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DLR 객체 감지
DLR 객체 감지 구성 요소 (aws.greengrass.DLRObjectDetection
) 에는 Deep Learning Runtime을 사용하여 객체 감지 추론을 수행하는 샘플 추론 코드와 사전 학습된 모델 샘플이 포함되어 있습니다. 이 구성 요소는 DLR 객체 감지 모델 스토어 변형과 구성 DLR 런타임 요소를 종속 항목으로 사용하여 DLR 및 샘플 모델을 다운로드합니다.
이 추론 구성 요소를 사용자 지정 학습된 DLR 모델과 함께 사용하려면 종속 모델 저장소 구성 요소의 사용자 지정 버전을 만드십시오. 사용자 지정 추론 코드를 사용하려면 이 구성 요소의 레시피를 템플릿으로 사용하여 사용자 지정 추론 구성 요소를 만들 수 있습니다.
버전
이 구성 요소의 버전은 다음과 같습니다.
유형
이 구성 요소는 일반 구성 요소 () aws.greengrass.generic
입니다. Greengrass 핵은 구성 요소의 라이프사이클 스크립트를 실행합니다.
자세한 정보는 구성 요소 유형을 참조하세요.
운영 체제
이 구성 요소는 다음 운영 체제를 실행하는 코어 디바이스에 설치할 수 있습니다.
요구 사항
이 구성 요소의 요구 사항은 다음과 같습니다.
-
Amazon Linux 2 또는 우분투 18.04를 실행하는 Greengrass 코어 디바이스의 경우 GNU C 라이브러리 (glibc) 버전 2.27 이상이 디바이스에 설치되어 있습니다.
-
라즈베리 파이와 같은 ARMv7L 디바이스에서는 OpenCV-Python에 대한 종속성이 디바이스에 설치되어 있습니다. 다음 명령을 실행하여 종속 항목을 설치합니다.
sudo apt-get install libopenjp2-7 libilmbase23 libopenexr-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libgtk-3-0 libwebp-dev
-
라즈베리파이 OS Bullseye를 실행하는 라즈베리파이 디바이스는 다음 요구사항을 충족해야 합니다.
-
NumPy 1.22.4 이상이 디바이스에 설치되었습니다. Raspberry Pi OS Bullseye에는 이전 버전이 포함되어 있으므로 다음 명령을 실행하여 디바이스에서 업그레이드할 수 있습니다. NumPy NumPy
pip3 install --upgrade numpy
-
기기에서 레거시 카메라 스택이 활성화되었습니다. Raspberry Pi OS Bullseye에는 기본적으로 활성화되고 호환되지 않는 새로운 카메라 스택이 포함되어 있으므로 레거시 카메라 스택을 활성화해야 합니다.
레거시 카메라 스택을 활성화하려면
-
다음 명령을 실행하여 Raspberry Pi 구성 도구를 엽니다.
sudo raspi-config
-
인터페이스 옵션을 선택합니다.
-
레거시 카메라를 선택하여 레거시 카메라 스택을 활성화합니다.
-
Raspberry Pi를 재부팅합니다.
의존성
구성 요소를 배포하면 해당 종속 항목의 호환 AWS IoT Greengrass 버전도 배포됩니다. 즉, 구성 요소를 성공적으로 배포하려면 구성 요소 및 해당 종속성에 대한 요구 사항을 모두 충족해야 합니다. 이 섹션에는 이 구성 요소의 릴리스된 버전에 대한 종속성과 각 종속성에 대한 구성 요소 버전을 정의하는 시맨틱 버전 제약 조건이 나열되어 있습니다. 콘솔에서 구성 요소의 각 버전에 대한 종속성을 볼 수도 있습니다.AWS IoT Greengrass 구성 요소 세부 정보 페이지에서 종속성 목록을 찾아보십시오.
- 2.1.13 and 2.1.14
-
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.13 및 2.1.14에 대한 종속성이 나와 있습니다.
- 2.1.12
-
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.12에 대한 종속성이 나와 있습니다.
- 2.1.11
-
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.11에 대한 종속성이 나와 있습니다.
- 2.1.10
-
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.10에 대한 종속성이 나와 있습니다.
- 2.1.9
-
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.9에 대한 종속성이 나와 있습니다.
- 2.1.8
-
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.8에 대한 종속성이 나와 있습니다.
- 2.1.7
-
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.7에 대한 종속성이 나와 있습니다.
- 2.1.6
-
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.6에 대한 종속성이 나와 있습니다.
- 2.1.4 - 2.1.5
-
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.4 ~ 2.1.5에 대한 종속성이 나와 있습니다.
- 2.1.3
-
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.3에 대한 종속성이 나와 있습니다.
- 2.1.2
-
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.2에 대한 종속성이 나와 있습니다.
- 2.1.1
-
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.1에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
- 2.0.x
-
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.0.x에 대한 종속성이 나와 있습니다.
종속성 |
호환되는 버전 |
종속성 유형 |
그린그래스 핵 |
~2.0.0 |
소프트 |
DLR 객체 감지 모델 스토어 |
~2.0.0 |
하드 |
DLR |
~1.3.0 |
소프트 |
구성
이 구성 요소는 구성 요소를 배포할 때 사용자 지정할 수 있는 다음과 같은 구성 매개 변수를 제공합니다.
- 2.1.x
-
accessControl
-
(선택 사항) 구성 요소가 기본 알림 주제에 메시지를 게시할 수 있도록 하는 권한 부여 정책이 포함된 객체입니다.
기본값:
{
"aws.greengrass.ipc.mqttproxy": {
"aws.greengrass.DLRObjectDetection:mqttproxy:1": {
"policyDescription": "Allows access to publish via topic ml/dlr/object-detection.",
"operations": [
"aws.greengrass#PublishToIoTCore"
],
"resources": [
"ml/dlr/object-detection"
]
}
}
}
PublishResultsOnTopic
-
(선택 사항) 추론 결과를 게시하려는 주제입니다. 이 값을 수정하는 경우 accessControl
매개 변수의 값도 사용자 지정 주제 이름과 일치하도록 수정해야 합니다. resources
기본값: ml/dlr/object-detection
Accelerator
-
사용하려는 액셀러레이터. 지원되는 값은 cpu
및 gpu
입니다.
종속 모델 구성 요소의 샘플 모델은 CPU 가속만 지원합니다. 다른 사용자 지정 모델에서 GPU 가속을 사용하려면 사용자 지정 모델 구성 요소를 만들어 공개 모델 구성 요소를 재정의하십시오.
기본값: cpu
ImageDirectory
-
(선택 사항) 추론 구성 요소가 이미지를 읽는 기기의 폴더 경로입니다. 읽기/쓰기 권한이 있는 장치의 모든 위치로 이 값을 수정할 수 있습니다.
기본값: /greengrass/v2
/packages/artifacts-unarchived/component-name
/object_detection/sample_images/
값을 UseCamera
~로 true
설정하면 이 구성 매개변수는 무시됩니다.
ImageName
-
(선택 사항) 추론 구성 요소가 메이크 예측의 입력으로 사용하는 이미지의 이름입니다. 구성요소는 에 지정된 폴더에서 이미지를 찾습니다. ImageDirectory
기본적으로 구성 요소는 기본 이미지 디렉터리의 샘플 이미지를 사용합니다. AWS IoT Greengrass jpeg
, jpg
png
, 및 같은 이미지 형식을 지원합니다npy
.
기본값: objects.jpg
값을 UseCamera
로 설정하는 true
경우 이 구성 매개변수는 무시됩니다.
InferenceInterval
-
(선택 사항) 추론 코드로 예측한 각 예측 사이의 시간 (초). 샘플 추론 코드는 무한정 실행되며 지정된 시간 간격으로 예측을 반복합니다. 예를 들어 카메라로 촬영한 이미지를 실시간 예측에 사용하려는 경우 이 간격을 더 짧게 변경할 수 있습니다.
기본값: 3600
ModelResourceKey
-
(선택 사항) 종속 공개 모델 구성 요소에 사용되는 모델. 공개 모델 구성 요소를 사용자 지정 구성 요소로 재정의하는 경우에만 이 매개 변수를 수정하십시오.
기본값:
{
"armv7l": "DLR-yolo3-armv7l-cpu-ObjectDetection",
"aarch64": "DLR-yolo3-aarch64-gpu-ObjectDetection",
"x86_64": "DLR-yolo3-x86_64-cpu-ObjectDetection",
"windows": "DLR-resnet50-win-cpu-ObjectDetection"
}
UseCamera
-
(선택 사항) Greengrass 코어 장치에 연결된 카메라의 이미지를 사용할지 여부를 정의하는 문자열 값입니다. 지원되는 값은 true
및 false
입니다.
이 값을 로 true
설정하면 샘플 추론 코드가 기기의 카메라에 액세스하여 캡처한 이미지에 대해 로컬에서 추론을 실행합니다. ImageName
및 ImageDirectory
매개변수의 값은 무시됩니다. 이 구성 요소를 실행하는 사용자에게 카메라가 캡처한 이미지를 저장하는 위치에 대한 읽기/쓰기 권한이 있는지 확인하십시오.
기본값: false
이 구성 요소의 레시피를 보면 구성 매개변수가 기본 UseCamera
구성에 표시되지 않습니다. 하지만 구성 요소를 배포할 때 구성 병합 업데이트에서 이 매개 변수의 값을 수정할 수 있습니다.
UseCamera
로 true
설정하면 런타임 구성 요소가 만든 가상 환경에서 추론 구성 요소가 카메라에 액세스할 수 있도록 심볼릭 링크도 만들어야 합니다. 샘플 추론 컴포넌트와 함께 카메라를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오. 구성 요소 구성 업데이트
- 2.0.x
-
MLRootPath
-
(선택 사항) 추론 구성 요소가 이미지를 읽고 추론 결과를 쓰는 Linux 코어 디바이스의 폴더 경로입니다. 이 값을 이 구성 요소를 실행하는 사용자에게 읽기/쓰기 액세스 권한이 있는 장치의 모든 위치로 수정할 수 있습니다.
기본값: /greengrass/v2
/work/variant.DLR/greengrass_ml
기본값: /greengrass/v2
/work/variant.TensorFlowLite/greengrass_ml
Accelerator
-
수정하지 마세요. 종속 모델 구성 요소의 모델은 CPU 가속기용으로만 컴파일되므로 현재 가속기에 지원되는 값은 뿐입니다. cpu
ImageName
-
(선택 사항) 추론 구성 요소가 메이크 예측의 입력으로 사용하는 이미지의 이름입니다. 구성요소는 에 지정된 폴더에서 이미지를 찾습니다. ImageDirectory
기본 위치는 입니다MLRootPath
/images
. AWS IoT Greengrass jpeg
, jpg
png
, 및 같은 이미지 형식을 지원합니다npy
.
기본값: objects.jpg
InferenceInterval
-
(선택 사항) 추론 코드로 예측한 각 예측 사이의 시간 (초). 샘플 추론 코드는 무한정 실행되며 지정된 시간 간격으로 예측을 반복합니다. 예를 들어 카메라로 촬영한 이미지를 실시간 예측에 사용하려는 경우 이 간격을 더 짧게 변경할 수 있습니다.
기본값: 3600
ModelResourceKey
-
(선택 사항) 종속 공개 모델 구성 요소에 사용되는 모델. 공개 모델 구성 요소를 사용자 지정 구성 요소로 재정의하는 경우에만 이 매개 변수를 수정하십시오.
기본값:
{
armv7l: "DLR-yolo3-armv7l-cpu-ObjectDetection",
x86_64: "DLR-yolo3-x86_64-cpu-ObjectDetection"
}
로컬 로그 파일
이 구성 요소는 다음 로그 파일을 사용합니다.
- Linux
-
/greengrass/v2
/logs/aws.greengrass.DLRObjectDetection.log
- Windows
-
C:\greengrass\v2
\logs\aws.greengrass.DLRObjectDetection.log
Changelog
다음 표에는 각 구성 요소 버전의 변경 사항이 설명되어 있습니다.
버전
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변경
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2.1.14
|
그린그래스 뉴클리어스 2.12.5 릴리스를 위해 버전이 업데이트되었습니다. |
2.1.13
|
그린그래스 뉴클리어스 버전 2.12.0 릴리스를 위해 버전이 업데이트되었습니다. |
2.1.12
|
그린그래스 뉴클리어스 버전 2.11.0 릴리스를 위해 버전이 업데이트되었습니다. |
2.1.11
|
그린그래스 뉴클리어스 버전 2.10.0 릴리스를 위해 버전이 업데이트되었습니다. |
2.1.10
|
Greengrass 뉴클리어스 버전 2.9.0 릴리스를 위해 버전이 업데이트되었습니다. |
2.1.9
|
Greengrass 뉴클리어스 버전 2.8.0 릴리스를 위해 버전이 업데이트되었습니다. |
2.1.8
|
Greengrass 뉴클리어스 버전 2.7.0 릴리스를 위해 버전이 업데이트되었습니다.
|
2.1.7
|
Greengrass 뉴클리어스 버전 2.6.0 릴리스를 위해 버전이 업데이트되었습니다.
|
2.1.6
|
Greengrass 뉴클리어스 버전 2.5.0 릴리스를 위해 버전이 업데이트되었습니다.
|
2.1.5
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구성 요소가 모두 출시되었습니다. AWS 리전
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2.1.4
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그린그래스 뉴클리어스 버전 2.4.0 릴리스를 위해 버전이 업데이트되었습니다.
이 버전은 유럽 (런던) 에서 사용할 수 없습니다 (). eu-west-2
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2.1.3
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그린그래스 뉴클리어스 버전 2.3.0 릴리스를 위해 버전이 업데이트되었습니다.
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2.1.2
|
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2.1.1
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- 새로운 기능
-
-
딥러닝 런타임 v1.6.0을 사용하십시오.
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Armv8 (AArch64) 플랫폼에서 샘플 객체 감지에 대한 지원을 추가합니다. 이는 젯슨 나노와 같은 NVIDIA Jetson을 실행하는 Greengrass 코어 디바이스에 대한 머신 러닝 지원을 확대합니다.
-
샘플 추론을 위한 카메라 통합을 활성화하십시오. 새 UseCamera 구성 매개변수를 사용하여 샘플 추론 코드를 활성화하여 Greengrass 코어 장치의 카메라에 액세스하고 캡처한 이미지에서 로컬로 추론을 실행할 수 있습니다.
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추론 결과를 게시하기 위한 지원을 에 추가합니다. AWS 클라우드새 PublishResultsOnTopic 구성 매개 변수를 사용하여 결과를 게시하려는 주제를 지정합니다.
-
추론을 수행하려는 이미지의 사용자 지정 디렉터리를 지정할 수 있는 새 ImageDirectory 구성 매개 변수를 추가합니다.
- 버그 수정 및 개선
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별도의 추론 파일 대신 구성 요소 로그 파일에 추론 결과를 기록합니다.
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AWS IoT Greengrass Core 소프트웨어 로깅 모듈을 사용하여 구성 요소 출력을 기록합니다.
-
AWS IoT Device SDK 를 사용하여 구성 요소 구성을 읽고 구성 변경 내용을 적용합니다.
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2.0.4
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초기 버전
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