投稿日: Jun 14, 2018
本日、amazon.com での発売に加えて、AWS DeepLens の重要ないくつかの新機能を発表いたします。
拡張されたフレームワークサポート – DeepLens は TensorFlow と Caffe フレームワーク用に最適化されました。各フレームワークで AWS DeepLens がサポートするモデルおよびモデリングレイヤーについては、この機能を説明する『AWS ドキュメント』に記載があります。
拡張された MXNet レイヤーサポート – DeepLens は MXNet が提供する Deconvolution、L2Normalization、LRN レイヤーをサポートするようになりました。詳細については、この機能を説明する『AWS ドキュメント』を参照ください。
Kinesis ビデオストリーム – DeepLens カメラからのビデオストリームを Amazon Kinesis Video Streams と組み合わせて使用できるようになりました。クラウドに Raw カメラフィードをストリーミングし、Amazon Rekognition Video を使用してビデオからオブジェクト、顔、コンテンツを抽出できます。 一般的なオープンソースの ML フレームワークを使用して動画ストリームの処理と分析を行うカスタムアプリケーションも構築できます。詳細については、この機能を説明する『AWS ドキュメント』を参照ください。
新しいサンプルプロジェクト – DeepLens に頭部ポーズ検出用のサンプルプロジェクトが追加されました。このサンプルプロジェクトでは、TensorFlow フレームワークで生成された深層学習モデルを使用して、人間の頭の向きを正確に検出します。このサンプルを調べて、モデルがどのように構築されているかを確認できます。詳細については、この機能を説明する『AWS ドキュメント』を参照ください。
機能の更新に加えて、同じネットワーク上ではブラウザを介してプロジェクトの出力を表示できるようになりました。 詳細については、この機能を説明する『AWS ドキュメント』を参照ください。
AWS DeepLens の詳細情報およびデバイスの注文は、AWS DeepLens ウェブサイトをご覧ください。 ビデオチュートリアルや開発者ガイドなど、その他役立つ資料が DeepLens リソースページから入手できます。また、DeepLens フォーラムをサブスクライブして、新製品情報の通知を受け取ったり、質問を投稿したりすることもできます。