Penyimpanan model deteksi DLR - AWS IoT Greengrass

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Penyimpanan model deteksi DLR

Penyimpanan model deteksi objek DLR adalah komponen model machine learning yang berisi model YOLOv3 yang terlatih sebelumnya sebagai artefak Greengrass. Model sampel yang digunakan dalam komponen ini diambil dariKebun Binatang Model GluonCVdan dikompilasi menggunakan SageMaker NeoDeep Learning.

Komponen inferensi deteksi citra DLR menggunakan komponen ini sebagai dependensi untuk sumber model. Untuk menggunakan model DLR yang terlatih khusus, buat versi kustomisasi komponen model ini, dan sertakan model kustom Anda sebagai artefak komponen. Anda dapat menggunakan resep komponen ini sebagai templat untuk membuat komponen model kustom.

catatan

Nama komponen penyimpanan model deteksi objek DLR bervariasi tergantung pada versinya. Nama komponen untuk versi 2.1.x dan versi yang lebih baru adalah variant.DLR.ObjectDetection.ModelStore. Nama komponen untuk versi 2.0.x adalah variant.ObjectDetection.ModelStore.

Versi

Komponen ini memiliki versi berikut:

  • 2.1.x

  • 2.0.x

Tipe

Inikomponen adalah komponen generik (aws.greengrass.generic). YangInti Greengrassmenjalankan skrip siklus hidup komponen.

Untuk informasi selengkapnya, lihat Jenis komponen.

Sistem operasi

Komponen ini dapat diinstal pada perangkat inti yang menjalankan sistem operasi berikut:

  • Linux

  • Windows

Persyaratan

Komponen ini memiliki persyaratan sebagai berikut:

  • Pada perangkat inti Greengrass yang menjalankan Amazon Linux 2 atau Ubuntu 18.04, Pustaka GNU C (glibc) versi 2.27 atau yang lebih baru diinstal pada perangkat.

  • Pada perangkat Armv7l, seperti Raspberry Pi, dependensi untuk OpenCV-Python diinstal pada perangkat. Jalankan perintah berikut untuk menginstal dependensi.

    sudo apt-get install libopenjp2-7 libilmbase23 libopenexr-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libgtk-3-0 libwebp-dev
  • Perangkat Raspberry Pi yang menjalankan Raspberry Pi OS Bullseye harus memenuhi persyaratan berikut:

    • NumPy 1.22.4 atau yang lebih baru dipasang pada perangkat. Raspberry Pi OS Bullseye menyertakan versi sebelumnya NumPy, sehingga Anda dapat menjalankan perintah berikut untuk meningkatkan NumPy pada perangkat.

      pip3 install --upgrade numpy
    • Tumpukan kamera lama diaktifkan pada perangkat. Raspberry Pi OS Bullseye menyertakan tumpukan kamera baru yang diaktifkan secara default dan tidak kompatibel, jadi Anda harus mengaktifkan tumpukan kamera lama.

      Untuk mengaktifkan tumpukan kamera lama

      1. Jalankan perintah berikut untuk menjalankan alat konfigurasi Raspberry Pi.

        sudo raspi-config
      2. PilihAntarmuka.

      3. PilihKamera warisanuntuk mengaktifkan tumpukan kamera lama.

      4. Reboot Raspberry Pi.

Dependensi

Saat Anda men-deploy komponen, AWS IoT Greengrass juga men-deploy versi dependensinya yang kompatibel. Ini berarti bahwa Anda harus memenuhi persyaratan untuk komponen dan semua dependensinya untuk berhasil men-deploy komponen. Bagian ini berisi daftar dependensi untuk versi yang dirilis dari komponen ini dan kendala versi semantik yang menentukan versi komponen untuk setiap dependensi. Anda juga dapat melihat dependensi untuk setiap versi komponen di konsol AWS IoT Greengrass tersebut. Pada halaman detail komponen, cari daftar Dependensi.

2.1.8

Tabel berikut mencantumkan dependensi untuk versi 2.1.8 komponen ini.

Dependensi Versi yang kompatibel Jenis dependensi
Inti Greengrass >=2.0.0 Lunak
2.1.7

Tabel berikut mencantumkan dependensi untuk versi 2.1.7 komponen ini.

Dependensi Versi yang kompatibel Jenis dependensi
Inti Greengrass >=2.0.0 Lunak
2.1.5 and 2.1.6

Tabel berikut mencantumkan dependensi untuk versi 2.1.5 dan 2.1.6 komponen ini.

Dependensi Versi yang kompatibel Jenis dependensi
Inti Greengrass >=2.0.0 Lunak
2.1.4

Tabel berikut mencantumkan dependensi untuk versi 2.1.4 komponen ini.

Dependensi Versi yang kompatibel Jenis dependensi
Inti Greengrass >=2.0.0 Lunak
2.1.3

Tabel berikut mencantumkan dependensi untuk versi 2.1.3 komponen ini.

Dependensi Versi yang kompatibel Jenis dependensi
Inti Greengrass >=2.0.0 <2.4.0 Lunak
2.1.2

Tabel berikut mencantumkan dependensi untuk versi 2.1.2 komponen ini.

Dependensi Versi yang kompatibel Jenis dependensi
Inti Greengrass >=2.0.0 <2.3.0 Lunak
2.1.1

Tabel berikut mencantumkan dependensi untuk versi 2.1.1 komponen ini.

Dependensi Versi yang kompatibel Jenis dependensi
Inti Greengrass >=2.0.0 <2.2.0 Lunak
2.0.x

Tabel berikut mencantumkan dependensi untuk versi 2.0.x komponen ini.

Dependensi Versi yang kompatibel Jenis dependensi
Inti Greengrass ~2.0.0 Lunak

Konfigurasi

Komponen ini tidak memiliki parameter konfigurasi apapun.

File log lokal

Komponen ini tidak mencantumkan log.

Changelog

Tabel berikut menjelaskan perubahan dalam setiap versi komponen.

Versi

Perubahan

2.1.8

Versi yang diperbarui untuk rilis inti Greengrass versi 2.7.0.

2.1.7

Versi yang diperbarui untuk rilis inti Greengrass versi 2.6.0.

2.1.6

Menambahkan model CPU untuk memperbaiki masalah pada perangkat Armv8 (AArch64).

2.1.5

Fitur baru
  • Menambahkan model deteksi objek sampel untuk perangkat inti Windows.

Perbaikan bug dan peningkatan
  • Versi yang diperbarui untuk rilis inti Greengrass versi 2.5.0.

2.1.4

Versi yang diperbarui untuk rilis inti Greengrass versi 2.4.0

2.1.3

Versi yang diperbarui untuk rilis inti Greengrass versi 2.3.0.

2.1.2

Versi yang diperbarui untuk rilis inti Greengrass versi 2.2.0.

2.1.1

Fitur baru
  • Tambahkan sampel model deteksi objek YOLOv3 pada platform Armv8 (AArch64). Hal ini akan memperluas dukungan machine learning untuk perangkat inti Greengrass yang menjalankan NVIDIA Jetson, seperti Jetson Nano.

2.0.4

Versi awal.