개시하다

AWS의 Machine Learning 서비스 중 하나인 AWS DeepLens에 대한 개요는'aws training and certification'에 공개돼 번역하면서 소개될 예정이다.
내용의 방문 방법은 여기.에 기재되어 있다.

AWS DeepLens란 무엇입니까?

AWS 딥렌즈는 AWS 클라우드와 통합해 개발 플랫폼을 탑재하는 무선 카메라다.
딥 레어닝 등 최신 기술을 활용해 컴퓨터 비주얼 애플리케이션을 개발할 수 있는 기기다.

딥렌즈에 탑재된 가속기는 100GFLOPS(즉 1천억/s) 단위로 컴퓨터 처리를 수행할 수 있다.

AWS DeepLens의 워크플로우로서 기본적으로 다음 4개의 AWS 서비스와 함께 사용됩니다.

Amazon SageMaker

모델의 훈련과 도입

AWS Lambda

함수를 실현하여 추론

추리 포획, 출력 디스플레이

AWS DeepLens

Lambda 함수를 포함하는 모델로 컴퓨터 시각 응용 프로그램 구축

AWS Greengrass

AWS DeepLens에 응용 프로그램 및 Lambda 함수 개발

이 구성도에는 방금 설명한 AWS 서비스의 일련의 프로세스가 나와 있습니다.

AWS DeepLens는 비디오스트림을 캡처하여 Device stream과 Project stream 두 stream을 생성합니다.

램바다 함수는 처리되지 않은 비디오 프레임을 받은 후 Deep Learning 모델(Amazon Sage Maker)에 먼저 맡겨 처리한다고 추론했다.

마지막으로 처리가 끝난 후에 Lambda 함수를 추론하고 프로젝트 Stream으로 돌아갑니다.

구성도에서는 소개할 수 없지만 AWS Deeplens는 다른 AWS 서비스와 쉽게 협업할 수 있는 서비스다.예를 들어, AWS Greengrass를 사용하여 AWS DeepLens의 프로젝트를 안전하게 이동할 수 있습니다.인터넷에 연결된 상태라면 AWS IoT와 Amazon Kinesis Radio Streams를 이용해 AWS DeepLens의 출력을 콘솔에 되돌릴 수 있습니다.

AWS DeepLens에는 총 7가지 샘플 항목의 템플릿이 준비되어 있습니다.이 프로젝트는 Machine Learning을 사용하면 10분 정도면 완료할 수 있습니다.또한 이러한 항목을 편집하고 사용자 정의할 수도 있습니다.

AWS DeepLens에서는 오리지널 모델의 트레이닝과 디자인이 가능하다.MXNet·TensorFolow·Caffe 등 딥레닝의 프레임도 폭넓게 지원한다.

데모

AWS DeepLens 물체 식별의 일련의 절차를 요약하면 그림과 같다.모델은 AWS DeepLens에서 보낸 비디오 스트림을 입력합니다.그리고 식별된 대상물을 라벨화한다.사용자는 컨트롤러에서 모델 라벨화된 대상을 되돌아볼 수 있습니다.

그럼 한번 해봐.콘솔 화면에서 검색할 DeepLens 를 입력합니다.

Project 창에 도착하면 오른쪽에 있는 "Create new Project"를 선택합니다.

Project type 및 Project templates 를 선택합니다.이번 시위 행진에서는'Usea project template'와'Object Detection'을 각각 선택했다.선택한 후 화면의 오른쪽 아래에 있는 Next 를 선택합니다.

확인 화면이 나타나므로 화면 오른쪽 아래에 있는 "Create"를 선택합니다.프로젝트의 구축은 몇 분 정도 걸린다.

프로젝트 구성이 완료되면 를 선택한 후 Deploy to device 를 클릭합니다.

이 화면에서 장치를 선택합니다.를 선택한 후 Review를 클릭합니다.

내용을 확인한 후 Deploy를 클릭합니다.따라서 DeepLens는 모델을 디버깅합니다.디버깅을 완료하는 데 몇 분 정도 걸립니다.화면에 표시된 배너가 파란색→초록색으로 변하면 완성.

Project output 탭으로 이동하여 "copy"를 클릭한 후 "AWS IoT constore"를 클릭하여 콘솔 화면으로 이동합니다.

IoT 콘솔 화면으로 이동한 뒤 방금 복사한 topic를 붙여넣고 "Subscribe to topic"를 클릭합니다.
이상 설정이 완료되었습니다.그런 다음 AWS DeepLens로 하여금 물체를 식별하고 라벨화하여 그 결과를 화면에 출력하게 한다.

이 화면은 실제 AWS 딥렌즈에서 화분 식물을 봤을 때의 결과다.이렇게 하면 화면에 물체를 식별하는 결과를 나타낸다.

이 프레젠테이션은 AWS DeepLens에 페트병을 표시한 결과를 보여줍니다.

총결산

Introduction to AWS DeepLens에 대한 설명입니다.실제 기기로는 도저히 시도할 수 없는 서비스인 만큼 콘솔의 일련의 움직임을 시위 행진으로 볼 수 있어 기쁩니다!Greengrass 등 AWS 각 구성 요소와의 협업 고도도 매력적이기 때문에 IoT 프로젝트에서 Poc를 진행할 때 AWS Deeplens의 옵션을 검토할 수 있다면 좋겠다.다음에도 기대해주세요!