Général

Q : Qu'est-ce qu'AWS DeepLens ?

AWS DeepLens est la première caméra vidéo de deep learning au monde dédiée aux développeurs de tous niveaux. Elle leur permet de développer leurs compétences en machine learning à l'aide didacticiels pratiques de vision par ordinateur, d'exemples de codes et de modèles prédéfinis.

Q : Qu'est-ce qu'AWS DeepLens (2019 Edition) ?

L'AWS DeepLens (2019 Edition) est disponible pour les clients situés aux États-Unis, au Canada, au Royaume-Uni, en Allemagne, en France, en Espagne, en Italie et au Japon. Nous avons apporté des améliorations tout au long de l'expérience : les appareils sont désormais plus faciles à configurer pour permettre aux développeurs de se familiariser encore plus rapidement avec le machine learning (ML). De nombreux modèles de ML fonctionneront deux fois plus vite sur l'appareil grâce à l'optimisation avec SageMaker Neo.

Outre les améliorations apportées aux périphériques, un nouveau contenu pédagogique est disponible pour tous les utilisateurs de console afin de rendre l'apprentissage du ML plus amusant avec AWS DeepLens. Cela inclut des instructions guidées pour la création d’applications de ML pour des cas d’utilisation intéressants, tels que la surveillance de la sécurité des employés, l'analyse des sentiments et le suivi de la quantité de café consommée au bureau.

Q : En quoi AWS DeepLens est-elle différente des autres caméras vidéo disponibles sur le marché ?

AWS DeepLens est la première caméra vidéo au monde optimisée pour exécuter des modèles de machine learning et effectuer des inférences sur l'appareil. Au lancement, elle s'accompagne de 6 exemples de projets que vous pouvez déployer sur votre AWS DeepLens en moins de 10 minutes. Vous pouvez exécuter les exemples de projets tels quels, les connecter à d'autres services AWS, former un modèle dans Amazon Sagemaker et le déployer dans AWS DeepLens, ou étendre la fonctionnalité en déclenchant une fonction lambda lorsqu'une action est effectuée. Vous pouvez également appliquer une analyse plus avancée sur le cloud à l'aide d'Amazon Rekognition. AWS DeepLens fournit les éléments de base qui répondent à vos besoins en machine learning.

Q : Quels exemples de projets sont disponibles ?

7 modèles de projet sont disponibles. Nous continuerons à lancer des projets pratiques et amusants que les développeurs pourront utiliser et apprendre, en fonction des commentaires des utilisateurs. Voici les 7 exemples de projets :

1. Détection d'objets

2. Hot Dog ou pas Hot Dog

3. Chien et chat

4. Transfert de style artistique

5. Détection d'activité

6. Détection des visages

7. Classification des oiseaux

 

Q : Dans quelles régions AWS DeepLens est-elle disponible ?

AWS DeepLens (2019 Edition) est disponible pour les clients situés aux États-Unis, en Allemagne, en France, en Italie, en Espagne, au Royaume-Uni, au Japon et au Canada.

 

Q : La fonctionnalité Alexa est-elle incluse avec AWS DeepLens ?

Non, AWS DeepLens n'est pas doté d'Alexa ou d'autres fonctionnalités audio à champ éloigné. Toutefois, AWS DeepLens est doté d'un réseau de microphones 2D capable d'exécuter des modèles audio personnalisés, avec la programmation supplémentaire requise.

 

Q : Comment me procurer une caméra AWS DeepLens ?

AWS DeepLens (2019 Edition) est maintenant disponible en pré-commande pour les développeurs au Canada, en Europe et au Japon via les sites Web Amazon.ca, Amazon.de, Amazon.es, Amazon.fr, Amazon.it, Amazon.co.jp et Amazon.co.uk.

 

Q : Dans quelles régions la console AWS DeepLens est-elle disponible ?

AWS DeepLens sera disponible dans les régions US-Est 1 (Virginie du Nord) UE-Centre-1 (Francfort) et AP-Nord-Est-1 (Tokyo).

 

Informations sur le produit

Q : Quelles sont les caractéristiques techniques de l'appareil ?

  • Processeur Intel Atom®
  • Architecture graphique Gen9
  • Ubuntu OS 16.04 LTS
  • Performance de 100 GFLOPS
  • WiFi deux bandes
  • 8 Go de RAM
  • 16 Go de stockage
  • Capacités de stockage extensibles avec carte microSD
  • Caméra 4 MP avec MJPEG
  • Encodage H.264 à une résolution de 1080p
  • 2 ports USB
  • Micro HDMI
  • Sortie audio
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Q : Pourquoi la mention « v1.1 » figure-t-elle sur le fond de l'appareil ?

La mention « v1.1 » figure sur le fond de l'appareil AWS DeepLens (2019 Edition). Nous avons apporté d'importantes améliorations à l'expérience utilisateur, notamment en ce qui concerne l'intégration, les didacticiels et la compatibilité supplémentaire des capteurs, tels que le capteur de profondeur d'Intel Real Sense. 

La première AWS DeepLens ne peut pas être mise à niveau vers la version 1.1 via des mises à jour logicielles. Certaines des modifications apportées à l’appareil, notamment l’intégration simplifiée, étaient des modifications matérielles.

 

Q : Quels frameworks de deep learning peut-on exécuter sur l'appareil ?

AWS DeepLens (2019 Edition) est optimisée pour Apache MXNet, TensorFlow et Caffe. 

Q : Quelles sont les performances proposées par AWS DeepLens ?

Les performances sont mesurées sur les images inférées par seconde et la latence. Le taux d'inférence par seconde varie en fonction des modèles. Le taux d'inférence de référence est de 14 images/seconde sur AlexNet et de 5 images/seconde sur ResNet 50 pour des lots de 1. Les caractéristiques du réseau auquel l'appareil DeepLens est connecté détermineront les performances de latence.


Q : Quelles sont les couches d'architecture réseau MXNet prises en charge par AWS DeepLens ?

AWS DeepLens prend en charge 20 couches d'architecture réseau différentes. Les couches d'architecture réseau prises en charge sont les suivantes :

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

Démarrez

Q : Que contient la boîte, et comment démarrer ?

Dans la boîte, les développeurs trouveront un guide de démarrage, l'appareil AWS DeepLens, un adaptateur et un cordon d'alimentation correspondant à la région, un câble USB et une carte microSD de 32 Go. L'installation et la configuration du périphérique DeepLens peuvent être effectuées en quelques minutes à l'aide de la console AWS DeepLens et en configurant le périphérique via un navigateur sur votre ordinateur portable ou votre PC.

Il y a trois didacticiels de 10 minutes conçus pour vous aider à bien démarrer :

1. Créer et déployer un projet
2. Étendre un projet
3. Créer un projet AWS DeepLens avec Amazon SageMaker

 

Q : Pourquoi un port USB est-il marqué comme enregistrement ?

Sur AWS DeepLens (édition 2019), le port USB marqué comme enregistrement sera utilisé lors du processus d'intégration pour enregistrer votre AWS DeepLens dans votre compte AWS.

Le port USB d'enregistrement est configuré en tant que port esclave. Par conséquent, il ne peut pas être utilisé pour la configuration d'un clavier ou d'un autre port principal. Si vous avez besoin de plus de ports pour vous connecter, il est recommandé d’utiliser un concentrateur USB. 

 

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Q : Est-il possible de former mes modèles sur l'appareil ?

Non, AWS DeepLens peut exécuter des inférences ou des prédictions avec des modèles formés. Vous pouvez former vos modèles dans Amazon SageMaker, une plateforme de machine learning qui permet de former et d'héberger vos modèles. AWS DeepLens propose une fonction de déploiement simple en 1 clic pour publier des modèles formés depuis Amazon SageMaker.


Q : Quels services AWS sont intégrés à AWS DeepLens ?

DeepLens est pré-configuré pour l'intégration avec AWS Greengrass, Amazon SageMaker et les flux vidéo Amazon Kinesis. Vous pouvez intégrer AWS DeepLens à de nombreux autres services AWS, comme Amazon S3, Amazon Lambda, Amazon Dynamo, Amazon Rekognition.


Q : Est-il possible de se connecter à AWS DeepLens via un protocole SSH ?

Oui. Nous avons conçu AWS DeepLens de manière à garantir une utilisation facile, tout en étant accessible pour les développeurs expérimentés. Vous pouvez vous connecter à l'appareil via un protocole SSH à l'aide de la commande ssh aws_cam@.

 

Q : Quels langages de programmation l'appareil AWS DeepLens prend-il en charge ?

Vous pouvez définir et exécuter des modèles localement sur le flux de données de la caméra dans le langage Python 2.7.

Q : Est-il nécessaire d'être connecté à Internet pour pouvoir exécuter des modèles ?

Non. Vous pouvez exécuter les modèles que vous avez déployés dans AWS DeepLens sans être connecté à Internet. Toutefois, vous avez initialement besoin d'Internet pour déployer le modèle du cloud vers l'appareil. Après avoir transféré votre modèle, AWS DeepLens peut effectuer localement l'inférence sur le périphérique sans être connecté au cloud. Cependant, si votre projet contient des composants qui nécessitent des interactions avec le cloud, vous devez être connecté à Internet pour ces composants.

Q : Ai-je la possibilité d'exécuter mes propres modèles personnalisés sur AWS DeepLens ?

Oui. Vous pouvez également créer votre propre projet depuis le début en utilisant la plateforme AWS SageMaker pour préparer les données et former un modèle à l'aide d'un notebook hébergé, puis publier le modèle formé sur votre AWS DeepLens, afin de le tester et de le peaufiner. Vous pouvez aussi importer un modèle formé en externe dans AWS DeepLens en précisant l'emplacement S3 des fichiers de poids du réseau et de l'architecture du modèle.


Q : Pourquoi la mention « v1.1 » figure-t-elle sur le fond de l'appareil ?

La mention « v1.1 » figure sur le fond de l'appareil AWS DeepLens (2019 Edition). Nous avons apporté d'importantes améliorations à l'expérience utilisateur, notamment en ce qui concerne l'intégration, les didacticiels et la compatibilité supplémentaire des capteurs, tels que le capteur de profondeur d'Intel Real Sense. 

 

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Q : Qu'est-ce qu'AWS DeepLens (2019 Edition) ?

AWS DeepLens (édition 2019) inclut un processus d’intégration optimisé qui permet aux développeurs de se familiariser rapidement avec le machine learning. Il inclut également la prise en charge du capteur de profondeur Intel® RealSense™ qui vous permet de créer des modèles de machine learning avancés avec une précision accrue en utilisant non seulement la vision comme paramètre d'entrée, mais également la profondeur, ainsi que la prise en charge de la clé Intel® Movidius™ Neural Compute Stick pour ceux qui veulent bénéficier de vitesses de calcul plus rapides. AWS DeepLens (édition 2019) est également livré avec l'intégration Amazon SageMaker Neo qui permet aux clients de former des modèles une seule fois et de les exécuter avec des performances jusqu'à 2 fois supérieures.

Outre l'amélioration des appareils, nous avons investi dans du nouveau contenu permettant de rendre le machine learning (ML) plus ludique avec AWS DeepLens. Cela inclut des instructions guidées pour la création d'applications de ML pour des cas d'utilisation intéressants tels que la sécurité des employés, l'analyse des sentiments, qui boit le plus de café, pour n'en nommer que quelques-unes.

Toutes ces améliorations sont désormais disponibles pour les clients situés aux États-Unis, au Canada, au Royaume-Uni, en Allemagne, en France, en Espagne, en Italie et au Japon.