Crear E Implementar El Proyecto De Detección De Posiciones De Cabeza - AWS DeepLens Guia

La función heade_detection coordina todo el proceso para deducir posiciones de cabeza de los
fotogramas de captura en las fuentes de vídeo de AWS DeepLens, incluida la carga del artefacto de
modelo implementado en su dispositivo AWS DeepLens. Para cargar el modelo, debe especificar la ruta
al artefacto del modelo. Para obtener esta ruta, puede llamar al método mo.optimize y especificar
"frozen_model" como valor de entrada de model_name. Este nombre de modelo se corresponde con el
nombre del archivo sin el parámetro.pbExtensión del artefacto modelo cargado en Amazon S3.
Tras entrenar su modelo, cargarlo en S3 y crear la función Lambda en su cuenta, estará listo
implemente el proyecto de detección de posiciones de cabeza (p.
Crear e implementar el proyecto de detección de posiciones de
cabeza
Antes de crear el proyecto de AWS DeepLens, debe importar el modelo en AWS DeepLens. Dado que el
artefacto del modelo entrenado por SageMaker se ha convertido en un archivo protobuff, debe tratar el
artefacto del modelo transformado como entrenado externamente.
Para importar el modelo personalizado entrenado por SageMaker para la detección de posiciones
de cabeza
1. Vaya a la consola de AWS DeepLens.
2. Elija Models (Modelos) en el panel de navegación principal.
3. Elija Import model (Importar modelo).
4. En la página Import model to AWS DeepLens (Importar modelo en AWS DeepLens), haga lo siguiente:
a. Bajo Import source (Importar origen), elija Externally trained model (Modelo entrenado
externamente).
b. En Model settings (Configuración del modelo), haga lo siguiente:
i. En Model artifact path (Ruta del artefacto del modelo), escriba la URL de S3 del modelo,
por ejemplo, s3://deeplens-sagemaker-models-<my-name>/headpose/
TFartifacts/<sagemaker-job-name>/output/frozen_model.pb.
ii. En Model name (Nombre del modelo), escriba un nombre para el modelo, por ejemplo, my-
headpose-detection-model.
iii. En Model framework (Marco del modelo), seleccione TensorFlow.
iv. En Description - Optional (Descripción - Opcional), escriba una descripción sobre el modelo,
si decide hacerlo.
Después de importar el modelo, ahora puede crear unAWS DeepLensPara agregar el modelo importado y
la función Lambda de inferencia publicada.
Para crear un proyecto de AWS DeepLens personalizado para la detección de posiciones de
cabeza
1. En la consola de AWS DeepLens, elija Projects (Proyectos) en el panel de navegación principal.
2. En la página Projects (Proyectos), elija Create new project (Crear un nuevo proyecto).
3. En la página Choose project type (Elegir tipo de proyecto), elija Create a new blank project (Crear
proyecto en blanco nuevo). A continuación, haga clic en Next.
4. En la página Specify project details (Especificar detalles del proyecto), haga lo siguiente:
• En Project information (Información del proyecto), escriba un nombre para su proyecto en el
campo de entrada Project name (Nombre del proyecto) y, si lo desea, escriba una descripción del
proyecto en el campo de entrada Description - Optional (Descripción - Opcional).
5. En Project content (Contenido del proyecto), haga lo siguiente:
AWS DeepLens Guía para desarrolladores
Crear y ejecutar el proyecto de
detección de posición de cabeza
110
110).
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