Общие

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. Что такое AWS DeepLens (версия 2019 г.)?

Видеокамера AWS DeepLens (версия 2019 г.) доступна для пользователей из США, Канады, Великобритании, Германии, Франции, Испании, Италии и Японии. Мы внесли ряд улучшений. Устройства теперь легче настраивать, что позволяет разработчикам сразу приступать к машинному обучению. Многие модели машинного обучения благодаря оптимизации с SageMaker Neo работают в два раза быстрее.

Кроме того, все пользователи консоли получат новые учебные материалы, которые помогут сделать уроки по машинному обучению более увлекательными с AWS DeepLens. К ним относятся инструкции по созданию приложений с машинным обучением для интересных сценариев использования, таких как контроль безопасности работников, анализ тональности текста и отслеживание количества потребляемого в офисе кофе.

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 типовые проекты доступны?

Предлагается 7 типовых проектов. Мы будем продолжать выпускать полезные и интересные проекты для разработчиков на основе отзывов пользователей. Список доступных типовых проектов:

1. Обнаружение объектов

2. Распознавание хот‑догов

3. Собаки и кошки

4. Перенос художественного стиля

5. Обнаружение активности

6. Обнаружение лиц

7. Классификация птиц

 

Вопрос. В каких географических регионах доступна камера AWS DeepLens?

Видеокамера AWS DeepLens (версия 2019 г.) доступна в США, Германии, Франции, Италии, Испании, Великобритании, Японии и Канаде.

 

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?

Видеокамера AWS DeepLens (версия 2019 г.) доступна для предзаказа в Канаде, Европе и Японии на соответствующих сайтах: Amazon.ca, Amazon.de, Amazon.es, Amazon.fr, Amazon.it, Amazon.co.jp и Amazon.co.uk.

 

Вопрос. В каких регионах будет доступна консоль AWS DeepLens?

Консоль AWS DeepLens будет доступна в следующих регионах: Восток США (Северная Вирджиния), Центральная Европа (Франкфурт) и Азия и Тихий океан (Токио).

 

Сведения о продукте

Вопрос. Каковы технические характеристики устройства?

  • Процессор Intel Atom®
  • Графическая архитектура Gen9
  • ОС Ubuntu 16.04 LTS
  • Производительность 100 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
Свернуть

Вопрос. Почему на обратной стороне устройства присутствует надпись «v1.1»?

Видеокамера AWS DeepLens (версия 2019 г.) с обратной стороны помечена надписью «v1.1». Мы внесли ряд значительных улучшений: упростили подключение, добавили учебные пособия и предоставили повышенную совместимость датчиков, которую обеспечивает датчик глубины от Intel Real Sense. 

Оригинальную видеокамеру AWS DeepLens невозможно обновить до версии v1.1, обновив программное обеспечение. Некоторые изменения в устройстве, включая упрощенное подключение, были сделаны с помощью модификации аппаратного обеспечения.

 

Вопрос. Какие платформы глубокого обучения можно запустить на устройстве?

Устройство AWS DeepLens (версия 2019 г.) оптимизировано для работы с Apache MXNet, TensorFlow и Caffe. 

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 сетевой шнур для конкретного региона, USB-кабель 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 три 10-минутных учебных пособия, которые помогут начать работу.

1. Создание и развертывание проекта
2. Расширение проекта
3. Создание проекта AWS DeepLens с помощью Amazon SageMaker

 

Вопрос. Почему USB-порт помечен как регистрационный?

В AWS DeepLens (версия 2019 г.) USB-порт, помеченный как регистрационный, будет использоваться во время подключения, чтобы зарегистрировать ваше устройство в аккаунте AWS.

USB-порт для регистрации предусматривает наличие подчиненного порта. Следовательно, его нельзя использовать при настройке клавиатуры или другого главного порта. Если вам необходимо подключить большее количество портов, рекомендуем использовать USB-концентратор. 

 

Свернуть

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 Streams. 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.


Вопрос. Почему на обратной стороне устройства присутствует надпись «v1.1»?

Видеокамера AWS DeepLens (версия 2019 г.) с обратной стороны помечена надписью «v1.1». Мы внесли ряд значительных улучшений: упростили подключение, добавили учебные пособия и предоставили повышенную совместимость датчиков, которую обеспечивает датчик глубины от Intel Real Sense. 

 

Свернуть

Вопрос. Что такое AWS DeepLens (версия 2019 г.)?

AWS DeepLens (версия 2019 г.) включает оптимизированный процесс подключения, позволяющий разработчикам быстро приступить к машинному обучению; поддержку датчика глубины Intel® RealSense™, который позволяет создавать улучшенные модели машинного обучения более высокой точности, используя в качестве входного параметра не только зрение, но и глубину; и поддержку устройства Intel® Movidius™ Neural Compute Stick для желающих получить более высокую скорость вычисления. AWS DeepLens (версия 2019 г.) поставляется со встроенным сервисом Amazon SageMaker Neo, который позволяет клиентам один раз обучить модели и запускать их с производительностью, улучшенной в 2 раза.

Кроме того, мы разработали новые учебные материалы, чтобы сделать уроки по машинному обучению увлекательными с AWS DeepLens. Эти учебные материалы включают инструкции по созданию приложений с машинным обучением для интересных сценариев использования, таких как контроль безопасности работников, анализ тональности текста и отслеживание количества потребляемого в офисе кофе.

Все усовершенствования доступны для пользователей из США, Канады, Великобритании, Германии, Франции, Испании, Италии и Японии.