Który algorytm Amazon SageMaker jest odpowiedni, gdy model musi zarówno zidentyfikować obiekt na obrazie, jak i zwrócić jego lokalizację w obrazie?

Detekcja obiektów (Object detection) to algorytm, który potrafi zarówno zidentyfikować obiekty na obrazie, jak i określić ich dokładną lokalizację za pomocą ramek ograniczających (bounding boxes). Klasyfikacja obrazów (Image classification) identyfikuje tylko główny obiekt lub kategorię obrazu jako całość, bez wskazywania lokalizacji. XGBoost to algorytm uczenia maszynowego ogólnego przeznaczenia, używany głównie do danych tabelarycznych, a nie do zadań wizji komputerowej. K-nearest neighbors (k-NN) to algorytm klasyfikacji lub regresji, również nieprzeznaczony do detekcji obiektów na obrazach.