TerraSight 准备使用 Ground Truth 标注的图像来训练 SageMaker 内置的 Object Detection 算法。Ground Truth 输出是一个增强清单 (JSON Lines)，它引用了图像的 S3 URI 和边界框坐标。TerraSight 应该使用哪种数据格式来将带标签的边界框数据集导入到 SageMaker 内置的 Object Detection 训练作业中？

SageMaker 内置的 Object Detection 算法可以直接消费 Ground Truth 生成的增强清单 (Augmented Manifest) 文件。这种 JSON Lines 格式的文件包含了图像的 S3 URI 和对应的边界框标注信息，无需额外转换。因此，将增强清单作为输入通道提供给训练作业是最直接和推荐的方法。 将所有图像和标注转换为单个 COCO JSON 文件是多余的，因为内置算法可以直接处理增强清单。内置算法不只接受 RecordIO 格式，RecordIO 是一种旧的数据格式，而增强清单是更现代和推荐的输入方式。将图像和边界框加载到关系数据库中并提供 JDBC 连接字符串不是 SageMaker 内置算法的标准输入方式，会增加不必要的复杂性。