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Category: AWS DeepLens

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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