Общие вопросы

Вопрос: Что такое AWS DeepLens?

AWS DeepLens – это первая в мире видеокамера с поддержкой глубокого обучения, которая позволяет разработчикам любого уровня квалификации развивать свои навыки машинного обучения с помощью практических учебных пособий по машинному зрению, образцов кода и готовых моделей.

Вопрос: Чем AWS DeepLens отличается от других видеокамер на рынке?

AWS DeepLens – первая в мире видеокамера, оптимизированная для запуска моделей машинного обучения и получения логических выводов прямо на устройстве. Она поставляется с 6 готовыми образцами проектов, развертывание которых можно выполнить на AWS DeepLens менее чем за 10 минут. Образцы проектов можно запускать без дополнительной настройки, подключать к другим сервисам AWS, обучать модели в Amazon SageMaker и развертывать их в AWS DeepLens или расширять функциональные возможности, вызывая функцию Lambda при выполнении определенного действия. Вы также можете применять углубленную аналитику в облаке с помощью Amazon Rekognition. AWS DeepLens предоставляет компоненты, которые можно использовать для машинного обучения.

Вопрос: Какие образцы проектов доступны при запуске?

При запуске предлагается 6 образцов проектов. Мы будем продолжать выпускать практические и развлекательные проекты для использования разработчиками, основываясь на пожеланиях пользователей. Список доступных образцов проектов:

1. Обнаружение объектов
2. Хот-дог или не хот-дог
3. Собаки и кошки
4. Перенос художественного стиля
5. Обнаружение активности
6. Распознавание лиц

 

Вопрос: В каких географических регионах доступна камера AWS DeepLens?

В настоящее время камера AWS DeepLens доступна только в США.

 

Вопрос: Включает ли AWS DeepLens возможности Alexa?

Нет, AWS DeepLens не использует Alexa и не включает возможность записи звука на большом расстоянии. Тем не менее AWS DeepLens имеет двумерную микрофонную решетку, на которой можно запускать специальные звуковые модели, однако для этого требуется дополнительное программирование.

 

Вопрос: Как можно получить камеру AWS DeepLens?

В настоящее время камера AWS DeepLens доступна для избранных участников семинаров по искусственному интеллекту/машинному обучению на AWS re:Invent 2017, а также для предварительного заказа на Amazon.com

 

Сведения о продукте

Вопрос: Каковы технические характеристики устройства?

  • Процессор Intel Atom®
  • Графическая архитектура Gen9
  • ОС Ubuntu 16.04 LTS
  • Производительность 106 гигафлопс
  • Двухдиапазонный Wi-Fi
  • 8 ГБ RAM
  • 16 ГБ памяти
  • Хранилище данных, расширяемое с помощью карты microSD
  • 4-мегапиксельная камера, соответствующая стандарту MJPEG
  • Кодировка H.264 с разрешением 1080p
  • 2 порта USB
  • Micro HDMI
  • Аудиовыход

Вопрос: Какие платформы глубокого обучения можно запустить на устройстве?

Камера AWS DeepLens оптимизирована для Apache MXNet. Поддержка TensorFlow и Caffe будет доступна в будущем.


Вопрос: Какую производительность можно ожидать от AWS DeepLens?

Производительность характеризуется количеством изображений в секунду, по которым сделаны логические выводы, и величиной задержки. Различные модели будут давать разное количество логических выводов в секунду. Базовая производительность логических выводов составляет 14 изображений в секунду на AlexNet и 5 изображений в секунду на ResNet 50 для размера пакета, равного 1. Величину задержек определяют характеристики сети, к которой подключена камера DeepLens.


Вопрос: Какие уровни сетевой архитектуры MXNet поддерживает AWS DeepLens?

AWS DeepLens обеспечивает поддержку 20 различных слоев сетевой архитектуры. Поддерживаются следующие слои:

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

Начало работы

Вопрос: Что входит в комплект поставки и как начать работу?

Внутри упаковки разработчики найдут руководство по началу работы, устройство AWS DeepLens, блок питания и 32-гигабайтную карту microSD. Настройку и конфигурирование устройства DeepLens можно выполнить за несколько минут с помощью консоли AWS DeepLens. Можно также настроить устройство через браузер на ноутбуке или ПК.

Ниже приводятся ссылки на четыре 10-минутных учебных пособия, которые помогут начать работу.

1. Configure Your New AWS DeepLens
2. Create and Deploy a Project
3. Extend a Project
4. Build an AWS DeepLens Project with Amazon SageMaker

 

Вопрос: Можно ли обучать свои модели на устройстве?

Нет, AWS DeepLens может выдавать логические выводы или прогнозы только с использованием обученных моделей. Свои модели можно обучать в Amazon SageMaker, платформе машинного обучения для обучения и размещения моделей. AWS DeepLens позволяет просто развертывать обученные модели из Amazon SageMaker методом 1-click.


Вопрос: Какие сервисы AWS интегрированы с AWS DeepLens?

Камера DeepLens предварительно настроена для интеграции с AWS Greengrass, Amazon SageMaker и Amazon Kinesis Video Stream. AWS DeepLens также можно интегрировать со многими другими сервисами AWS, такими как Amazon S3, Amazon Lambda, Amazon DynamoDB и Amazon Rekognition.


Вопрос: Можно ли получить доступ к AWS DeepLens по протоколу SSH?

Да, устройство AWS DeepLens рассчитано на простое использование, но с ним могут работать и продвинутые разработчики. К устройству можно подключиться по SSH с помощью команды ssh aws_cam@

 

Вопрос: Какие языки программирования поддерживает AWS DeepLens?

В потоке данных камеры можно локально настраивать и запускать модели, написанные на языке Python 2.7.

Вопрос: Нужно ли подключаться к Интернету для запуска моделей?

Нет. Запускать модели, развернутые в AWS DeepLens, можно без подключения к Интернету. Однако для первоначального развертывания модели из облака на устройство Интернет потребуется. После переноса модели AWS DeepLens может делать логические выводы на устройстве локально, не требуя подключения к облаку. Однако если в проекте есть компоненты, которые требуют взаимодействия с облаком, для них понадобится подключение к Интернету.

Вопрос: Можно ли запускать свои собственные модели на AWS DeepLens?

Да. Можно также создать свой собственный проект с нуля, используя платформу AWS SageMaker для подготовки данных и обучения модели с помощью размещенного в облаке блокнота, а затем разместить подготовленную модель в AWS DeepLens для тестирования и доработки. Можно также импортировать обученную во внешней среде модель в AWS DeepLens, указав местоположение архитектуры модели и файлов весов нейросети в хранилище S3.