現実世界の動画・画像分析において、企業は、モデルの元のトレーニングセットに含まれていなかったオブジェクトを検出するという課題に直面することがよくあります。これは、新しい、未知の、またはユーザー定義のオブジェクトが頻繁に現れる動的な環境では特に困難になります。この記事では、Amazon Bedrock Data Automation が OSOD (Out-of-Scope Object Detection: 範囲外オブジェクト検出) を使用して動画理解をどのように強化しているかを探ります。