Welcher Amazon SageMaker-Algorithmus ist geeignet, wenn ein Modell sowohl ein Objekt in einem Bild identifizieren als auch dessen Position innerhalb des Bildes zurückgeben muss?

Objekterkennung ist der geeignete Algorithmus, da er nicht nur Objekte in einem Bild identifiziert, sondern auch deren genaue Position (Bounding Box) zurückgibt. Dies entspricht der Anforderung, sowohl das Objekt zu identifizieren als auch seine Position zu bestimmen. Bildklassifizierung identifiziert lediglich das Vorhandensein eines Objekts oder die Kategorie des Bildes als Ganzes, ohne die Position anzugeben. XGBoost ist ein Algorithmus für Tabellendaten und keine Computer-Vision-Aufgabe. K-nearest neighbors (k-NN) ist ein Klassifikations- oder Regressionsalgorithmus, der ebenfalls nicht für die Objekterkennung in Bildern konzipiert ist.