Quale algoritmo di Amazon SageMaker è appropriato quando un modello deve sia identificare un oggetto in un'immagine sia restituirne la posizione all'interno dell'immagine?

Il rilevamento di oggetti è l'algoritmo corretto perché è progettato specificamente per identificare la presenza di oggetti in un'immagine e contemporaneamente localizzarli con un riquadro di delimitazione. La classificazione di immagini identifica solo la classe principale dell'immagine, senza localizzare gli oggetti. XGBoost è un algoritmo di apprendimento supervisionato per problemi di classificazione e regressione su dati tabulari, non per l'analisi di immagini. K-nearest neighbors (k-NN) è un algoritmo non parametrico utilizzato per la classificazione e la regressione, anch'esso non adatto per il rilevamento di oggetti nelle immagini.