Qual algoritmo do Amazon SageMaker é apropriado quando um modelo deve identificar um objeto em uma imagem e retornar sua localização dentro da imagem?

A detecção de objetos é o algoritmo correto porque ele não apenas identifica a presença de um objeto em uma imagem (como a classificação de imagem), mas também localiza esse objeto, desenhando caixas delimitadoras ao redor dele. A classificação de imagem apenas atribui uma ou mais classes à imagem inteira, sem especificar a localização. XGBoost é um algoritmo de aprendizado de máquina para problemas de classificação e regressão tabulares, não para visão computacional. K-nearest neighbors (k-NN) é um algoritmo de classificação e regressão não-paramétrico, também inadequado para a tarefa de localização de objetos em imagens.