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# コンピュータビジョン用の組み込み SageMaker AI アルゴリズム
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SageMaker AI は、イメージ分類、オブジェクト検出、コンピュータビジョンに使用される画像処理アルゴリズムを提供しています。
+ [画像分類 - MXNet](image-classification.md) - 回答を含むサンプルデータを使用します (教師ありアルゴリズムと呼ばれる)。** このアルゴリズムを使用してイメージを分類します。
+ [画像分類 - TensorFlow](image-classification-tensorflow.md) — トレーニング済 TensorFlow Hub モデルを使用して、特定のタスクに合わせて微調整します (教師ありアルゴリズムと呼ばれる)。 このアルゴリズムを使用してイメージを分類します。
+ [オブジェクト検出 - MXNet](object-detection.md) — 1 つの深層ニューラルネットワークを使用して、イメージ内のオブジェクトを検出および分類します。このアルゴリズムは、入力としてイメージを取得し、イメージシーン内のオブジェクトのすべてのインスタンスを識別する、教師あり学習アルゴリズムです。
+ [オブジェクト検出 - TensorFlow](object-detection-tensorflow.md) — 画像内の境界ボックスとオブジェクトラベルを検出します。これは、利用可能な事前トレーニング済み TensorFlow モデルによる転移学習をサポートする教師あり学習アルゴリズムです。
+ [セマンティックセグメンテーションアルゴリズム](semantic-segmentation.md) - コンピュータビジョンアプリケーション開発のためのピクセルレベルのきめ細かいアプローチを提供します。


| アルゴリズム名 | チャンネル名 | トレーニング入力モード | ファイルタイプ | インスタンスクラス | 並列処理可能 | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| 画像分類 - MXNet | トレーニングと検証、(オプションで) train\$1lst、validation\$1lst、およびモデル | ファイルまたはパイプ | recordIO またはイメージファイル (.jpg または .png)  | GPU | あり | 
| 画像分類 - TensorFlow | トレーニングおよび検証 | ファイル | 画像ファイル (.jpg、.jpeg、または .png)  | CPU または GPU | はい (単一インスタンス上の複数の GPU 間でのみ) | 
| オブジェクト検出 | トレーニングと検証、(オプションで) train\$1annotation、validation\$1annotation、およびモデル | ファイルまたはパイプ | recordIO またはイメージファイル (.jpg または .png)  | GPU | あり | 
| オブジェクト検出 - TensorFlow | トレーニングおよび検証 | ファイル | 画像ファイル (.jpg、.jpeg、または .png)  | GPU | はい (単一インスタンス上の複数の GPU 間でのみ) | 
| セマンティックセグメンテーション | トレーニングと検証、train\$1annotation、validation\$1annotation、および (オプションで) label\$1map およびモデル | ファイルまたはパイプ | 画像ファイル | GPU (単一インスタンスのみ) | なし |