全般

Q: AWS DeepLens とは何ですか?

AWS DeepLens は世界初の深層学習対応ビデオカメラで、実践的なコンピュータビジョンのチュートリアル、コード例、構築済みのモデルを通じて、あらゆるスキルレベルの開発者が機械学習のスキルを高められます。

Q: AWS DeepLens は、市場の他のビデオカメラとどのように違っていますか?

AWS DeepLens は、機械学習モデルを実行してデバイス上で推測を行うために最適化された、世界初のビデオカメラです。リリースには、10 分未満で AWS DeepLens にデプロイできる 6 つのサンプルプロジェクトが付属しています。サンプルプロジェクトをそのままの状態で実行でき、AWS の他のサービスと接続し、Amazon SageMaker でモデルをトレーニングして AWS DeepLens にデプロイするか、アクションが実行されるときに Lambda 関数をトリガーして機能を拡張できます。Amazon Kinesis Video Streams や Amazon Rekognition Video を使用して、クラウド上でより高度な分析を適用できます。AWS DeepLens には機械学習のニーズのための構成要素が用意されています。

Q: リリース時にはどのようなサンプルプロジェクトが利用可能ですか?

リリース時には、6 つのサンプルプロジェクトがあります。ユーザーのフィードバックに基づいて、開発者が使用し学習するための実際的で楽しいプロジェクトを継続して公開する予定です。6 つのサンプルプロジェクトは以下のとおりです。

1. オブジェクト検出
2. ホットドッグかホットドッグでないか
3. 猫と犬
5. アクティビティ検出
6. 顔検出


Q: AWS DeepLens は、どの地理的リージョンで利用可能ですか?

現在、AWS DeepLens は米国でのみ利用可能です。


Q: AWS DeepLens には Alexa が含まれていますか?

いいえ。AWS DeepLens には Alexa や他の遠隔音声機能は含まれていません。ただし、AWS DeepLens には、カスタム音声モデルを実行する 2D マイクアレイ機能が含まれています。これには追加のプログラミングが必要です。


Q: AWS DeepLens はどのように入手できますか?

現在 AWS DeepLens は、AWS re:Invent 2017 の AI/ML セッション参加者が利用でき、Amazon.com で先行予約できます。

 

製品の詳細

Q: デバイスの製品仕様はどのようなものですか?

  • Intel Atom® プロセッサ
  • Gen9 グラフィック
  • Ubuntu OS 16.04 LTS
  • 106 GFLOPS の処理性能
  • デュアルバンド Wi-Fi
  • 8 GB RAM
  • 16 GB メモリ
  • microSD カードによる拡張可能なストレージ
  • MJPEG の 4MP カメラ
  • 1080p の解像度での H.264 エンコード
  • 2 つの USB ポート
  • Micro HDMI
  • 音声出力

Q: デバイス上でどのような深層学習のフレームワークを実行できますか?

AWS DeepLens は、Apache MXNet 向けに最適化されています。今後、TensorFlow と Caffe がサポートされます。


Q: AWS DeepLens でどのようなパフォーマンスが期待できますか?

パフォーマンスは 1 秒あたりに推測される画像およびレイテンシーによって測定されます。モデルによって 1 秒あたりの推測は異なります。推測パフォーマンスのベースラインは、バッチサイズ 1 において AlexNet で 1 秒あたり画像 14 枚、ResNet 50 で 1 秒あたり画像 5 枚です。レイテンシーのパフォーマンスは、DeepLens が接続されるネットワーク特性によって決まります。


Q: AWS DeepLens ではどのような MXNet ネットワークアーキテクチャレイヤーがサポートされていますか?

AWS DeepLens では、20 の異なるネットワークアーキテクチャレイヤーがサポートされています。サポートされているレイヤーは以下のとおりです。

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

開始方法

Q: 箱には何が入っていて、どのように使用を開始できますか?

箱の中には、入門ガイド、AWS DeepLens デバイス、電源、32 GB の microSD カードが入っています。DeepLens デバイスのセットアップと設定は、AWS DeepLens コンソールを使用して数分で完了できます。ノートパソコンや PC のブラウザを使ってデバイスを設定します。


Q: デバイスでモデルをトレーニングできますか?

いいえ。AWS DeepLens では、トレーニング済みのモデルを使用して推測や予測を実行できます。モデルをトレーニングしてホストする機械学習プラットフォームである Amazon SageMaker でモデルをトレーニングできます。AWS DeepLens には簡単な 1-Click デプロイ機能があり、Amazon SageMaker でトレーニングしたモデルをパブリッシュできます。


Q: AWS DeepLens と統合できるのは、AWS のどのサービスですか?

DeepLens は AWS Greengrass、Amazon SageMaker、Amazon Kinesis Video Streams と統合するために事前設定されています。AWS DeepLens を使用して、Amazon S3、Amazon Lambda、Amazon Dynamo、Amazon Rekognition など、AWS の他の多くのサービスと統合できます。


Q: AWS DeepLens に SSH で接続できますか?

はい。AWS DeepLens は簡単に使用できるように設計されていますが、上級の開発者も使用できます。ssh aws_cam@ コマンドを使用して、デバイスに SSH で接続できます。

 

Q: AWS DeepLens ではどのプログラミング言語がサポートされていますか?

Python 2.7 でカメラのデータストリーム上のモデルをローカルに定義および実行できます。

Q: モデルを実行するためにインターネットに接続する必要がありますか?

いいえ。インターネットに接続することなく、AWS DeepLens にデプロイしたモデルを実行できます。ただし、最初にクラウドからデバイスにモデルをデプロイためには、インターネットが必要です。モデルを転送した後、AWS DeepLens をクラウドに接続する必要はなく、デバイス上でローカルに推測を実行できます。ただし、クラウドとの通信を必要とするコンポーネントがプロジェクトにある場合、それらのコンポーネントのためにインターネットが必要になります。

Q: 独自のカスタムモデルを AWS DeepLens で実行できますか?

はい。ホストされたノートブックでデータを準備してモデルをトレーニングするために、AWS SageMaker プラットフォームを使用して最初から独自のプロジェクトを作成し、その後、テストや改良のために AWS DeepLens にトレーニングされたモデルをパブリッシュすることもできます。モデルアーキテクチャとネットワークの重み付けファイルに対して S3 ロケーションを指定することにより、外部でトレーニングされたモデルを AWS DeepLens にインポートすることもできます。