지원되는 컴퓨터 비전 모델 및 카메라

AWS Panorama는 PyTorch, Apache MXNet, TensorFlow로 구축된 모델을 지원합니다. 애플리케이션을 배포할 때 AWS Panorama는 SageMaker Neo에서 모델을 컴파일합니다. SageMaker Neo와 호환되는 레이어를 사용하는 경우, Amazon SageMaker 또는 개발 환경에서 모델을 구축할 수 있습니다.

비디오를 처리하고 모델로 전송할 이미지를 가져오기 위해 AWS Panorama 어플라이언스는 RTSP 프로토콜을 사용하여 H.264로 인코딩된 비디오 스트림에 연결합니다. AWS Panorama는 다양한 일반 카메라의 호환성을 테스트합니다.

지원되는 모델

AWS Panorama용 애플리케이션을 빌드할 경우, 사용자는 애플리케이션이 컴퓨터 비전에 사용하는 기계 학습 모델을 제공합니다. 모델 프레임워크에서 제공하는 사전 빌드 및 사전 학습된 모델, 샘플 모델 또는 직접 구축하고 학습한 모델을 사용할 수 있습니다.

참고

AWS Panorama로 테스트한 사전 빌드 모델 목록은 모델 호환성을 참조하십시오.

애플리케이션을 배포할 때 AWS Panorama는 SageMaker Neo 컴파일러를 사용하여 컴퓨터 비전 모델을 컴파일합니다. SageMaker Neo는 대상 플랫폼에서 효율적으로 실행되도록 모델을 최적화하는 컴파일러로, Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)의 인스턴스 또는 AWS Panorama 어플라이언스와 같은 엣지 디바이스가 될 수 있습니다.

AWS Panorama는 SageMaker Neo에서 엣지 디바이스용으로 지원하는 PyTorch, Apache MXnet 및 TensorFlow 버전을 지원합니다. 자체 모델을 구축하는 경우, SageMaker Neo 출시 정보에 나열된 프레임워크 버전을 사용할 수 있습니다. SageMaker에서는 내장된 이미지 분류 알고리즘을 사용할 수 있습니다.

AWS Panorama에서 모델을 사용하는 방법은 컴퓨터 비전 모델 단원을 참조하세요.

지원되는 카메라

AWS Panorama 어플라이언스는 로컬 네트워크를 통해 RTSP를 출력하는 카메라의 H.264 비디오 스트림을 지원합니다. 2메가픽셀을 초과하는 카메라 스트림의 경우 어플라이언스는 이미지를 1920x1080 픽셀 또는 스트림의 가로 세로 비율을 유지하는 동등한 크기로 축소합니다.

다음 카메라 모델은 AWS Panorama 어플라이언스와의 호환성 테스트를 완료했습니다.

• Axis – M3057-PLVE, M3058-PLVE, P1448-LE, P3225-LV Mk II

• LaView – LV-PB3040W

• Vivotek – IB9360-H

• Amcrest – IP2M-841B

• Anpviz – IPC-B850W-S-3X, IPC-D250W-S

• WGCC – Dome PoE 4MP ONVIF

어플라이언스의 하드웨어 사양은 AWS Panorama 어플라이언스 사양를 참조하십시오.