한 회사에서 수업에 참여한 학생 수를 세고, 팔다리 위치와 각도를 측정하여 학생들이 스트레칭을 올바르게 수행하는지 판단해야 하는 AI 요가 강사를 구축하고 있습니다. SageMaker를 사용하여 수업 비디오에서 프레임을 추출할 때, 이러한 기능을 구현하는 데 가장 적은 노력이 필요한 두 가지 컴퓨터 비전 모델 유형은 무엇입니까? (두 가지를 선택하세요.)

정답은 객체 감지(Object detection)와 자세 추정(Pose estimation)입니다. 객체 감지(Object detection)는 비디오 프레임 내에서 학생들을 개별 객체로 식별하고 수를 세는 데 사용될 수 있습니다. 이는 수업에 참여한 학생 수를 파악하는 데 필수적입니다. 자세 추정(Pose estimation)은 식별된 각 학생의 팔다리 위치와 각도를 결정하여 스트레칭 동작이 올바른지 평가하는 데 사용됩니다. 이는 AI 요가 강사의 핵심 기능입니다. 이미지 분류(Image classification)는 전체 이미지의 내용을 분류하지만, 개별 객체를 식별하거나 자세를 분석하지는 못합니다. 광학 문자 인식(OCR)은 텍스트를 인식하는 데 사용되며, 이 시나리오에는 적합하지 않습니다. 이미지 생성 적대 신경망(GANs)은 새로운 이미지를 생성하는 데 사용되며, 기존 비디오를 분석하는 데는 직접적인 관련이 없습니다.