Geral

P: O que é o AWS DeepLens?

O AWS DeepLens é a primeira câmera de vídeo com aprendizado de vídeo do mundo que permite a desenvolvedores com todos os níveis de habilidade aumentar seu conhecimento de Machine Learning por meio de tutoriais práticos de visão por computador, código de exemplo e modelos pré-definidos.

P: O que é o AWS DeepLens (2019 Edition)?

O AWS DeepLens (2019 Edition) está disponível para clientes nos Estados Unidos, Canadá, Reino Unido, Alemanha, França, Espanha, Itália e Japão. Fizemos melhorias em toda a experiência: os dispositivos agora são mais fáceis de configurar, permitindo que os desenvolvedores comecem a usar o machine learning com ainda mais rapidez, e muitos modelos de ML executarão duas vezes mais depressa no dispositivo graças à otimização com o SageMaker Neo.

Além das melhorias no dispositivo, há um novo conteúdo educativo disponível para todos os usuários do console para deixar o aprendizado de ML mais divertido com o AWS DeepLens. Isso inclui instruções passo a passo para criar aplicativos de ML para casos de uso interessantes, como monitorar segurança de funcionários, realizar análises de sentimentos e acompanhar o consumo de café no escritório.

P: Qual é a diferença entre o AWS DeepLens e as outras câmeras de vídeo no mercado?

O AWS DeepLens é a primeira câmera de vídeo do mundo otimizada para executar modelos de Machine Learning e inferências no dispositivo. No lançamento, a câmera é fornecida com seis exemplos de projeto que podem ser implantados no AWS DeepLens em menos de 10 minutos. Você pode executar os exemplos de projeto como estão, conectá-los a outros Serviços da AWS, treinar um modelo no Amazon SageMaker e implantá-lo no AWS DeepLens ou ampliar a funcionalidade disparando uma função do Lambda quando uma determinada ação ocorre. Também é possível aplicar análises mais avançadas na nuvem usando o Amazon Rekognition. O AWS DeepLens oferece os componentes básicos para as suas necessidades de Machine Learning.

P: Quais exemplos de projeto estão disponíveis?

Há sete exemplos de projeto disponíveis. De acordo com o feedback dos funcionários, continuaremos a lançar projetos práticos e divertidos para uso e aprendizado pelos desenvolvedores. Os sete exemplos de projeto são:

1. Detecção de objetos

2. Cachorro-quente não cachorro-quente

3. Gato e cachorro

4. Transferência de estilo artístico

5. 5. Detecção de atividades

6. Detecção de faces

7. Classificação de aves

 

P: Em que regiões geográficas o AWS DeepLens está disponível?

O AWS DeepLens (2019 Edition) está disponível nos Estados Unidos, Alemanha, França, Itália, Espanha, Reino Unido, Japão e Canadá.

 

P: O AWS DeepLens inclui o Alexa?

Não, o AWS DeepLens não tem o Alexa nem qualquer recurso de áudio de campo distante. No entanto, o AWS DeepLens tem uma matriz de microfones 2D que consegue executar modelos de áudio personalizados mediante programação adicional.

 

P: Como posso obter um AWS DeepLens?

O AWS DeepLens (2019 Edition) agora está disponível para encomenda para desenvolvedores no Canadá, na Europa e no Japão pelos sites Amazon.ca, Amazon.de, Amazon.es, Amazon.fr, Amazon.it, Amazon.co.jp, e Amazon.co.uk.

 

P: Em quais regiões o console do AWS DeepLens estará disponível?

O AWS DeepLens estará disponível nas regiões us- east-1 (Norte da Virgínia), eu-central-1 (Frankfurt) e ap-northeast-1 (Tóquio).

 

Detalhes do produto

P: Quais são as especificações de produto do dispositivo?

  • Processador Intel Atom®
  • Gráficos Gen9
  • Ubuntu OS 16.04 LTS
  • Performance de 100 GFLOPS
  • Wi-Fi de banda dupla
  • 8 GB RAM
  • 16 GB de armazenamento
  • Armazenamento expansível via cartão microSD
  • Câmera de 4 MP com MJPEG
  • Codificação H.264 com resolução 1080p
  • 2 portas USB
  • Micro HDMI
  • Saída de áudio
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P: Por que tenho "v1.1" indicado na base do meu dispositivo?

O AWS DeepLens (2019 Edition) é marcado com “v1.1” na base do dispositivo. Fizemos melhorias consideráveis na experiência do usuário, incluindo integração, tutoriais e suporte para compatibilidade sensores adicionais, como o sensor de profundidade do Intel Real Sense. 

O AWS DeepLens original não pode ser atualizado para a v1.1 pelas atualizações de software. Algumas das modificações no dispositivo, incluindo a integração simplificada, foram alterações no hardware.

 

P: Quais estruturas de aprendizado profundo posso executar no dispositivo?

O AWS DeepLens (2019 Edition) é otimizado para Apache MXNet, TensorFlow e Caffe. 

P: Qual tipo de performance posso esperar do AWS DeepLens?

A performance é medida em imagens inferidas por segundo e latência. Modelos diferentes apresentarão variações de inferências por segundo. A referência da performance de inferência é 14 imagens/segundo no AlexNet e 5 imagens/segundo no ResNet 50 para um tamanho de lote de 1. As características da rede à qual o DeepLens está conectado determinarão a performance da latência.


P: A quais camadas da arquitetura de rede do MXNet o AWS DeepLens oferece suporte?

O AWS DeepLens oferece suporte a 20 camadas de arquitetura de rede diferentes. Essas camadas são:

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

Conceitos básicos

P: O que é fornecido com o produto e como posso começar a usá-lo?

Os desenvolvedores recebem um guia de conceitos básicos, o dispositivo do AWS DeepLens, uma fonte de alimentação e adaptador específicos para a região, um cabo USB e um cartão microSD de 32 GB. A instalação e a configuração do dispositivo do DeepLens podem ser feitas em minutos usando o console do AWS DeepLens e configurando o dispositivo usando um navegador em um laptop ou PC.

Há três tutoriais de 10 minutos criados para ajudá-lo a começar a usar:

1. Crie e implante um projeto
2. Amplie um projeto
3. Crie um projeto do AWS DeepLens com o Amazon SageMaker

 

P: Por que existe uma porta USB marcada como registro?

No AWS DeepLens (2019 Edition), a porta USB marcada como registro será usada durante o processo de integração para registrar seu AWS DeepLens em sua conta da AWS.

A porta USB para registro é configurada como uma porta secundária. Por isso, ela não pode ser usada para um teclado ou outra configuração de porta mestre. Se você precisar de mais portas para conectar, recomendamos usar um hub USB. 

 

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P: Posso treinar os modelos no dispositivo?

Não. O AWS DeepLens é capaz de executar inferência ou previsões usando modelos treinados. Você pode treinar os modelos no Amazon SageMaker, uma plataforma de Machine Learning para treinar e hospedar modelos. O AWS DeepLens oferece um recurso de implantação 1-Click para publicar modelos treinados do Amazon SageMaker.


P: Quais Serviços da AWS estão integrados ao AWS DeepLens?

O DeepLens oferece integração pré-configurada aos serviços AWS Greengrass, Amazon SageMaker e Amazon Kinesis Video Streams. Você pode integrar o AWS DeepLens a diversos outros Serviços da AWS como Amazon S3, Amazon Lambda, Amazon Dynamo e Amazon Rekognition.


P: Posso acessar o AWS DeepLens via SSH?

Sim. Projetamos o AWS DeepLens para ser fácil de usar, mas facilitamos o acesso a desenvolvedores avançados. Você pode acessar o dispositivo via SSH usando o comando: ssh aws_cam@

 

P: A quais linguagens de programação o AWS DeepLens oferece suporte?

Você pode definir e executar modelos no stream de dados da câmera usando Python 2.7.

P: Preciso estar conectado à Internet para executar os modelos?

Não. Você pode executar os modelos implantados no AWS DeepLens sem estar conectado à Internet. No entanto, a Internet é necessária para a implantação inicial do modelo da nuvem para o dispositivo. Após a transferência do modelo, o AWS DeepLens poderá executar localmente inferências no dispositivo sem necessidade de conectividade com a nuvem. Entretanto, se você tiver componentes no projeto que exigem interação com a nuvem, será necessário que a Internet esteja disponível para esses componentes.

P: Posso executar meus modelos personalizados no AWS DeepLens?

Sim. Também é possível criar modelos do zero usando a plataforma do AWS SageMaker para preparar dados e treinar um modelo em um notebook hospedado e publicar o modelo treinado no AWS DeepLens para testes e ajustes. Você também pode importar um modelo treinado externamente para o AWS DeepLens especificando o local do S3 onde estão a arquitetura do modelo e os arquivos de ponderação de rede.


P: Por que tenho "v1.1" indicado na base do meu dispositivo?

O AWS DeepLens (2019 Edition) é marcado com “v1.1” na base do dispositivo. Fizemos melhorias consideráveis na experiência do usuário, incluindo integração, tutoriais e suporte para compatibilidade sensores adicionais, como o sensor de profundidade do Intel Real Sense. 

 

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P: O que é o AWS DeepLens (2019 Edition)?

O AWS DeepLens (2019 Edition) inclui um processo de integração otimizado que permite que os desenvolvedores comecem a usar o machine learning com rapidez, suporte ao sensor de profundidade Intel® RealSense™ que permite que você crie modelos de machine learning avançados com maior precisão usando não apenas a visão como parâmetro de entrada, mas também a profundidade, e suporte ao Stick de computação neural Intel® Movidius™ para aqueles que buscam uma velocidade de computação ainda maior. O AWS DeepLens (2019 Edition) também é fornecido com integração com o Amazon SageMaker Neo, que permite que os clientes treinem os modelos uma vez e os executem com o dobro de desempenho.

Além das melhorias no dispositivo, investimos em novo conteúdo para ajudar a tornar o aprendizado de ML mais divertido com o AWS DeepLens. Isso inclui instruções passo a passo para criar aplicativos de ML para casos de uso interessantes, como segurança de funcionários, análises de sentimentos e consumo de café, para citar apenas alguns.

Todas essas melhorias agora estão disponíveis para clientes nos Estados Unidos, Canadá, Reino Unido, Alemanha, França, Espanha, Itália e Japão.