Domande generali

D: Cos'è AWS DeepLens?

AWS DeepLens è la prima videocamera con funzioni di apprendimento profondo che permette a sviluppatori di ogni livello di esperienza di migliorare le proprie competenze tramite tutorial pratici di visione artificiale, codice di esempio e modelli predefiniti.

D: Qual è la differenza tra AWS DeepLens e le altre videocamere sul mercato?

AWS DeepLens è la prima videocamera al mondo ottimizzata per l'esecuzione di modelli di apprendimento profondo e di inferenza dal dispositivo. Offre 6 progetti campione predefiniti che è possibile distribuire sul proprio dispositivo in meno di 10 minuti. È possibile utilizzare questi progetti senza modifiche, connetterli ad altri servizi AWS, formare un modello in Amazon SageMaker e distribuirlo in AWS DeepLens, oppure estendere una funzionalità attivando una funzione Lambda al verificarsi di un determinato evento. È anche possibile applicare funzionalità di analisi più avanzate sul cloud con Amazon Kinesis Video Streams e Amazon Rekognition Video. AWS DeepLens offre una base ideale per soluzioni di apprendimento automatico.

D: Quali progetti campione predefiniti sono disponibili?

Nel servizio sono inclusi 6 progetti campione. Intendiamo creare altri progetti pratici e divertenti da utilizzare per apprendere nuove competenze, sulla base del feedback degli utenti. I 6 progetti campione offrono:

1. Rilevamento di oggetti
2. Hot dog o non hot dog
3. Cane e gatto
4. Rilevamento di attività
6. Rilevamento di volti


D: In quali regioni è disponibile AWS DeepLens?

Al momento AWS DeepLens è disponibile solo negli USA.


D: AWS DeepLens include Alexa?

No, AWS DeepLens non include Alexa né altre funzionalità audio a distanza. Il dispositivo è tuttavia dotato di un array di microfoni 2D in grado di eseguire modelli audio personalizzati; sono necessarie ulteriori operazioni di programmazione.


D: Dove si acquista AWS DeepLens?

Al momento AWS DeepLens è disponibile solo per partecipanti selezionati alle sessioni di intelligenza artificiale e apprendimento automatico presso il re:Invent 2017 di AWS; il dispositivo è tuttavia disponibile per il preordine su Amazon.com.

 

Dettagli del prodotto

D: Quali sono le specifiche del dispositivo?

  • Processore Intel Atom®
  • Scheda grafica Gen9
  • Sistema operativo Ubuntu 16.04 LTS
  • Performance: 106 GFLOPS
  • Wi-Fi dual band
  • 8 GB di RAM
  • 16 GB di memoria
  • Storage espandibile con scheda microSD
  • Fotocamera da 4 MP con MJPEG
  • Codifica H.264 e risoluzione a 1080p
  • 2 porte USB
  • Micro HDMI
  • Uscita audio

D: Quali framework di apprendimento approfondito è possibile eseguire sul dispositivo?

AWS DeepLens è ottimizzato per Apache MXNet. In futuro sarà disponibile il supporto per TensorFlow e Caffe.


D: Quali sono le prestazioni previste di AWS DeepLens?

Le prestazioni vengono misurate in base al numero di immagini su cui viene eseguita un'inferenza al secondo e alla latenza. I diversi modelli avranno un numero variabile di inferenze al secondo. Le prestazioni di base prevedono 14 immagini al secondo su AlexNet e 5 immagini al secondo su ResNet 50 con batch di dimensione 1. La latenza, invece, dipenderà dalle caratteristiche della rete a cui si connetterà DeepLens.


D: Quali layer di architettura di rete MXNet supporta AWS DeepLens?

AWS DeepLens offre il supporto per 20 diversi layer di architettura di rete, elencati di seguito:

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

Nozioni di base

D: Cosa è incluso nella confezione del prodotto e in che modo è possibile iniziare a usarlo?

La confezione contiene una guida introduttiva, il dispositivo AWS DeepLens, un alimentatore e una scheda microSD da 32 GB. Setup e configurazione del dispositivo non richiederanno più di qualche minuto tramite la console di AWS DeepLens e il browser Web di un laptop o PC.


D: È possibile formare i modelli sul dispositivo?

No, AWS DeepLens esegue inferenze e previsioni solo con modelli già formati. Per formare un modello è possibile utilizzare Amazon SageMaker, una piattaforma di apprendimento automatico che consente addestramento e hosting di modelli. AWS DeepLens offre una caratteristica di distribuzione intuitiva con cui pubblicare modelli formati da Amazon SageMaker.


D: Quali servizio AWS si integrano con AWS DeepLens?

DeepLens è preconfigurato per l'integrazione con AWS Greengrass, Amazon SageMaker e Amazon Kinesis Video Streams. Inoltre, può essere integrato con molti altri servizi AWS, ad esempio Amazon S3, Amazon Lambda, Amazon DynamoDB e Amazon Rekognition.


D: È possibile accedere tramite SSH ad AWS DeepLens?

Sì, AWS DeepLens è intuitivo e al tempo stesso compatibile con gli accessi per sviluppatori avanzati. È possibile accedere tramite SSH al dispositivo utilizzando il comando ssh aws_cam@.

 

D: Quali sintassi di programmazione supporta AWS DeepLens?

È possibile definire ed eseguire modelli sul flusso di dati della videocamera in locale in Python 2.7.

D: È necessario essere connessi a Internet per eseguire un modello?

No. È possibile eseguire modelli distribuiti in AWS DeepLens senza dover mantenere una connessione a Internet. Tuttavia, la connessione sarà necessaria per la distribuzione iniziale dal cloud sul dispositivo. Una volta completato il trasferimento, AWS DeepLens eseguirà le inferenze sul dispositivo in locale senza connettività. Se il progetto include componenti che devono interagire con il cloud, il collegamento a Internet sarà comunque necessario.

D: È possibile eseguire modelli personalizzati in AWS DeepLens?

Sì. È anche possibile creare un progetto da zero utilizzando la piattaforma AWS SageMaker per preparare i dati e formare un modello su un notebook in hosting e pubblicando in seguito il modello formato sul dispositivo per ulteriori testing e ottimizzazione. Infine, è possibile importare in AWS DeepLens un modello formato esternamente specificandone il percorso in S3, per architettura di modelli e file di reti pesate.