En mai 2018, Microsoft avait présenté un partenariat avec Qualcomm afin de mettre au point le kit développeur Vision AI. Nul besoin d'atteindre la prochaine conférence Build pour suivre les avancées de ce projet. Hier, la firme de Redmond et le fondeur ont annoncé la disponibilité générale du kit.
Pour rappel, le projet Vision AI vise à faciliter le développement d'algorithmes de computer vision en temps réel. A cet effet, le kit comprend une caméra 4K équipée de la plateforme Vision Intelligence 300 de Qualcomm. Celle-ci embarque deux processeurs d'images (ISP) capables de gérer le HDR, de réduire le bruit et d'améliorer l'autofocus. Elle prend en charge le 4K à 60 FPS et profite d'un SDK pour y déployer des modèles de machine learning.
Microsoft commercialise sa caméra conçue en partenariat avec Qualcomm
La caméra est animée par le Snapdragon 603, un processeur associé à 4 Go LDDR4X et 16 Go de stockage interne. Quatre microphones servent à enregistrer l'environnement et à “entendre” les commandes vocales. L'appareil dispose du Wifi (802.11b/g/n 2,4/ 5 GHz), d'un port HDMI, d'une entrée et sortie micro, ainsi qu'un emplacement Micro SD.
Microsoft y ajoute un logiciel pour concevoir des solutions de computer vision. Il est connecté à Azure IoT Edge et à Azure Machine Learning. Ainsi, les développeurs peuvent mettre au point des modèles qui traitent les images en temps réel depuis la caméra. Il utilise Visual Studio Code et fonctionne avec Python.
La firme de Redmond vante la possibilité de déployer des algorithmes au sein du kit Vision AI en quelques minutes. Pour cela, les acheteurs de cette solution ont trois options suivant leur niveau de connaissance.
Vision AI : une solution adaptée à tous les profils techniques
L'entreprise a ainsi lancé Custom Vision, une offre Azure Cognitive Service. Depuis une interface visuelle, une personne avec une expérience de développement limité peut télécharger ses données, entraîner un modèle et le déployer en automatisant l'étiquetage d'images. Microsoft inclut 183 algorithmes pour faciliter la création rapide de cas d'usage.
Les data scientists peuvent de leur côté utiliser Azure Machine Learning pour mette au point des modèles personnalisés et de les déployer sur le kit Vision AI. Ils chargent les données sur Azure Blob Storage, lancent une expérimentation de transfer learning, convertissent l'algorithme grâce au logiciel fourni et l'installent à l'aide d'Azure IoT Edge.
Les développeurs passent par l'environnement Visual Studio Code. Ils peuvent gérer leur code et se connecter aux services Azure par le biais de plug-ins. La firme a publié un dossier GitHub qui inclut des modules Python, des configurations Azure IoT et des fichiers Docker pour la création de containers et leur déploiement. Enfin, l'extension Vision AI DevKit permet à ces experts de lancer des modules, gérer Azure IoT Hub et traiter les flux de données via Stream Analytics.
Cette solution est disponible à la vente sur le site commercial américain d'Arrow pour 249 dollars. La page évoque des cas d'usage possibles comme la sécurisation de logements, le développement d'objets connectés intelligent ou l'analyse visuelle d'un magasin. Les services Azure sont gratuits la première année si l'on ne dépasse pas un certain niveau d'utilisation.
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