일반

Q: AWS DeepLens란 무엇입니까?

AWS DeepLens는 세계 최초로 딥 러닝이 지원되는 비디오카메라로서 모든 기술 수준의 개발자가 컴퓨터 비전 자습서, 예제 코드 및 사전에 구축된 모델을 통해 기계 학습 기술을 향상할 수 있습니다.

Q: AWS DeepLens와 시중에 나와 있는 다른 비디오카메라의 차이점은 무엇입니까?

AWS DeepLens는 디바이스에서 기계 학습 모델을 실행하고 추론을 수행하도록 최적화된 세계 최초의 비디오카메라입니다. 출시 시점에 10분 이내에 AWS DeepLens에 배포할 수 있는 샘플 프로젝트 6개가 함께 제공됩니다. 샘플 프로젝트를 있는 그대로 실행하거나, 다른 AWS 서비스에 연결하거나, Amazon Sagemaker에서 모델을 교육한 후 AWS DeepLens에 배포하거나, 작업이 발생할 때 Lambda 함수를 트리거함으로써 기능을 확장할 수 있습니다. 심지어 Amazon Kinesis Video Streams 및 Amazon Rekognition Video를 사용해 클라우드에서 좀 더 고급 분석을 적용할 수 있습니다. AWS DeepLens는 기계 학습 요건에 맞는 빌딩 블록을 제공합니다.

Q: 출시 시점에 제공되는 샘플 프로젝트에는 어떤 것이 있습니까?

출시 시점에는 6개의 샘플 프로젝트가 제공됩니다. AWS에서는 사용자 피드백에 따라 개발자가 사용하고 학습할 수 있는 실제적이고 재미있는 프로젝트를 계속 제공할 예정입니다. 6개의 샘플 프로젝트는 다음과 같습니다.

1. 개체 탐지
2. 핫도그 핫도그 아님
3. 고양이와 개
5. 행동 탐지
6. 얼굴 탐지


Q: AWS DeepLens를 사용할 수 있는 지리적 리전은 어디입니까?

현재 AWS DeepLens는 미국에서만 사용할 수 있습니다.


Q: AWS DeepLens에 Alexa가 포함되어 있습니까?

아니요. AWS DeepLens에서는 Alexa 또는 다른 원거리 오디오 기능을 제공하지 않습니다. 하지만 AWS DeepLens에는 추가 프로그래밍을 통해 사용자 지정 오디오 모델을 실행할 수 있는 2D 마이크 어레이가 장착되어 있습니다.


Q: AWS DeepLens를 구매하려면 어떻게 해야 합니까?

현재 AWS DeepLens는 AWS re:Invent 2017의 AI/ML 세션 참가자에게 제공되고 Amazon.com에서 예약 주문할 수 있습니다.

 

제품 세부 정보

Q: 이 디바이스의 제품 사양은 어떻게 됩니까?

  • 인텔 아톰® 프로세서
  • 9세대 그래픽
  • Ubuntu OS 16.04 LTS
  • 106GFLOPS 성능
  • 듀얼 밴드 Wi-Fi
  • 8GB RAM
  • 16GB 메모리
  • microSD 카드로 확장 가능한 스토리지
  • MJPEG 지원 4MP 카메라
  • 1080p 해상도의 H.264 인코딩
  • USB 포트 2개
  • 마이크로 HDMI
  • 오디오 아웃

Q: 이 디바이스에서 실행할 수 있는 딥 러닝 프레임워크에는 어떤 것이 있습니까?

AWS DeepLens는 Apache MXNet에 최적화되어 있으며, TensorFlow 및 Caffe에 대한 지원도 곧 제공될 예정입니다.


Q: AWS DeepLens의 기대 성능은 어떻게 됩니까?

성능은 초당 추론된 이미지와 지연 시간으로 측정됩니다. 모델이 다르면 초당 추론 수도 달라집니다. 추론 성능 기준선은 AlexNet의 경우 초당 이미지 14개이고 배치 크기 1의 ResNet 50의 경우 초당 이미지 5개입니다. DeepLens가 연결된 네트워크의 특성이 지연 시간 성능을 결정합니다.


Q: AWS DeepLens에서 지원하는 MXNet 네트워크 아키텍처 계층에는 어떤 것이 있습니까?

AWS DeepLens에서는 20개의 서로 다른 네트워크 아키텍처 계층을 지원합니다. 지원되는 계층은 다음과 같습니다.

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

시작하기

Q: 제품 구성품에는 어떤 것들이 있고 시작하려면 어떻게 해야 합니까?

상자 안에는 시작 안내서, AWS DeepLens 디바이스, 어댑터, 32GB microSD 카드가 들어 있습니다. DeepLens 디바이스 설정 및 구성은 AWS DeepLens 콘솔을 사용해 몇 분 만에 완료할 수 있으며 노트북 또는 PC에서 브라우저를 통해 디바이스를 구성할 수도 있습니다.


Q: 디바이스에서 내 모델을 교육할 수 있습니까?

아니요. AWS DeepLens는 교육된 모델을 사용해 추론 또는 예측을 실행할 수 있습니다. 모델을 교육하고 호스팅하는 기계 학습 플랫폼인 Amazon SageMaker에서 모델을 교육할 수 있습니다. AWS DeepLens는 Amazon SageMaker의 교육된 모델을 게시할 수 있도록 간단한 1-Click 배포 기능을 제공합니다.


Q: AWS DeepLens와 통합되는 AWS 서비스에는 어떤 것이 있습니까?

DeepLens는 AWS Greengrass, Amazon SageMaker 및 Amazon Kinesis Video Streams와 통합되도록 사전에 구성되어 있습니다. AWS DeepLens를 사용해 Amazon S3, Amazon Lambda, Amazon Dynamo, Amazon Rekognition과 같은 다른 많은 AWS 서비스와 통합할 수 있습니다.


Q: AWS DeepLens에 SSH 액세스할 수 있습니까?

예. AWS에서는 사용이 간편하면서 고급 개발자도 사용할 수 있도록 AWS DeepLens를 설계했습니다. ssh aws_cam@ 명령을 사용해 디바이스에 SSH 액세스할 수 있습니다.

 

Q: AWS DeepLens에서 지원하는 프로그래밍 언어에는 어떤 것이 있습니까?

Python 2.7에서 로컬로 카메라 데이터 스트림의 모델을 정의하고 실행할 수 있습니다.

Q: 모델을 실행하려면 인터넷에 연결되어 있어야 합니까?

아니요. 인터넷에 연결하지 않고도 AWS DeepLens에 배포한 모델을 실행할 수 있습니다. 하지만 처음에 클라우드에서 디바이스로 모델을 배포하려면 인터넷이 필요합니다. 모델을 전송한 후에는 클라우드에 연결하지 않아도 AWS DeepLens에서 로컬로 디바이스에서 추론을 수행할 수 있습니다. 하지만 프로젝트에 클라우드와 상호 작용해야 하는 구성 요소가 있는 경우, 해당 구성 요소를 위해 인터넷을 연결해야 합니다.

Q: AWS DeepLens에서 자체 사용자 지정 모델을 실행할 수 있습니까?

예. 또한, AWS SageMaker 플랫폼을 사용해 데이터를 준비하고 호스팅된 노트북에서 모델을 교육하여 자체 프로젝트를 처음부터 생성할 수 있고, 그런 다음 테스트와 미세 조정을 위해 교육된 모델을 AWS DeepLens로 게시할 수 있습니다. 모델 아키텍처와 네트워크 가중치 파일에 대한 S3 위치를 지정하여 외부에서 교육한 모델을 AWS DeepLens로 가져올 수도 있습니다.