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# 適用於電腦視覺的內建 SageMaker AI 演算法
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SageMaker AI 提供用於影像分類、物件偵測和電腦視覺的影像處理演算法。
+ [影像分類 - MXNet](image-classification.md)——使用含有答案的範例資料 (稱為*監督式演算法*)。使用此演算法分類影像。
+ [影像分類 - TensorFlow](image-classification-tensorflow.md) - 使用預先訓練的 TensorFlow Hub 模型來微調特定任務 (稱為*監督式演算法*)。使用此演算法分類影像。
+ [物件偵測 - MXNet](object-detection.md)——使用單個深度神經網路偵測和分類圖像中的物件。這是一種監督式學習演算法，可將影像做為輸入，並識別影像場景內的所有物件執行個體。
+ [物件偵測 - TensorFlow](object-detection-tensorflow.md) - 檢測圖像中的邊界框和物件標籤。這是一種監督式學習演算法，可透過預先訓練的 TensorFlow 模型支援轉移學習。
+ [語意分割演算法](semantic-segmentation.md)——提供細微的像素層級方式，開發電腦視覺應用程式。


| 演算法名稱 | 頻道名稱 | 訓練輸入模式 | 檔案類型 | 執行個體類別 | 可平行化 | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| 影像分類 - MXNet | 訓練和驗證、(選擇性) train\$1lst、validation\$1lst 和模型 | 檔案或管道 | recordIO 或圖片檔 (.jpg 或 .png)  | GPU | 是 | 
| 影像分類 - TensorFlow | 訓練與驗證 | 檔案 | 影像檔案 (.jpg、.jpeg 或 .png)  | CPU 或 GPU | 是 (僅適用於單一執行個體上的多個 GPU) | 
| 物件偵測 | 訓練和驗證、(選擇性) train\$1annotation、validation\$1annotation 和模型 | 檔案或管道 | recordIO 或圖片檔 (.jpg 或 .png)  | GPU | 是 | 
| 物體偵測 - TensorFlow | 訓練與驗證 | 檔案 | 影像檔案 (.jpg、.jpeg 或 .png)  | GPU | 是 (僅適用於單一執行個體上的多個 GPU) | 
| 語意分割 | 訓練和驗證、train\$1annotation、validation\$1annotation 和 (選擇性) label\$1map 與模型 | 檔案或管道 | 影像檔 | GPU (限單一執行個體) | 否 |