TensorFlow 라이트 오브젝트 감지

(선택 사항) 구성 요소가 기본 알림 주제에 메시지를 게시할 수 있도록 하는 권한 부여 정책이 포함된 객체입니다.

기본값:

{
   "aws.greengrass.ipc.mqttproxy": {
      "aws.greengrass.TensorFlowLiteObjectDetection:mqttproxy:1": {
         "policyDescription": "Allows access to publish via topic ml/tflite/object-detection.",
         "operations": [
            "aws.greengrass#PublishToIoTCore"
         ],
         "resources": [
            "ml/tflite/object-detection"
         ]
      }
   }
}

(선택 사항) 추론 결과를 게시하려는 주제입니다. 이 값을 수정하는 경우 accessControl 매개 변수의 값도 사용자 지정 주제 이름과 일치하도록 수정해야 합니다. resources

기본값: ml/tflite/object-detection

사용하려는 액셀러레이터. 지원되는 값은 cpu 및 gpu입니다.

종속 모델 구성 요소의 샘플 모델은 CPU 가속만 지원합니다. 다른 사용자 지정 모델에서 GPU 가속을 사용하려면 사용자 지정 모델 구성 요소를 만들어 공개 모델 구성 요소를 재정의하십시오.

기본값: cpu

(선택 사항) 추론 구성 요소가 이미지를 읽는 기기의 폴더 경로입니다. 읽기/쓰기 권한이 있는 장치의 모든 위치로 이 값을 수정할 수 있습니다.

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

(선택 사항) 추론 구성 요소가 메이크 예측의 입력으로 사용하는 이미지의 이름. 구성요소는 에 지정된 폴더에서 이미지를 찾습니다. ImageDirectory 기본적으로 구성 요소는 기본 이미지 디렉터리의 샘플 이미지를 사용합니다. AWS IoT Greengrass jpeg, jpgpng, 및 같은 이미지 형식을 지원합니다npy.

기본값: objects.jpg

(선택 사항) 추론 코드로 예측한 각 예측 사이의 시간 (초). 샘플 추론 코드는 무한정 실행되며 지정된 시간 간격으로 예측을 반복합니다. 예를 들어 카메라로 촬영한 이미지를 실시간 예측에 사용하려는 경우 이 간격을 더 짧게 변경할 수 있습니다.

기본값: 3600

(선택 사항) 종속 공개 모델 구성 요소에 사용되는 모델. 공개 모델 구성 요소를 사용자 지정 구성 요소로 재정의하는 경우에만 이 매개 변수를 수정하십시오.

기본값:

{
    "model": "TensorFlowLite-SSD"
}

(선택 사항) Greengrass 코어 장치에 연결된 카메라의 이미지를 사용할지 여부를 정의하는 문자열 값입니다. 지원되는 값은 true 및 false입니다.

이 값을 로 true 설정하면 샘플 추론 코드가 기기의 카메라에 액세스하여 캡처한 이미지에 대해 로컬에서 추론을 실행합니다. ImageName및 ImageDirectory 매개변수의 값은 무시됩니다. 이 구성 요소를 실행하는 사용자에게 카메라가 캡처한 이미지를 저장하는 위치에 대한 읽기/쓰기 권한이 있는지 확인하십시오.

기본값: false