Bir çiftlik, traktöre monte edilmiş kameralar kullanarak 100 dönümlük bir tarlanın üst üste binen görüntülerini toplar ve yaygın yabani ot sınıflarının etiketli görüntülerine sahiptir. Tarladaki belirli yabani ot türlerini ve konumlarını tespit eden ve SageMaker uç noktalarında gerçek zamanlı çıkarımlar sunacak bir modele ihtiyaçları var. Hangi yaklaşım, yabani ot türlerinin ve konumlarının doğru tespitini sağlayacaktır?

Doğru cevap, yabani ot türlerini ve konumlarını tespit etmek için nesne algılama modeli kullanmayı ve verileri RecordIO formatında saklamayı önerir. Nesne algılama modelleri (örneğin, Tek Atışlı Dedektör - SSD), bir görüntüdeki birden fazla nesnenin hem sınıfını hem de konumunu (sınırlayıcı kutularla) belirleyebilir, bu da yabani otların konumlarını tespit etme gereksinimini karşılar. RecordIO, SageMaker'daki birçok yerleşik algoritma için optimize edilmiş, sıkıştırılmış ve birleştirilmiş bir dosya formatıdır ve eğitim performansını artırır. Görüntü sınıflandırma modelleri yalnızca bir görüntünün genel sınıfını etiketler, belirli nesnelerin konumlarını değil. Apache Parquet ise genellikle tablo verileri için kullanılan bir formattır ve görüntü verileri için RecordIO kadar optimize değildir.