¿Qué algoritmo de Amazon SageMaker es apropiado cuando un modelo debe identificar un objeto en una imagen y devolver su ubicación dentro de la imagen?

La detección de objetos es el algoritmo de SageMaker adecuado porque no solo clasifica los objetos dentro de una imagen, sino que también localiza cada instancia de un objeto detectado y devuelve un cuadro delimitador alrededor de él. La clasificación de imágenes solo identifica la clase principal de una imagen completa, sin ubicar objetos específicos. XGBoost es un algoritmo de aprendizaje automático para datos tabulares, no para visión artificial. K-nearest neighbors (k-NN) es un algoritmo de clasificación o regresión que también se utiliza principalmente con datos tabulares o para agrupar puntos de datos similares, no para la detección de objetos en imágenes.