Allgemeines

F: Was ist AWS DeepLens?

AWS DeepLens ist die weltweit erste für tiefes Lernen aktivierte Videokamera für Entwickler auf jedem Qualifikationsniveau zur Erweiterung ihrer Kenntnisse im maschinellen Lernen durch praktische visuelle Computer-Tutorials, Beispielcode und zuvor erstellte Modelle.

F: Inwieweit unterscheidet sich AWS DeepLens von anderen Videokameras auf dem Markt?

AWS DeepLens ist die erste Videokamera weltweit, die für die Ausführung von maschinellen Lernmodellen optimiert ist und Inferenzen auf dem Gerät durchführen kann. Sie wird beim Starten mit sechs Beispielprojekten geliefert, die Sie in weniger als zehn Minuten auf Ihrer AWS DeepLens einsetzen können. Sie können die Beispielprojekte im vorliegenden Zustand ausführen, mit anderen AWS-Services verbinden, ein Modell in Amazon Sagemaker schulen und auf AWS DeepLens einsetzen, oder die Funktionalität durch Auslösen einer Lambda-Funktion erweitern, wenn eine Aktion ausgeführt wird. Mithilfe von Amazon Kinesis-Videostreams und Amazon Rekognition-Video können Sie sogar fortschrittlichere Analytiken in der Cloud ausführen. AWS DeepLens bietet die Bausteine für Ihre Anforderungen an maschinelles Lernen.

F: Welche Beispielprojekte sind beim Starten verfügbar?

Es stehen sechs Beispielprojekte beim Starten zur Verfügung. Wir starten weitere praktische und unterhaltsame Projekte, anhand derer die Entwickler auf der Grundlage des Feedbacks der Benutzer lernen können. Es gibt die folgenden sechs Vorlagenprojekte:

1. Objekterkennung
2. Hot Dog nicht Hot Dog
3. Hund und Katze
5. Aktivitätserkennung
6. Gesichtserkennung


F: In welchen geografischen Regionen ist AWS DeepLens verfügbar?

Derzeit ist AWS DeepLens nur in den USA verfügbar.


F: Umfasst AWS DeepLens auch Alexa?

Nein, AWS DeepLens verfügt nicht über Alexa oder Fernfeld-Audiofunktionen. AWS DeepLens bietet jedoch ein 2D-Mikrofon-Array, das mit zusätzlicher Programmierung benutzerdefinierte Audiomodelle ausführen kann.


F: Wie kann ich eine AWS DeepLens erwerben?

Derzeit ist AWS DeepLens für ausgewählte Teilnehmer von AI/ML-Sitzungen bei AWS re:Invent 2017 verfügbar und kann unter: Amazon.com vorbestellt werden

 

Produktdetails

F: Welche Produktspezifikationen hat das Gerät?

  • Intel Atom®-Prozessor
  • Gen9-Grafik
  • Ubuntu OS 16.04 LTS
  • 106 GFLOPS-Leistung
  • Dualband-Wi-Fi
  • 8 GB RAM
  • 16 GB Arbeitsspeicher
  • Erweiterbarer Speicher über MicroSD-Karte
  • 4-MP-Kamera mit MJPEG
  • H.264 Codierung bei einer 1080p-Auflösung
  • 2 USB-Anschlüsse
  • Micro HDMI
  • Audioausgang

F: Welche Framworks für tiefes Lernen kann ich auf dem Gerät ausführen?

AWS DeepLens ist für Apache MXNet optimiert. Unterstützung für TensorFlow und Caffe steht in der Zukunft zur Verfügung.


F: Welche Art von Leistung kann ich bei AWS DeepLens erwarten?

Die Leistung wird anhand der gefolgerten Bilder pro Sekunde und der Latenz gemessen. Unterschiedliche Modelle haben abweichende Inferenzen pro Sekunde. Die Baseline-Inferenzleistung liegt bei 14 Bildern/Sekunden in AlexNet und bei 5 Bildern/Sekunden in ResNet 50 bei der Batch-Größe 1. Die Latenzleistung wird durch die Eigenschaften des Netzwerks bestimmt, mit dem die DeepLens verbunden ist.


F: Welche MXNet-Netzwerkarchitekturschichten werden von AWS DeepLens unterstützt?

AWS DeepLens bietet Unterstützung für 20 verschiedene Netzwerkarchitekturschichten. Folgende Schichten werden unterstützt:

  • Aktivierung
  • BatchNorm
  • Concat
  • Convolution
  • elemwise_add
  • Pooling
  • Flatten
  • FullyConnected
  • InputLayer
  • UpSampling
  • Reshape
  • ScaleShift
  • SoftmaxActivation
  • SoftmaxOutput
  • transpose
  • _contrib_MultiBoxPrior
  • _contrib_MultiBoxDetection
  • _Plus
  • Deconvolution
  • _mul

Erste Schritte

F: Was ist im Lieferumfang enthalten und wie fange ich an?

Im Lieferumfang enthalten ist ein Handbuch für die ersten Schritte, das AWS DeepLens-Gerät, ein Netzgerät und eine 32-GB-MicroSD-Karte. Die Einrichtung und Konfiguration des DeepLens-Geräts kann über die AWS DeepLens-Konsole oder durch Konfigurieren des Geräts über einen Browser auf Ihrem Laptop oder PC innerhalb von Minuten abgeschlossen werden.


F: Kann ich meine Modelle auf dem Gerät anpassen?

Nein, AWS DeepLens kann Inferenzen oder Vorhersagen anhand von angepassten Modellen durchführen. Sie können Ihre Modelle in Amazon SageMaker anpassen, einer Plattform für maschinelles Lernen zum Anpassen und Hosten Ihrer Modelle. AWS DeepLens bietet eine einfache 1-Klick-Bereitstellungsfunktion, um angepasste Modelle von Amazon SageMaker zu veröffentlichen.


F: Welche AWS-Services sind in AWS DeepLens integriert?

DeepLens ist für die Integration in AWS Greengrass, Amazon SageMaker und Amazon Kinesis Video Streams vorkonfiguriert. Sie können mit AWS DeepLens in viele andere AWS Services integrieren, zum Beispiel Amazon S3, Amazon Lambda, Amazon Dynamo und Amazon Rekognition.


F: Kann ich SSH in AWS DeepLens verwenden?

Ja, wir haben AWS DeepLens für Benutzerfreundlichkeit und doch Zugänglichkeit für fortgeschrittene Entwickler entwickelt. Mit dem Befehl ssh aws_cam@ können Sie SSH im Gerät nutzen

 

F: Welche Programmiersprachen werden von AWS DeepLens unterstützt?

Sie können Modelle lokal in Python 2.7 auf dem Daten-Stream der Kamera definieren und ausführen.

F: Muss ich mit dem Internet verbunden sein, um die Modelle auszuführen?

Nein. Sie können die in AWS DeepLens eingesetzten Modelle ohne Verbindung zum Internet ausführen. Sie benötigen jedoch eine Internetverbindung, um das Modell zu Beginn aus der Cloud auf dem Gerät bereitzustellen. Nach der Übertragung Ihres Modells kann AWS DeepLens lokal auf dem Gerät Inferenzen durchführen, ohne dass eine Cloud-Konnektivität erforderlich ist. Wenn Sie jedoch in Ihrem Projekt über Komponenten verfügen, für die eine Interaktion mit der Cloud erforderlich ist, benötigen Sie für diese Komponenten eine Internetverbindung.

F: Kann ich meine eigenen benutzerdefinierten Modelle in AWS DeepLens ausführen?

Ja. Sie können auch Ihr eigenes Projekt neu erstellen. Verwenden Sie die AWS SageMaker-Plattform zur Vorbereitung der Daten, passen Sie ein Modell mithilfe eines gehosteten Notebooks an, und veröffentlichen Sie das angepasste Modell dann auf Ihrer AWS DeepLens, um es zu testen und zu verbessern. Sie können auch ein extern angepasstes Modell in AWS DeepLens importieren, indem Sie die S3-Position für die Modellarchitektur und die Netzwerk-Gewichtungsdateien festlegen.