Detección de objetos del DLR - AWS IoT Greengrass

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Detección de objetos del DLR

El componente de detección de objetos del DLR (aws.greengrass.DLRObjectDetection) contiene un ejemplo de código de inferencia para realizar inferencias de detección de objetos mediante el tiempo de ejecución de aprendizaje profundo y ejemplos de modelos previamente entrenados. Este componente utiliza la variante DLRtienda de modelos de detección de objetos y los componentes Tiempo de ejecución de DLR como dependencias para descargar el DLR y los modelos de muestra.

Para utilizar este componente de inferencia con un modelo de DLR entrenado de forma personalizada, cree una versión personalizada del componente almacén de modelos dependiente. Para usar su propio código de inferencia personalizado, puede usar la receta de este componente como plantilla para crear un componente de inferencia personalizado.

Versiones

Este componente tiene las siguientes versiones:

  • 2.1.x

  • 2.0.x

Tipo

Este componente es un componente genérico (aws.greengrass.generic). El núcleo de Greengrass ejecuta los scripts del ciclo de vida del componente.

Para obtener más información, consulte Tipos de componentes.

Sistema operativo

Este componente se puede instalar en los dispositivos principales que ejecutan los siguientes sistemas operativos:

  • Linux

  • Windows

Requisitos

Este componente tiene los siguientes requisitos:

  • En los dispositivos principales de Greengrass que ejecutan Amazon Linux 2 o Ubuntu 18.04, se instala en el dispositivo la versión 2.27 o posterior de la Biblioteca C GNU (glibc).

  • En los dispositivos ARMv7L, como Raspberry Pi, las dependencias para OpenCV-Python están instaladas en el dispositivo. Ejecute el siguiente comando para instalar las dependencias.

    sudo apt-get install libopenjp2-7 libilmbase23 libopenexr-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libgtk-3-0 libwebp-dev
  • Los dispositivos Raspberry Pi que ejecutan el sistema operativo Bullseye de Raspberry Pi deben cumplir los siguientes requisitos:

    • NumPy 1.22.4 o posterior instalado en el dispositivo. El sistema operativo Bullseye de Raspberry Pi incluye una versión anterior de NumPy, por lo que puede ejecutar el siguiente comando para actualizar NumPy en el dispositivo.

      pip3 install --upgrade numpy
    • La pila de cámara antigua habilitada en el dispositivo. El sistema operativo Bullseye de Raspberry Pi incluye una nueva pila de cámara que está habilitada de forma predeterminada y no es compatible, por lo que debe activar la pila de cámara antigua.

      Cómo activar la pila de cámara antigua
      1. Ejecute el siguiente comando para abrir la herramienta de configuración de Raspberry Pi.

        sudo raspi-config
      2. Seleccione Opciones de interfaz.

      3. Seleccione Cámara antigua para activar la pila de cámara antigua.

      4. Reinicie el Raspberry Pi.

Dependencias

Cuando implementa un componente, AWS IoT Greengrass también implementa versiones compatibles de sus dependencias. Esto significa que debe cumplir los requisitos del componente y de todas sus dependencias para poder implementar el componente correctamente. En esta sección, se enumeran las dependencias de las versiones publicadas de este componente y las restricciones de las versiones semánticas que definen las versiones de los componentes para cada dependencia. También puede ver las dependencias de cada versión del componente en la consola de AWS IoT Greengrass. En la página de detalles del componente, busque la lista de Dependencias.

2.1.13 and 2.1.14

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de las versiones 2.1.13 y 2.1.14 de este componente.

Dependencia Versiones compatibles Tipo de dependencia
Núcleo de Greengrass >=2.0.0 <2.13.0 Flexible
Almacén de modelos de detección de objetos del DLR ~2.1.0 Rígido
DLR ~1.6.0 Rígido
2.1.12

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.12 de este componente.

Dependencia Versiones compatibles Tipo de dependencia
Núcleo de Greengrass >=2.0.0 <2.12.0 Flexible
Almacén de modelos de detección de objetos del DLR ~2.1.0 Rígido
DLR ~1.6.0 Rígido
2.1.11

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.11 de este componente.

Dependencia Versiones compatibles Tipo de dependencia
Núcleo de Greengrass >=2.0.0 <2.11.0 Flexible
Almacén de modelos de detección de objetos del DLR ~2.1.0 Rígido
DLR ~1.6.0 Rígido
2.1.10

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.10 de este componente.

Dependencia Versiones compatibles Tipo de dependencia
Núcleo de Greengrass >=2.0.0 <2.10.0 Flexible
Almacén de modelos de detección de objetos del DLR ~2.1.0 Rígido
DLR ~1.6.0 Rígido
2.1.9

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.9 de este componente.

Dependencia Versiones compatibles Tipo de dependencia
Núcleo de Greengrass >=2.0.0 <2.9.0 Flexible
Almacén de modelos de detección de objetos del DLR ~2.1.0 Rígido
DLR ~1.6.0 Rígido
2.1.8

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.8 de este componente.

Dependencia Versiones compatibles Tipo de dependencia
Núcleo de Greengrass >=2.0.0 <2.8.0 Flexible
Almacén de modelos de detección de objetos del DLR ~2.1.0 Rígido
DLR ~1.6.0 Rígido
2.1.7

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.7 de este componente.

Dependencia Versiones compatibles Tipo de dependencia
Núcleo de Greengrass >=2.0.0 <2.7.0 Flexible
Almacén de modelos de detección de objetos del DLR ~2.1.0 Rígido
DLR ~1.6.0 Rígido
2.1.6

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.6 de este componente.

Dependencia Versiones compatibles Tipo de dependencia
Núcleo de Greengrass >=2.0.0 <2.6.0 Flexible
Almacén de modelos de detección de objetos del DLR ~2.1.0 Rígido
DLR ~1.6.0 Rígido
2.1.4 - 2.1.5

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de las versiones 2.1.4 a 2.1.5 de este componente.

Dependencia Versiones compatibles Tipo de dependencia
Núcleo de Greengrass >=2.0.0 <2.5.0 Flexible
Almacén de modelos de detección de objetos del DLR ~2.1.0 Rígido
DLR ~1.6.0 Rígido
2.1.3

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.3 de este componente.

Dependencia Versiones compatibles Tipo de dependencia
Núcleo de Greengrass >=2.0.0 <2.4.0 Flexible
Almacén de modelos de detección de objetos del DLR ~2.1.0 Rígido
DLR ~1.6.0 Rígido
2.1.2

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.2 de este componente.

Dependencia Versiones compatibles Tipo de dependencia
Núcleo de Greengrass >=2.0.0 <2.3.0 Flexible
Almacén de modelos de detección de objetos del DLR ~2.1.0 Rígido
DLR ~1.6.0 Rígido
2.1.1

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.1 de este componente.

Dependencia Versiones compatibles Tipo de dependencia
Núcleo de Greengrass >=2.0.0 <2.2.0 Flexible
Almacén de modelos de detección de objetos del DLR ~2.1.0 Rígido
DLR ~1.6.0 Rígido
2.0.x

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.0.x de este componente.

Dependencia Versiones compatibles Tipo de dependencia
Núcleo de Greengrass ~2.0.0 Flexible
Almacén de modelos de detección de objetos del DLR ~2.0.0 Rígido
DLR ~1.3.0 Flexible

Configuración

Este componente ofrece los siguientes parámetros de configuración que puede personalizar cuando implemente el componente.

2.1.x
accessControl

(Opcional) El objeto que contiene la política de autorización que permite al componente publicar mensajes en el tema de notificaciones predeterminado.

Predeterminado:

{ "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

(Opcional) El tema sobre el que desea publicar los resultados de la inferencia. Si modifica este valor, también debe modificar el valor del resources en el parámetro accessControl para que coincida con el nombre del tema personalizado.

Valor predeterminado: ml/dlr/object-detection

Accelerator

El acelerador que desea usar. Los valores admitidos son cpu y gpu.

Los modelos de ejemplo del componente del modelo dependiente solo admiten la aceleración de la CPU. Para usar la aceleración de la GPU con un modelo personalizado diferente, cree un componente de modelo personalizado para anular el componente del modelo público.

Valor predeterminado: cpu

ImageDirectory

(Opcional) La ruta de la carpeta del dispositivo donde los componentes de inferencia leen las imágenes. Puede modificar este valor a cualquier ubicación del dispositivo a la que tenga acceso de lectura y escritura.

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

nota

Si establece el valor de UseCamera en true, se ignora este parámetro de configuración.

ImageName

(Opcional) El nombre de la imagen que el componente de inferencia utiliza como entrada para realizar una predicción. El componente busca la imagen en la carpeta especificada en ImageDirectory. De forma predeterminada, el componente usa la imagen de muestra en el directorio de imágenes predeterminado. AWS IoT Greengrass admite los siguientes formatos de imagen: jpeg, jpg, png y npy.

Valor predeterminado: objects.jpg

nota

Si establece el valor de UseCamera en true, se ignora este parámetro de configuración.

InferenceInterval

(Opcional) El tiempo en segundos entre cada predicción realizada por el código de inferencia. El código de inferencia de ejemplo se ejecuta indefinidamente y repite sus predicciones en el intervalo de tiempo especificado. Por ejemplo, puede cambiarlo por un intervalo más corto si desea utilizar imágenes tomadas por una cámara para realizar predicciones en tiempo real.

Valor predeterminado: 3600

ModelResourceKey

(Opcional) Los modelos que se utilizan en el componente de modelo público dependiente. Modifique este parámetro solo si anuló el componente del modelo público por un componente personalizado.

Predeterminado:

{ "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

(Opcional) El valor de cadena que define si se deben utilizar imágenes de una cámara conectada al dispositivo principal de Greengrass. Los valores admitidos son true y false.

Si establece este valor en true, el código de inferencia de muestra accede a la cámara del dispositivo y ejecuta la inferencia localmente en la imagen capturada. Los valores de los parámetros ImageName y ImageDirectory se pasan por alto. Asegúrese de que el usuario que ejecuta este componente tiene acceso de lectura/escritura a la ubicación donde la cámara almacena las imágenes capturadas.

Valor predeterminado: false

nota

Al ver la receta de este componente, el parámetro UseCamera de configuración no aparece en la configuración predeterminada. Sin embargo, puede modificar el valor de este parámetro en una actualización de la combinación de configuraciones al implementar el componente.

Si establece UseCamera en true, también debe crear un enlace simbólico para permitir que el componente de inferencia acceda a la cámara desde el entorno virtual creado por el componente de tiempo de ejecución. Para obtener más información sobre cómo usar una cámara con los componentes de inferencia de muestra, consulte Actualización de las configuraciones de los componentes.

2.0.x
MLRootPath

(Opcional) La ruta de la carpeta en los dispositivos principales de Linux donde los componentes de inferencia leen las imágenes y escriben los resultados de la inferencia. Puede modificar este valor a cualquier ubicación del dispositivo a la que el usuario que ejecuta este componente tenga acceso de lectura y escritura.

Valor predeterminado: /greengrass/v2/work/variant.DLR/greengrass_ml

Valor predeterminado: /greengrass/v2/work/variant.TensorFlowLite/greengrass_ml

Accelerator

No lo modifique. Actualmente, el único valor admitido para el acelerador es cpu, porque los modelos de los componentes del modelo dependiente se compilan únicamente para el acelerador de la CPU.

ImageName

(Opcional) El nombre de la imagen que el componente de inferencia utiliza como entrada para realizar una predicción. El componente busca la imagen en la carpeta especificada en ImageDirectory. La ubicación por defecto es MLRootPath/images. AWS IoT Greengrass admite los siguientes formatos de imagen: jpeg, jpg, png y npy.

Valor predeterminado: objects.jpg

InferenceInterval

(Opcional) El tiempo en segundos entre cada predicción realizada por el código de inferencia. El código de inferencia de ejemplo se ejecuta indefinidamente y repite sus predicciones en el intervalo de tiempo especificado. Por ejemplo, puede cambiarlo por un intervalo más corto si desea utilizar imágenes tomadas por una cámara para realizar predicciones en tiempo real.

Valor predeterminado: 3600

ModelResourceKey

(Opcional) Los modelos que se utilizan en el componente de modelo público dependiente. Modifique este parámetro solo si anuló el componente del modelo público por un componente personalizado.

Predeterminado:

{ armv7l: "DLR-yolo3-armv7l-cpu-ObjectDetection", x86_64: "DLR-yolo3-x86_64-cpu-ObjectDetection" }

Archivo de registro local

Este componente usa el siguiente archivo de registro.

Linux
/greengrass/v2/logs/aws.greengrass.DLRObjectDetection.log
Windows
C:\greengrass\v2\logs\aws.greengrass.DLRObjectDetection.log
Visualización de los registros de este componente
  • Ejecute el siguiente comando en el dispositivo principal para ver el archivo de registro de este componente en tiempo real. Reemplace /greengrass/v2 o C:\greengrass\v2 por la ruta a la carpeta raíz de AWS IoT Greengrass.

    Linux
    sudo tail -f /greengrass/v2/logs/aws.greengrass.DLRObjectDetection.log
    Windows (PowerShell)
    Get-Content C:\greengrass\v2\logs\aws.greengrass.DLRObjectDetection.log -Tail 10 -Wait

Registros de cambios

En la siguiente tabla, se describen los cambios en cada versión del componente.

Versión

Cambios

2.1.14

Versión actualizada del lanzamiento del núcleo de Greengrass 2.12.5.

2.1.13

Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.12.0 del núcleo de Greengrass.

2.1.12

Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.11.0 del núcleo de Greengrass.

2.1.11

Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.10.0 del núcleo de Greengrass.

2.1.10

Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.9.0 del núcleo de Greengrass.

2.1.9

Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.8.0 del núcleo de Greengrass.

2.1.8

Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.7.0 del núcleo de Greengrass.

2.1.7

Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.6.0 del núcleo de Greengrass.

2.1.6

Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.5.0 del núcleo de Greengrass.

2.1.5

Componente publicado en todas las Regiones de AWS.

2.1.4

Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.4.0 del núcleo de Greengrass.

Esta versión no está disponible en Europa (Londres) (eu-west-2).

2.1.3

Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.3.0 del núcleo de Greengrass.

2.1.2

Mejoras y correcciones de errores
  • Corrige un problema de escalado de la imagen que provocaba que los recuadros delimitadores no fueran precisos en los resultados de la inferencia de detección de objetos del DLR de muestra.

2.1.1

Nuevas características
  • Utilice la versión 1.6.0 del Tiempo de ejecución de aprendizaje profundo.

  • Suma compatibilidad para la detección de objetos de muestra en las plataformas Armv8 (AArch64). Esto amplía la compatibilidad con machine learning para los dispositivos principales de Greengrass que ejecutan NVIDIA Jetson, como el Jetson Nano.

  • Habilite la integración de la cámara para la inferencia de muestras. Utilice el nuevo parámetro de configuración UseCamera para permitir que el código de inferencia de muestra acceda a la cámara del dispositivo principal de Greengrass y ejecute la inferencia localmente en la imagen capturada.

  • Suma compatibilidad para publicar los resultados de la inferencia en la Nube de AWS. Utilice el nuevo parámetro de configuración PublishResultsOnTopic para especificar el tema en el que desea publicar los resultados.

  • Agregue el nuevo parámetro de configuración ImageDirectory que le permite especificar un directorio personalizado para la imagen en la que desea realizar la inferencia.

Mejoras y correcciones de errores
  • Escriba los resultados de la inferencia en el archivo de registro del componente en lugar de en un archivo de inferencia independiente.

  • Utilice el módulo de registro del software AWS IoT Greengrass Core para registrar la salida de los componentes.

  • Utilice el SDK para dispositivos con AWS IoT para leer la configuración del componente y aplicar los cambios de configuración.

2.0.4

Versión inicial.