Aspectos generales

P: ¿Qué es AWS DeepLens?

AWS DeepLens es la primera cámara de video con aprendizaje profundo del mundo para que los desarrolladores con cualquier nivel de conocimiento puedan optimizar sus habilidades de aprendizaje automático mediante tutoriales de visión digital prácticos, códigos de ejemplo y modelos predefinidos.

P. ¿En qué se diferencia AWS DeepLens de otras cámaras de video disponibles en el mercado?

AWS DeepLens es la primera cámara de video del mundo optimizada para ejecutar modelos de aprendizaje automático y realizar inferencias en el dispositivo. Incluye 6 proyectos de muestra al momento del lanzamiento que puede implementar en AWS DeepLens en menos de 10 minutos. Puede ejecutar los proyectos de muestra tal como están, conectarlos con otros servicios de AWS, entrenar un modelo en Amazon Sagemaker e implementarlo en AWS DeepLens, o ampliar la funcionalidad mediante la activación de una función de Lambda cuando ocurre una acción. También puede realizar un análisis más avanzado en la nube con Amazon Rekognition. AWS DeepLens suministra los componentes esenciales para sus necesidades vinculadas con el aprendizaje automático.

P. ¿Qué proyectos de muestra se encuentran disponibles al momento del lanzamiento?

Hay 6 proyectos de muestra disponibles al momento del lanzamiento. Continuaremos lanzando proyectos prácticos y entretenidos en función de los comentarios de los usuarios para que los desarrolladores puedan usarlos y aprender. Los 6 proyectos de muestra son:

1. Detección de objeto
2. Hot dog no hot dog
3. Gato y perro
4. Transferencia de estilos artísticos
5. Detección de actividad
6. Detección de rostros

 

P: ¿En qué regiones geográficas se encuentra disponible AWS DeepLens?

Actualmente, AWS DeepLens solo se encuentra disponible en EE.UU.

 

P: ¿AWS DeepLens incluye Alexa?

No, AWS DeepLens no incluye Alexa ni ninguna otra capacidad de audio a distancia. AWS DeepLens cuenta con una matriz de micrófonos 2D capaz de ejecutar modelos de audio personalizados, que necesita programación adicional.

 

P: ¿Cómo puedo obtener AWS DeepLens?

Actualmente, AWS DeepLens se encuentra disponible para determinados participantes de las sesiones de inteligencia artificial y aprendizaje automático que se realizan en AWS re:Invent 2017. La compra anticipada se encuentra disponible en: Amazon.com

 

Detalles del producto

P: ¿Cuáles son las especificaciones de producto del dispositivo?

  • Procesador Intel Atom®
  • Gráficos Gen9
  • Sistema operativo Ubuntu 16.04 LTS
  • Desempeño de 106 GFLOPS
  • Wi-Fi de doble banda
  • 8 GB de RAM
  • 16 GB de memoria
  • Almacenamiento expandible con tarjeta microSD
  • Cámara de 4 MP con MJPEG
  • Codificación H.264 con una resolución de 1080 p
  • 2 puertos USB
  • Micro HDMI
  • Audio de salida

P: ¿Qué marcos de aprendizaje profundo puedo ejecutar en el dispositivo?

AWS DeepLens está optimizado para Apache MXNet. Próximamente se ofrecerá compatibilidad con TensorFlow y Caffe.


P: ¿Qué nivel de desempeño puedo esperar de AWS DeepLens?

El desempeño se mide en imágenes inferidas por segundo y latencia. Los diferentes modelos tendrán inferencias por segundo dispares. El desempeño de inferencia de referencia es 14 imágenes/segundo en AlexNet, y 5 imágenes/segundo en ResNet 50 para un tamaño de lote de 1. Las características de la red a la cual está conectado DeepLens determinará el desempeño de la latencia.


P: ¿Qué capas de arquitectura de red de MXNet admite AWS DeepLens?

AWS DeepLens ofrece compatibilidad con 20 capas de arquitectura de red diferentes. Las capas admitidas son:

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

Introducción

P: ¿Qué incluye el paquete y cómo empiezo a usar el producto?

El paquete incluye una guía de introducción, el dispositivo AWS DeepLens, un sistema de alimentación y una tarjeta microSD de 32 GB. Los ajustes del dispositivo DeepLens se pueden realizar en pocos minutos con la consola de AWS DeepLens y la configuración del dispositivo mediante un navegador en una laptop o PC.

Existen cuatro tutoriales de 10 minutos diseñados a modo de guía para ayudarle a comenzar:

1. Configurar una AWS DeepLens nueva
2. Crear e implementar un proyecto
3. Ampliar un proyecto
4. Crear un proyecto de AWS DeepLens con Amazon SageMaker

 

P: ¿Puedo entrenar mis modelos en el dispositivo?

No, AWS DeepLens puede ejecutar inferencias o predicciones con modelos entrenados. Puede entrenar modelos en Amazon SageMaker, una plataforma de aprendizaje automático para entrenar y alojar modelos. AWS DeepLens ofrece una característica de implementación simple de 1 clic para publicar modelos entrenados desde Amazon SageMaker.


P: ¿Qué servicios de AWS están integrados con AWS DeepLens?

DeepLens está preconfigurado para integrarse con AWS Greengrass, Amazon SageMaker y Amazon Kinesis Video Streams. También puede integrarse con muchos otros servicios de AWS, como Amazon S3, Amazon Lambda, Amazon Dynamo, Amazon Rekognition mediante AWS DeepLens.


P: ¿Puedo usar SSH en AWS DeepLens?

Sí, diseñamos AWS DeepLens parar que sea fácil de usar, pero al mismo tiempo accesible para desarrolladores con conocimientos avanzados. Puede usar SSH en el dispositivo con el comando: ssh aws_cam@

 

P: ¿Qué lenguajes de programación admite AWS DeepLens?

Puede definir y ejecutar modelos en el flujo de datos de la cámara localmente en Python 2.7.

P: ¿Debo estar conectado a Internet para poder ejecutar los modelos?

No. Puede ejecutar los modelos que haya implementado en AWS DeepLens sin necesidad de estar conectado a Internet. Sin embargo, necesita Internet al principio para implementar el modelo desde la nube al dispositivo. Después de transferir el modelo, AWS DeepLens puede realizar inferencias localmente en el dispositivo sin necesidad de conectarse a la nube. Sin embargo, si tiene componentes en el proyecto que deban interactuar con la nube, necesitará Internet para ellos.

P: ¿Puedo ejecutar mis propios modelos personalizados en AWS DeepLens?

Sí. También puede crear su propio proyecto desde cero, con la plataforma de AWS SageMaker para preparar datos y entrenar un modelo con un bloc de notas alojado y, a continuación, publicar el modelo entrenado en AWS DeepLens para realizar pruebas y ajustes. También puede importar un modelo entrenado externamente a AWS DeepLens mediante la especificación de la ubicación en S3 de la arquitectura del modelo y los archivos WEIGHTS de red.