Publicado en: Jun 14, 2018

Hoy, estamos entusiasmados de anunciar nuevas características importantes para AWS DeepLens, además de la oportunidad de comprarla ahora en amazon.com.

Expansión de la compatibilidad con marcos de trabajo: DeepLens ahora está optimizada para los marcos de trabajo TensorFlow y Caffe. Puede encontrar los modelos y las capas de modelado que AWS DeepLens admite para cada marco de trabajo en la documentación de AWS de soporte para esta característica.

Expansión de la compatibilidad con las capas de MXNet: DeepLens ahora admite las capas Deconvolution, L2Normalization, y LRN brindadas por MXNet. Para obtener más información, consulte la documentación de AWS de soporte para esta característica.

Kinesis Video Streams: la transmisión de videos desde la cámara DeepLens ahora puede combinarse con Amazon Kinesis Video Streams. Puede transmitir el contenido sin procesar de la cámara a la nube y luego usar Amazon Rekognition Video para extraer objetos, rostros y contenido del video. Además, puede crear aplicaciones personalizadas con marcos de aprendizaje automático populares de código abierto para procesar y analizar las transmisiones de video. Para obtener más información, consulte la documentación de AWS de soporte para esta característica.

Nuevo proyecto de muestra: DeepLens ahora incluye un proyecto de muestra para la detección de la pose de la cabeza. Este proyecto de muestra usa un modelo de aprendizaje profundo generado con el marco de trabajo TensorFlow para detectar de manera precisa la orientación de la cabeza de una persona. Puede examinar esta muestra para ver cómo se construyó el modelo. Para obtener más información, consulte la documentación de AWS de soporte para esta característica.

Además de las actualizaciones de características, ahora puede ver la salida de sus proyectos en un navegador desde la misma red. Para obtener más información, consulte la documentación de AWS de soporte para esta característica.

Puede obtener más información sobre la AWS DeepLens y pedir su dispositivo visitando el sitio web de AWS DeepLens. Para saber más sobre otros recursos útiles, como tutoriales en video y guías para desarrolladores, visite la página de recursos de DeepLens. También se puede suscribir al foro de debate sobre DeepLens para enterarse de nuestros nuevos lanzamientos y publicar sus preguntas.