オブジェクトの検出はタグ付けと似ていますが、API は見つかった各オブジェクトの境界ボックスの座標 (ピクセル単位) を返します。たとえば、画像に犬、猫、人物が含まれている場合、検出操作ではそれらのオブジェクトが画像内の座標とともにリストされます。この機能を使用して、画像内のオブジェクト間の関係を処理できます。また、画像内に同じタグのインスタンスが複数存在するかどうかを判断することもできます。
Detect API は、画像内で識別された物体または生物に基づいてタグを適用します。現在、タグ付け分類とオブジェクト検出分類の間には正式な関係はありません。概念レベルでは、Detect API は物体と生き物のみを検出しますが、Tag API には境界ボックスでローカライズできない「屋内」などの文脈上の用語も含めることができます。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/computer-vision/concept-object-detection

参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-designer

説明
オブジェクトの検出はタグ付けと似ていますが、API は見つかった各オブジェクトの境界ボックスの座標 (ピクセル単位) を返します。たとえば、画像に犬、猫、人物が含まれている場合、検出操作ではそれらのオブジェクトが画像内の座標とともにリストされます。この機能を使用して、画像内のオブジェクト間の関係を処理できます。また、画像内に同じタグのインスタンスが複数存在するかどうかを判断することもできます。
Detect API は、画像内で識別された物体または生物に基づいてタグを適用します。現在、タグ付け分類とオブジェクト検出分類の間には正式な関係はありません。概念レベルでは、Detect API はオブジェクトと生き物のみを検出しますが、Tag API には次のような文脈上の用語も含めることができます。
「屋内」。バウンディング ボックスを使用してローカライズできません。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/computer-vision/concept-object-detection

説明

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