本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。
TensorFlow精簡型物件偵測模型商店
TensorFlowLite 物件偵測模型存放區 (variant.TensorFlowLite.ObjectDetection.ModelStore) 是一種機器學習模型元件，其中包含預先訓練的單次射擊偵測 (SSD) MobileNet 模型，做為 Greengrass 假影。在此組件中使用的示例模型是從TensorFlow集線器
TensorFlowLite 物件偵測推論元件會使用此元件做為模型來源的相依性。若要使用自訂訓練的 TensorFlow Lite 模型，請建立此模型元件的自訂版本，並將您的自訂模型納入為元件人工因素。您可以使用此元件的配方做為範本來建立自訂模型元件。
版本
此元件具有下列版本：
-
2.1.x
類型
此元件是一般元件 (aws.greengrass.generic)。Greengrass 核會執行元件的生命週期指令碼。
如需詳細資訊，請參閱元件類型。
作業系統
此元件可安裝在執行下列作業系統的核心裝置上：
Linux
Windows
請求
此元件具有下列需求：
-
在運行亞馬遜 Linux 2 或 Ubuntu 18.04 的格林格拉斯核心設備上，GNU C 庫
（glibc）2.27 版或更高版本安裝在設備上。 -
在 ARMV7L 設備上，如樹莓派，對於設備上安裝了 OpenCV-蟒蛇的依賴關係。執行下列命令以安裝相依性。
sudo apt-get install libopenjp2-7 libilmbase23 libopenexr-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libgtk-3-0 libwebp-dev -
樹莓派運行樹莓派 OS 靶心設備必須滿足以下要求:
-
NumPy1.22.4 或更新版本已安裝在裝置上。樹莓派 OS 靶心包括早期版本的NumPy，因此您可以運行以下命令在設備NumPy上升級。
pip3 install --upgrade numpy -
裝置上啟用的舊式攝影機堆疊。樹莓派 OS Bullseye 包括一個新的相機堆疊，預設情況下啟用且不相容，因此您必須啟用傳統的相機堆疊。
啟用舊式相機堆疊的步驟
-
運行以下命令以打開樹莓派配置工具。
sudo raspi-config -
選取介面選項。
-
選取「舊式相機」以啟用舊式相機堆疊。
-
重新啟動 Raspberry Pi。
-
-
相依性
部署元件時，AWS IoT Greengrass也會部署其相依性的相容版本。這表示您必須符合元件及其所有相依性的需求，才能成功部署元件。本節列出此元件之已發行版本的相依性，以及定義每個相依性之元件版本的語意版本條件約束。您也可以在AWS IoT Greengrass主控台
組態
此元件沒有任何組態參數。
本機記錄檔
此元件不會輸出記錄檔。
Changelog
下表說明元件每個版本的變更。
|
版本 |
改變 |
|---|---|
|
2.1.10 |
版本更新了綠核 2.11.0 版本釋放。 |
|
2.1.9 |
版本更新了綠核 2.10.0 版本。 |
|
2.1.8 |
版本更新了綠核 2.9.0 版本釋放。 |
|
2.1.7 |
版本更新了綠核 2.8.0 版本的版本。 |
|
2.1.6 |
版本更新了格林格拉斯核 2.7.0 版本釋放。 |
|
2.1.5 |
版本更新了綠核 2.6.0 版本發布。 |
|
2.1.4 |
版本更新了綠核 2.5.0 版本。 |
|
2.1.3 |
版本更新了綠核 2.4.0 版本的版本。 |
|
2.1.2 |
版本更新了綠核 2.3.0 版本。 |
|
2.1.1 |
版本更新了綠核 2.2.0 版本。 |
|
2.1.0 |
初始版本。 |
