 NMS 会保留置信度得分最高的那个。向量表示还支持诸如实例分割（使用 Mask R-CNN）之类的任务，其中像素级别的掩码与边界框一起预测。开发人员可以使用诸如 TensorFlow 或 PyTorch 之类的框架来实现这些工作流程，通常利用在自定义数据集上微调的预训练模型。一个实际的例子是训练一个模型来检测货架上的零售产品：这些向量编码了特定于产品的特征（徽标、包装），而检测器会定位每个项目并对其进行分类。特征编码和预测头的这种组合使基于向量的对象检测既灵活又可扩展。