Klasifikasi citra DLR

(Opsional) Objek yang berisi kebijakan otorisasi yang memungkinkan komponen untuk mempublikasikan pesan ke topik pemberitahuan default.

Default:

{
   "aws.greengrass.ipc.mqttproxy": {
      "aws.greengrass.DLRImageClassification:mqttproxy:1": {
         "policyDescription": "Allows access to publish via topic ml/dlr/image-classification.",
         "operations": [
            "aws.greengrass#PublishToIoTCore"
         ],
         "resources": [
            "ml/dlr/image-classification"
         ]
      }
   }
}

(Opsional) Topik di mana Anda ingin mempublikasikan hasil inferensi. Jika Anda mengubah nilai ini, maka Anda juga harus mengubah nilai resources di parameter accessControl agar cocok dengan nama topik kustom Anda.

Default: ml/dlr/image-classification

Akselerator yang ingin Anda gunakan. Nilai yang didukung adalah cpu dan gpu.

Model sampel dalam komponen model dependen hanya mendukung akselerasi CPU. Untuk menggunakan akselerasi GPU dengan model kustom yang berbeda, buat komponen model kustom untuk menimpa komponen model publik.

Default: cpu

(Opsional) Jalur folder pada perangkat di mana komponen inferensi membaca gambar. Anda dapat mengubah nilai ini ke lokasi mana pun di perangkat Anda yang memiliki akses baca/tulis.

Default: /greengrass/v2/packages/artifacts-unarchived/component-name/image_classification/sample_images/

(Opsional) Nama gambar yang digunakan oleh komponen inferensi sebagai masukan untuk membuat prediksi. Komponen mencari gambar dalam folder yang ditentukan dalam ImageDirectory. Secara default, komponen menggunakan gambar sampel di direktori gambar default. AWS IoT Greengrass mendukung format gambar berikut:jpeg,jpg,png, dannpy.

Default: cat.jpeg

(Opsional) Waktu dalam detik antara setiap prediksi yang dibuat oleh kode inferensi. Kode inferensi sampel berjalan tanpa batas waktu dan mengulangi prediksinya pada interval waktu yang ditentukan. Misalnya, Anda dapat mengubahnya menjadi interval yang lebih pendek jika ingin menggunakan gambar yang diambil oleh kamera untuk prediksi real-time.

Default: 3600

(Opsional) Model yang digunakan dalam komponen model publik dependen. Ubah parameter ini hanya jika Anda menimpa komponen model publik dengan komponen kustom.

Default:

{
    "armv7l": "DLR-resnet50-armv7l-cpu-ImageClassification",
    "aarch64": "DLR-resnet50-aarch64-cpu-ImageClassification",
    "x86_64": "DLR-resnet50-x86_64-cpu-ImageClassification",
    "windows": "DLR-resnet50-win-cpu-ImageClassification"
}

(Opsional) Nilai string yang menentukan apakah akan menggunakan gambar dari kamera yang terhubung ke perangkat inti Greengrass. Nilai yang didukung adalah true dan false.

Ketika Anda menetapkan nilai ini ke true, kode kesimpulan sampel akan mengakses kamera pada perangkat Anda dan menjalankan kesimpulan secara lokal pada gambar yang ditangkap. Nilai ImageName dan parameter ImageDirectory diabaikan. Pastikan bahwa pengguna yang menjalankan komponen ini memiliki akses baca/tulis ke lokasi di mana kamera menyimpan gambar yang diambil.

Default: false

(Opsional) Jalur folder pada perangkat inti Linux tempat komponen inferensi membaca gambar dan menulis hasil inferensi. Anda dapat mengubah nilai ini ke lokasi mana pun di perangkat Anda yang padanya pengguna menjalankan komponen ini memiliki akses baca/tulis.

Default: /greengrass/v2/work/variant.DLR/greengrass_ml

Default: /greengrass/v2/work/variant.TensorFlowLite/greengrass_ml

Akselerator yang ingin Anda gunakan. Nilai yang didukung adalah cpu dan gpu.

Model sampel dalam komponen model dependen hanya mendukung akselerasi CPU. Untuk menggunakan akselerasi GPU dengan model kustom yang berbeda, buat komponen model kustom untuk menimpa komponen model publik.

Default: cpu

(Opsional) Nama gambar yang digunakan oleh komponen inferensi sebagai masukan untuk membuat prediksi. Komponen mencari gambar dalam folder yang ditentukan dalam ImageDirectory. Lokasi defaultnya adalahMLRootPath/images. AWS IoT Greengrass mendukung format gambar berikut:jpeg,jpg,png, dannpy.

Default: cat.jpeg

(Opsional) Waktu dalam detik antara setiap prediksi yang dibuat oleh kode inferensi. Kode inferensi sampel berjalan tanpa batas waktu dan mengulangi prediksinya pada interval waktu yang ditentukan. Misalnya, Anda dapat mengubahnya menjadi interval yang lebih pendek jika ingin menggunakan gambar yang diambil oleh kamera untuk prediksi real-time.

Default: 3600

(Opsional) Model yang digunakan dalam komponen model publik dependen. Ubah parameter ini hanya jika Anda menimpa komponen model publik dengan komponen kustom.

Default:

armv7l: "DLR-resnet50-armv7l-cpu-ImageClassification"
x86_64: "DLR-resnet50-x86_64-cpu-ImageClassification"