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# Algoritmi SageMaker AI integrati per la visione artificiale
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SageMaker AI fornisce algoritmi di elaborazione delle immagini utilizzati per la classificazione delle immagini, il rilevamento degli oggetti e la visione artificiale.
+ [Classificazione delle immagini - MXNet](image-classification.md): utilizza dati di esempio con delle risposte (definito come *algoritmo supervisionato*). Utilizza questo algoritmo per classificare le immagini.
+ [Classificazione delle immagini - TensorFlow](image-classification-tensorflow.md): utilizza modelli TensorFlow Hub preaddestrati per ottimizzare attività specifiche (denominati *algoritmi supervisionati*). Utilizza questo algoritmo per classificare le immagini.
+ [Rilevamento di oggetti - MXNet](object-detection.md): rileva e classifica gli oggetti nelle immagini utilizzando un'unica rete neurale profonda. È un algoritmo di apprendimento supervisionato che accetta le immagini come input e identifica tutte le istanze degli oggetti all'interno della scena dell'immagine.
+ [Rilevamento di oggetti - TensorFlow](object-detection-tensorflow.md): rileva i riquadri di delimitazione e le etichette degli oggetti in un'immagine. Si tratta di un algoritmo di apprendimento supervisionato che supporta l’apprendimento del trasferimento con i modelli TensorFlow preaddestrati disponibili.
+ [Algoritmo di segmentazione semantica](semantic-segmentation.md): fornisce un approccio a livello di pixel in modo granulare per lo sviluppo di applicazioni di visione artificiale.


| Nome algoritmo | Nome canale | Modalità di input per l'addestramento | Tipo di file | Classe di istanza | Parallelizzabile | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| Classificazione delle immagini - MXNet | addestra e convalida (facoltativamente) train\$1lst, validation\$1lst e model | File o Pipe | recordIO o file immagine (.jpg o.png)  | GPU | Sì | 
| Classificazione delle immagini - TensorFlow | Addestramento e convalida | File | file di immagine (.jpg, .jpeg o.png)  | CPU o GPU | Sì (solo su GPU multipli su una Istanza singola) | 
| Rilevamento di oggetti | addestramento e convalida (facoltativamente) train\$1annotation, validation\$1annotation e model | File o Pipe | recordIO o file immagine (.jpg o.png)  | GPU | Sì | 
| Rilevamento di oggetti - TensorFlow | Addestramento e convalida | File | file di immagine (.jpg, .jpeg o.png)  | GPU | Sì (solo su GPU multipli su una Istanza singola) | 
| Segmentazione semantica | addestramento e convalida train\$1annotation, validation\$1annotation e (facoltativamente) label\$1map e model | File o Pipe | File di immagine | GPU (solo istanza singola) | No |