ある企業が、クラスの生徒数を数え、手足の位置と角度を測定して生徒がストレッチを正しく行っているかどうかを判断するAIヨガインストラクターを構築しています。SageMakerを使用してクラスのビデオからフレームを抽出する場合、これらの機能を実装するのに最も労力がかからない2つのコンピュータービジョンモデルタイプはどれですか？（2つ選択してください。）

オブジェクト検出は、画像内の生徒の数を数え、それぞれの生徒を識別するために使用できます。これにより、各生徒の手足の位置と角度を個別に追跡する準備が整います。姿勢推定は、検出された各生徒の関節や手足の正確な位置と角度を特定するために不可欠です。これにより、生徒がストレッチを正しく行っているかを判断できます。画像分類は画像全体にラベルを付けますが、個々の生徒や手足の位置は特定できません。OCRはテキストの認識に使用され、このユースケースには関係ありません。GANは新しい画像を生成するために使用され、既存の画像から情報を抽出する目的には適していません。