TensorFlow Lite 객체 감지

(선택 사항) 구성 요소가 기본 알림 주제에 메시지를 게시할 수 있도록 허용하는 권한 부여 정책이 있는 객체입니다.

기본값:

{
   "aws.greengrass.ipc.mqttproxy": {
      "aws.greengrass.TensorFlowLiteObjectDetection:mqttproxy:1": {
         "policyDescription": "Allows access to publish via topic ml/tflite/object-detection.",
         "operations": [
            "aws.greengrass#PublishToIoTCore"
         ],
         "resources": [
            "ml/tflite/object-detection"
         ]
      }
   }
}

(선택 사항) 추론 결과를 게시하려는 주제입니다. 이 값을 수정하는 경우에는 사용자 지정 주제 이름과 일치하도록 accessControl 파라미터의 resources 값도 수정해야 합니다.

기본값: ml/tflite/object-detection

사용하려는 액셀러레이터입니다. 지원되는 값은 cpu 및 gpu입니다.

종속 모델 구성 요소의 샘플 모델은 CPU 액셀러레이션만 지원합니다. 다른 사용자 지정 모델에서 GPU 액셀러레이션을 사용하려면 사용자 지정 모델 구성 요소를 생성하여 퍼블릭 모델 구성 요소를 재정의합니다.

기본값: cpu

(선택 사항) 추론 구성 요소가 이미지를 읽는 디바이스의 폴더 경로입니다. 이 값은 읽기/쓰기 액세스 권한이 있는 디바이스의 모든 위치로 수정할 수 있습니다.

기본값: /greengrass/v2/packages/artifacts-unarchived/component-name/object_detection/sample_images/

(선택 사항) 추론 구성 요소가 예측하기 위한 입력으로 사용하는 이미지의 이름입니다. 구성 요소는 ImageDirectory에 지정된 폴더에서 이미지를 찾습니다. 기본적으로 구성 요소는 기본 이미지 디렉터리의 샘플 이미지를 사용합니다. AWS IoT Greengrass는 jpeg, jpg, png, npy 이미지 형식을 지원합니다.

기본값: objects.jpg

(선택 사항) 추론 코드가 예측한 각 예측 사이의 시간(초)입니다. 샘플 추론 코드는 무기한으로 실행되며 지정된 시간 간격으로 예측을 반복합니다. 예를 들어 카메라로 촬영한 이미지를 실시간 예측에 사용하려는 경우 이 간격을 더 짧게 변경할 수 있습니다.

기본값: 3600

(선택 사항) 종속 퍼블릭 모델 구성 요소에 사용되는 모델입니다. 사용자 지정 구성 요소로 퍼블릭 모델 구성 요소를 재정의하는 경우에만 이 파라미터를 수정합니다.

기본값:

{
    "model": "TensorFlowLite-SSD"
}

(선택 사항) Greengrass 코어 디바이스에 연결된 카메라의 이미지를 사용할지 여부를 정의하는 문자열 값입니다. 지원되는 값은 true 및 false입니다.

이 값을 true로 설정하면 샘플 추론 코드가 디바이스의 카메라에 액세스하여 캡처된 이미지에서 로컬로 추론을 실행합니다. ImageName 및 ImageDirectory 파라미터의 값은 무시됩니다. 이 구성 요소를 실행하는 사용자에게 카메라가 촬영한 이미지를 저장하는 위치에 대한 읽기/쓰기 액세스 권한이 있는지 확인합니다.

기본값: false