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지원되는 컴퓨터 비전 모델 및 카메라
AWS Panorama는 PyTorch, Apache MXNet및 로 빌드된 모델을 지원합니다 TensorFlow. 애플리케이션을 배포하면 AWS Panorama가 SageMaker AI Neo에서 모델을 컴파일합니다. SageMaker AI Neo와 호환되는 계층을 사용하는 한 Amazon SageMaker AI 또는 개발 환경에서 모델을 빌드할 수 있습니다.
비디오를 처리하고 모델로 전송할 이미지를 가져오기 위해 AWS Panorama 어플라이언스는 RTSP 프로토콜을 사용하여 H.264 인코딩 비디오 스트림에 연결합니다. AWS Panorama는 다양한 일반 카메라의 호환성을 테스트합니다.
지원되는 모델
AWS Panorama용 애플리케이션을 빌드할 때 애플리케이션이 컴퓨터 비전에 사용하는 기계 학습 모델을 제공합니다. 모델 프레임워크에서 제공하는 사전 빌드 및 사전 학습된 모델, 샘플 모델 또는 직접 구축하고 학습한 모델을 사용할 수 있습니다.
참고
AWS Panorama 버전 8.0.29는 Sagemaker Neo 모델에 대한 지원을 종료합니다. 업데이트 후 애플리케이션을 처리하는 방법에 대한 자세한 내용은 업데이트 후 AWS Panorama 사용 8.0.29 섹션을 참조하세요.
참고
AWS Panorama로 테스트한 사전 빌드된 모델 목록은 모델 호환성
애플리케이션을 배포할 때 AWS Panorama는 SageMaker AI Neo 컴파일러를 사용하여 컴퓨터 비전 모델을 컴파일합니다. SageMaker AI Neo는 Amazon Elastic Compute Cloud(AmazonEC2)의 인스턴스 또는 AWS Panorama 어플라이언스와 같은 엣지 디바이스일 수 있는 대상 플랫폼에서 효율적으로 실행되도록 모델을 최적화하는 컴파일러입니다.
AWS Panorama는 SageMaker AI Neo에서 엣지 디바이스에 대해 TensorFlow 지원되는 PyTorchApache MXNet및의 버전을 지원합니다. 자체 모델을 빌드할 때 SageMaker AI Neo 릴리스 정보에
AWS Panorama에서 모델을 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요컴퓨터 비전 모델.
지원되는 카메라
AWS Panorama 어플라이언스는 로컬 네트워크를 RTSP 통해 출력하는 카메라의 H.264 비디오 스트림을 지원합니다. 2메가픽셀을 초과하는 카메라 스트림의 경우 어플라이언스는 이미지를 1920x1080 픽셀 또는 스트림의 가로 세로 비율을 유지하는 동등한 크기로 축소합니다.
다음 카메라 모델은 AWS Panorama 어플라이언스와의 호환성을 테스트했습니다.
어플라이언스의 하드웨어 사양은 AWS Panorama 어플라이언스 사양를 참조하십시오.
