Una granja recolecta imágenes superpuestas de un campo de 100 acres utilizando cámaras montadas en tractores y tiene imágenes etiquetadas de clases comunes de malezas. Necesitan un modelo que detecte tipos específicos de malezas y sus ubicaciones en el campo, y que sirva inferencias en tiempo real en los endpoints de SageMaker. ¿Qué enfoque proporcionará detecciones precisas de los tipos y posiciones de las malezas?

La detección de objetos es necesaria para identificar tanto el tipo como la ubicación de las malezas. Un modelo de clasificación de imágenes solo etiquetaría la imagen completa, no objetos específicos dentro de ella. Los detectores de una sola pasada (SSD) son eficientes para la inferencia en tiempo real, lo cual es un requisito. RecordIO es un formato optimizado para el entrenamiento de modelos en SageMaker, ya que permite una lectura eficiente de grandes conjuntos de datos de imágenes. Almacenar los datos en S3 es una práctica estándar para el almacenamiento escalable. Apache Parquet no es un formato adecuado para datos de imágenes.