Tutoriales De Creación De Proyectos En; Crear Y Ejecutar El Proyecto De Detección De Posición De Cabeza - AWS DeepLens Guia

import awscam
model = awscam.Model('compiled-model-folder', {'GPU': 1}, runtime=1)
ret, image = awscam.getlastFrame()
infer_results = model.doInference(image)
Ahora la función ejecuta la inferencia con un modelo compilado en el tiempo de ejecución de Neo.
Para usar el modelo compilado para la inferencia, debe establecer runtime=1 y seleccionar la GPU
({'GPU' : 1}) al crear el objeto model.
La salida infer_results devuelve los resultados de la inferencia sin formato como objeto de diccionario,
donde infer_results[i] contiene el resultado de la capa de salida i
clasificación de imágenes (p. ej., ResNet-50) solo tiene una capa de salida Softmax, infer_results[0]
es una matriz Numpy de tamaño N x 1 que proporciona la probabilidad para cada una de las imágenes
etiquetadas N.
Tutoriales de creación de proyectos en AWS
DeepLens
En esta sección se presentan tutoriales completos que le guiarán por la creación, implementación y
prueba de proyectos de AWS DeepLens con modelos de aprendizaje profundo entrenados en marcos de
aprendizaje automático compatibles.
Temas
• Crear y ejecutar el proyecto de detección de posición de cabeza con un modelo entrenado en
TensorFlow (p. 94)
Crear y ejecutar el proyecto de detección de posición
de cabeza con un modelo entrenado en TensorFlow
En este tutorial, le guiaremos por un proceso integral para la compilación y ejecución de un proyecto de
AWS DeepLens que detecte posiciones de cabeza. El proyecto se basa en el proyecto de muestra de
detección de posiciones de cabeza. En concreto, aprenderá lo siguiente:
1. Cómo entrenar un modelo de visión informática mediante el marco TensorFlow en SageMaker, incluida
la conversión del artefacto del modelo al formato protobuff para que pueda usarlo porAWS DeepLens.
2. Cómo crear una función Lambda de inferencia para deducir posiciones de la cabeza en función de
fotogramas capturados a partir de la fuente de vídeo de la cámara de AWS DeepLens.
3. Cómo crear unAWS DeepLensPara incluir el modelo de aprendizaje profundo entrenado por SageMaker
y la función Lambda de inferencia.
4. Cómo implementar el proyecto en su dispositivo AWS DeepLens para ejecutar el proyecto y comprobar
los resultados.
Temas
• Obtener el proyecto de muestra de AWS en GitHub (p. 95)
• Configurar el almacén de datos del proyecto en Amazon S3 (p. 96)
• Preparar los datos de entrada para el entrenamiento en SageMaker (p. 97)
• Entrenamiento de un modelo de detección de posiciones de cabezas en SageMaker (p. 98)
• Cree una función Lambda de inferencia para detectar posiciones de cabezas (p. 104)
• Crear e implementar el proyecto de detección de posiciones de cabeza (p. 110)
AWS DeepLens Guía para desarrolladores
Tutoriales de creación de proyectos en
94
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