TerraSight 正在準備使用 Ground Truth 標註的影像來訓練 SageMaker 內建的物件偵測演算法。Ground Truth 的輸出是一個增強型 manifest (JSON Lines)，其中參考了影像的 S3 URI 和邊界框座標。TerraSight 應該使用哪種資料格式來將標註的邊界框資料集匯入 SageMaker 內建的物件偵測訓練任務？

SageMaker 內建的物件偵測演算法可以直接消耗 Ground Truth 增強型 manifest (JSON Lines) 格式的資料。這種格式包含了影像的 S3 URI 和邊界框註釋，非常適合直接用於訓練。因此，將增強型 manifest 儲存在 S3 中並作為輸入通道是正確且高效的方法。 將影像和註釋轉換為單一的 COCO JSON 檔案是多餘的步驟，因為 SageMaker 內建演算法已經支援增強型 manifest。雖然 COCO 格式是常見的物件偵測資料格式，但並非 SageMaker 內建演算法唯一接受的格式。 將影像和註釋打包成 MXNet RecordIO 格式是不必要的，因為物件偵測演算法可以直接處理增強型 manifest，且 RecordIO 主要用於影像分類等任務，不直接適用於邊界框資料。 將影像和邊界框載入到關聯式資料庫 (RDS) 中並提供 JDBC 連線字串是錯誤的，SageMaker 內建演算法不支援直接從關聯式資料庫讀取訓練資料。