Publié le: Jun 14, 2018
Nous avons le plaisir de vous annoncer de nouvelles fonctionnalités importantes sur AWS DeepLens, et la possibilité d'acheter dès à présent sur amazon.com.
Prise en charge de cadre étendue – DeepLens est désormais optimisé pour les cadres TensorFlow et Caffe. Vous pouvez trouver les modèles et les couches de modélisation pris en charge par AWS DeepLens pour chaque cadre dans la documentation AWS complémentaire concernant cette fonction.
Prise en charge étendue de couche MXNet – DeepLens prend désormais en charge les couches Deconvolution, L2Normalization et LRN fournies par MXNet. Pour de plus amples informations, voir la documentation AWS complémentaire concernant cette fonction.
Kinesis Video Streams – Le flux de vidéo provenant de la caméra DeepLens peut désormais être utilisé en lien avec Amazon Kinesis Video Streams. Vous pouvez envoyer le flux brut de la caméra vers le cloud puis utiliser Amazon Rekognition Video pour extraire des objets, des visages et du contenu de la vidéo. Vous pouvez également créer des applications sur mesure à l'aide des cadres d'apprentissage-machine open source courants pour traiter et analyser vos flux vidéo. Pour de plus amples informations, voir la documentation AWS complémentaire concernant cette fonction.
Nouvel exemple de projet – DeepLens inclut désormais un exemple de projet pour la détection de la position de la tête. Cet exemple de projet utilise un modèle d'apprentissage profond généré avec le cadre TensorFlow qui permet de détecter l'orientation de la tête d'une personne. Vous pouvez observer cet exemple pour voir la manière dont le modèle a été créé. Pour de plus amples informations, voir la documentation AWS complémentaire concernant cette fonction.
En plus des mises à jour de la fonction, vous pouvez désormais visualiser le résultat de vos projets avec un navigateur, le tout sur le même réseau. Pour de plus amples informations, voir la documentation AWS complémentaire concernant cette fonction.
Vous pouvez en savoir plus sur AWS DeepLens et commander votre appareil en vous rendant sur le site Internet AWS DeepLens. Pour consulter d'autres ressources utiles, dont des tutoriels vidéos et un guide du développeur, rendez-vous sur la page des ressources DeepLens. Vous pouvez également vous abonner à notre forum de discussion DeepLens pour recevoir des annonces de nouveau lancement et poser vos questions.