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开始深度学习

通过计算机视觉项目、教程和借助物理设备进行的实际动手探索,了解深度学习 (一种使用神经网络进行学习和预测的机器学习技术) 的基础知识。AWS DeepLens 让您能够在本地摄像机上运行深度学习模型,以对其捕捉到的内容进行分析并采取措施。

了解机器学习的新方法
AWS DeepLens 可以为示例项目提供只需单击一下即可开始运行的实际动手示例,从而允许各个技能级别的开发人员在不到 10 分钟的时间内开始使用深度学习。
专为深度学习量身定制
AWS DeepLens 的设计蕴含了深度学习的概念。借助设备上超过 100 GFLOPS 的计算能力,它可以实时处理高清视频的深度学习预测。
使用 Amazon SageMaker 构建自定义模型
Amazon SageMaker 中经过训练的模型可发送到 AWS DeepLens, 只需在 AWS 管理控制台中单击几下即可。
广泛的框架支持

AWS 开发人员可以运行任何深度学习框架,包括 TensorFlow 和 Caffe。AWS DeepLens 使用 Apache MXNet 针对深度学习预安装了高效、高性能且经过优化的推理引擎。

已与 AWS 集成
AWS DeepLens 可使用 Amazon Kinesis Video Streams 将视频流式传输回 AWS,并使用 Amazon Rekognition Video 应用更加高级的视频分析。 该设备还可以与 AWS IoT、Amazon SQS、Amazon SNS、Amazon S3、Amazon DynamoDB 等服务安全连接。
完全可编程的
AWS DeepLens 自定义操作简单,能够使用 AWS Lambda 实现完全可编程。DeepLens 中的深度学习模型 甚至可作为 AWS Lambda 函数的一部分运行,提供熟悉的编程体验环境。

您的首个深度学习项目 (10 分钟)

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从 AWS DeepLens 预受训模型的库中选择您的深度学习模型,也可以选择您自己经过 Amazon SageMaker 训练的模型。

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只需单击一次,即可将您的模型部署到设备。

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在 AWS 管理控制台中实时查看结果。

示例项目

您可以使用 Amazon SageMaker 在云中构建自定义深度学习模型,也可以使用 AWS DeepLens 附带的一系列预受训模型。

object-recognition
对象检测
准确检测并识别对象。
hotdog-not-hotdog
热狗与不是热狗
将您的食物分类为热狗或不是热狗。
cat-and-dog
猫和狗
使用 DeepLens 检测猫或狗。
artistic-style-transfer
艺术风格转移
将一张图片 (如一幅画) 的风格实时转移至 DeepLens 捕获的整个视频序列。
activity-recognition
活动识别
识别 30 多种动作,如刷牙、涂口红和弹吉他。
facial-recognition
人脸检测
检测人的面部。

技术规格

Intel Atom® 处理器

8GB RAM

Ubuntu OS-16.04 LTS

16GB 内存 (可扩展)

英特尔第九代显卡引擎

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