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サポートされているコンピュータービジョンモデルとカメラ

AWS Panorama は PyTorch、、Apache MXNet、および で構築されたモデルをサポートしています TensorFlow。アプリケーションをデプロイすると、AWSPanorama は SageMaker Neo でモデルをコンパイルします。 SageMaker Neo と互換性のあるレイヤーを使用する限り、Amazon SageMaker または開発環境でモデルを構築できます。

ビデオを処理し、モデルに送信する画像を取得するには、AWSPanora Appliance はRTSPプロトコルを使用して H.264 でエンコードされたビデオストリームに接続します。AWS Panorama は、さまざまな一般的なカメラの互換性をテストします。

サポートされているモデル

AWS Panorama 用のアプリケーションを構築するときは、アプリケーションがコンピュータビジョンに使用する機械学習モデルを提供します。モデルフレームワークによって提供される、事前構築済みでトレーニング済みのモデル、サンプルモデル、または自分で構築してトレーニングしたモデルを使用できます。

Panorama はアプリケーションをデプロイするとき、 SageMaker Neo AWS コンパイラを使用してコンピュータビジョンモデルをコンパイルします。 SageMaker Neo は、ターゲットプラットフォームで効率的に実行されるようにモデルを最適化するコンパイラです。Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) のインスタンス、または AWS Panorama アプライアンスなどのエッジデバイスです。

AWS Panorama は PyTorch、 SageMaker Neo がエッジデバイスでサポート TensorFlow する 、Apache MXNet、および のバージョンをサポートしています。独自のモデルを構築するときは、SageMaker Neo リリースノート に記載されているフレームワークバージョンを使用できます。では SageMaker、組み込みの画像分類アルゴリズム を使用できます。

AWS Panorama でのモデルの使用の詳細については、「」を参照してくださいコンピュータービジョンモデル。

サポート対象カメラ

AWS Panorama アプライアンスは、ローカルネットワークRTSP経由で出力するカメラからの H.264 ビデオストリームをサポートします。2 メガピクセルを超えるカメラストリームの場合、アプライアンスは画像を 1920x1080 ピクセル、またはストリームの縦横比を維持する同等のサイズに縮小します。

Panorama AWS アプライアンスとの互換性については、次のカメラモデルがテストされています。

アプライアンスのハードウェア仕様については、「AWS Panorama アプライアンスの仕様」を参照してください。