Amazon Web Services ブログ

Category: AWS DeepLens

【開催報告】Digital Advertising Japan Seminar 2018 – Machine Learning 事例祭り –

こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの八木達也 ( @ygtxxxx ) です。 7月23日に、「Digital Advertising Japan Seminar 2018 – Machine Learning 事例祭り –」を開催いたしました。 AWSジャパン主催でデジタル広告業界の方向けのイベントを開催するのは2年ぶりでしたが、定員60人のところ55名の方にお集まりいただき、盛況となりました。             このイベントは「Digital Advertising、AdTech 領域における Machine Learningの実践知」を「互いに学び合う」ことができる場を作ることを目標としていたため、AWSメンバーによるプレゼンテーションだけではなく、お客様プレゼンテーションを中心としたAGENDAを構成しました。機会学習という領域における、テクノロジー視点でのお取組み、組織育成視点でのお取組み、それぞれの視点で最先端な活動をなさる方々よりご登壇を頂きました。 まずは主催者の唐木/八木よりオープニングセッションを行いました。 唐木より全体の説明を行い、八木より「Machine Learning for Digital Advertising」というタイトルでプレゼンテーションを行いました。 Machine Learning for Digital Advertising from Amazon Web Services Japan 次に、アナリティクス スペシャリスト ソリューションアーキテクトの志村より「AWS ML Services Update」というタイトルでプレゼンテーションを行いました。 AWS ML Update from Amazon […]

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Amazon Kinesis Video Streams に、HLS 出力ストリームのサポートを追加

Amazon Kinesis Video Streams (KVS) 用の HTTP Live Streams (HLS) に、新しい出力機能が追加されました。今日は、それをデモンストレーションしてみようと思います。KVS をよくご存知でないなら、Jeff が こちらのリリースで取り上げていますので、ご参照ください。このリリースは 2017 年の AWS re:Invent のためのものです。簡単に言うと、Amazon Kinesis Video Streams は、1 台あるいは数百万台のデバイスから、アナリティクスや機械学習用の動画を安全にキャプチャ、処理、および保存するサービスです。家庭用オートメーションやスマートシティと言ったものから、産業用オートメーションやセキュリティに至るまで、あらゆるものに電力を供給するため、機械学習アルゴリズムを使ったKinesis Video が利用されています。 お客様と意見をやり取りした後、この数か月で GStreamer のプラグイン 、一般的に普及しているオープンソースのマルチメディアフレームワーク、および Docker コンテナを含む数多くの機能を立ち上げました。これにより、Amazon Kinesis に動画をストリーミングすることが容易になりました。各新機能の詳しいご紹介はまた次の機会にして、今日は、新しい HLS 出力機能についてご説明したいと思います。このブログ投稿では、ひどく散らかった私のオフィスの写真をいくつか載せていますことをご了承ください。 HLS 出力は、Amazon Kinesis Video Streams の HLS エンドポイントを作成するのに便利な新機能です。ライブおよびオンデマンド動画を再生するカスタム UI やツールを構築するのに役立ちます。HLS ベースの再生機能は完全マネージド型のため、受信メディアを多重化するためのインフラストラクチャを構築する必要はありません。新しい GetHLSStreamingSessionURL API を使って、新規のストリーミングセッションを ( 現在のところ ) 最大 5 […]

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ASLens について学ぶ – AWS DeepLens を使用してアメリカ手話の英字を音声に変換するディープラーニングプロジェクト

Chris Coombs は、オーストラリアのメルボルンから AWS re:Invent 2017 に出席しました。彼は、AWS DeepLens に手を差し伸べる幸運な一人になれて喜んでいました。彼は、AWS DeepLens Challenge ハッカソンに参加して、AWS DeepLens を有効活用しました。多くの才能を持つ彼は夫であり、2 人の小さな子供の父であり、元弁護士からソフトウェアエンジニア/クラウドアーキテクトになりました。AWS DeepLens Challenge ハッカソンのために、彼は ASLens と呼ばれるプロジェクトを作りました。 ASLens は、AWS DeepLens を使用して、アメリカ手話 (ASL) にサインインしている人のビデオをキャプチャします。次に、各フレームに対してディープラーニングモデル (Amazon SageMaker で構築) を実行します。ASL アルファベットの文字が認識されると、AWS DeepLens はその文字の音声を再生します (Amazon Polly を使用して生成される MP3 ファイルを使用)。ASLens は AWS DeepLens でローカルに実行されるため、インターネット接続は不要で、帯域幅の問題がなくなり、速度が向上します。 Chris は、AWS に精通しています。彼は、AWS メルボルンユーザグループの共同主催者であり、Datacom の AWS APN Cloud Warrior として働いています。彼は、AWS DeepLens を使用して機械学習を実践することでスキルをさらに磨くことに熱心でした。Amazon SageMaker、AWS […]

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AWS DeepLens Lambda 関数と最新 Model Optimizer を深く知り尽くす

AWS DeepLens 向けに最新 Model Optimizer をリリースしました。これは皆さんのディープラーニングモデルを DeepLens GPU 上で効率的に実行できるよう最適化するもので、Python のコード一行のみで実行可能です。Model Optimizer は AWS DeepLens ソフトウェアバージョン 1.2.0 で利用できます。 AWS DeepLens は推論のために GPU にアクセスする際、Cl-DNN (Compute Library for Deep Neural Networks) を使用します。そのため、AWS DeepLens 上でモデルを実行するには、Cl-DNN 形式に変換しなくてはなりません。Model Optimizer はモデルのサイズにもよりますが、次のコード 1 行で、この変換を実行します。所要時間は 2-10 秒間です。 mo.optimize(model_name,input_width,input_height) このコードを自身の Lambda 関数に含めることで、Model Optimizer にアクセスできるようになります。Lambda 推論関数を使用することにより、AWS DeepLens からデプロイしたばかりのモデルにアクセスできるようになります。この投稿では、Lambda 推論関数の作成方法について説明するとともに、皆さんの要件に合わせてカスタマイズできるテンプレートをご紹介します。 Lambda の推論はプリプロセス、推論、ポストプロセスの 3 つの関数を実行します。 Lambda 推論関数を作成するには、AWS Lambda コンソールを使用し、以下のステップに従ってください […]

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AWS DeepLens プロジェクトの出力をラップトップでカスタマイズして表示する

AWS DeepLens は、ディープラーニング対応の開発者ツールキットを搭載したビデオカメラです。コンピュータビジョンのハンズオンチュートリアル、事前構築されたモデルを使用して Machine Learning スキルを開発し、拡張することができます。事前構築されたモデルの例としては、TV モニター、人物、ボトルなど室内の様々な物体を認識および検出するための物体検出、さらに歯磨きをする、口紅を塗る、ドラムを打つ、バイオリンを弾く、バスケットボールをするなどの様々な動作を認識するための動作認識が挙げられます。 AWS DeepLens では、デバイスのカメラからのストリームと、IoT コンソールおよびローカルデバイスからのモデルの出力を表示できます。各方法の詳細については、関連ドキュメントを参照してください。このブログでは、AWS DeepLens からのプロジェクト出力をカスタマイズして HTML ページに表示する方法について説明します。 以下のサービスを使用します。 Amazon Cognito: IoT WebSockets を介して HTML ページから AWS DeepLens MQTT メッセージにアクセスできるようにします。 AWS IoT: データのサブスクリプションと発行を処理します。 Amazon S3: 出力表示用の HTML ファイルを保存します。 AWS CLI または AWS マネジメントコンソールを使用して AWS DeepLens のプロジェクト出力をカスタマイズできます。CLI およびコンソールの使用手順について以下に詳しく説明します。 前提条件 手順に従って AWS DeepLens をカスタマイズする前に、以下の準備が必要です。 AWS DeepLens デバイスを所有する デバイスを登録する プロジェクトを作成してデバイスにデプロイする 詳細については、関連ドキュメントを参照してください。AWS […]

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AWS DeepLens を拡張し AWS Lambda で SMS 通知を送信

AWS DeepLens は、ディープラーニング対応の開発者ツールキットを搭載したビデオカメラです。コンピュータビジョンのハンズオンチュートリアル、事前構築されたモデルを使用して Machine Learning スキルを開発し、拡張することができます。 このブログでは、AWS IoT ルールエンジンと Lambda 関数を使用し、クラウド機能で DeepLens のローカルな機能を拡張する方法について説明します。このシンプルな機能は、たとえば DeepLens デバイスでホットドッグを見た後に、あなたの電話番号に SMS 通知を送信することができます。Amazon Elasticsearch Service (タイムラインやフレームで検出されたすべてのオブジェクトや顔を対象にするダッシュボードや検索インターフェイスの構築)、Amazon Kinesis Analytics (店の前を通り過ぎる人数の異常検出モデルの構築)、Amazon Rekognition (有名人の認識や顔検出の API を使用して近辺にいる VIP を識別) や、その他の AWS クラウドサービスでこの機能を拡張するために上級ユーザーが今後この機能を利用していくだろうと我々は予測しています。 次の図はカメラの前のオブジェクトからポケットの中にあるモバイルデバイスまでに渡るシステム内のデータフローを示しています。 Lambda 関数の作成 まず、クラウドで実行が可能で DeepLens デバイスからのホットドッグの確率が高い (>0.5) メッセージをフィルターできる AWS Lambda 関数を作成します。このプロセス中に、AWS Greengrass を使用するデバイスでデプロイした Lambda 関数からメッセージを取得できるように、AWS IoT ルールエンジンでルールを作成します。 AWS Lambda コンソールで [Create Function] にアクセスします。 […]

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