蛮吉

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【大联大友尚英特尔神经计算棒】+NCS2性能测评及应用

2021-9-21 23:54:04 显示全部楼层
本帖最后由 蛮吉 于 2021-9-22 11:21 编辑

Intel NCS2(神经网络计算棒)性能测评及应用
大家好,很高兴能够参与面包板社区的【大联大友尚英特尔神经计算棒】测评活动,本文主要是对Intel NCS2(神经网络计算棒)做一个简单介绍,然后在Windows10 X64平台下的环境搭建流程及车辆识别的Demo运行,通过在CPU、GPU、NCS2上分别运行Demo,对比执行Demo的效率;然后在树莓派4B 平台下的环境搭建流程及摄像头实时识别人脸的Demo运行。
神经计算棒二代(简称英特尔NCS 2)是英特尔公司人工智能大会上发布的可以在网络边缘构建AI算法和计算机视觉原型设备。英特尔NCS 2是基于Movidius Myriad X视觉处理单元(VPU),并得到英特尔OpenVINO工具包的支持。与上一代神经计算棒相比,NCS2首次配备有神经计算引擎(专用硬件神经网络推理加速器),计算性能得到大幅提升。 借助英特尔NCS 2,计算机视觉和人工智能可以轻松地部署到物联网和边缘设备原型上。无论开发者研发智能相机、无人机、工业机器人还是智能家居设备,英特尔NCS 2都能让原型设备运行得更加快速、更加智能。


一、Win10 X64配置openvino及NCS2的使用(日志)

链接:https://pan.baidu.com/s/14JvFE6z1AptHEQ4gtCe50Q
提取码:5gx9

--资料连接

001.jpg
图(1)NCS2实物图片

openvino_toolkit安装及配置(官方教程链接:InstallIntel® Distribution of OpenVINO™ toolkit for Windows* 10 - OpenVINO™ Toolkit(openvinotoolkit.org))文中涉及到的软件已打包至《安装环境_windows10》文件夹中,VisualStudio版本为2019社区版,cmake版本为cmake-3.21.2-windows-x86_64,python版本为python-3.6.5-amd64,openvino_toolkit版本为2021.04.01 LTS。

(一)安装依赖软件:


PS:Cmake与Python安装过程中,必须要加入到环境变量,在C盘容量允许情况下,最好采用默认安装位置。

(二)安装openvino_toolkit

1、官方历史版本下载地址:Fast Track ComputerVision & Deep Learning Inference With Intel® Distribution of OpenVINO™toolkit ,在页面中按照要求填写基础信息,选择安装平台(如图2),这里选择windows平台,选择完成后,点击submit,进入下载选择界面,根据自己需要,选择对应版本(如图3),《安装环境_windows10》文件夹提供的软件包为2021.04.01 LTS,全功能安装。

002.png
图(2)填写基础信息
003.png
图(3)选择对应版本

PS:在C盘容量允许情况下,最好采用默认安装位置,后续会省去很多麻烦。

2、下载完成后,双击安装,安装过程与通用软件一样。

004.png

图(4)安装过程a

5.png

图(5)安装过程b

6.png

图(5)安装过程c

(三)openvino_toolkit环境配置

1、按快捷键“Win+R”,进入“运行”,输入“C:\Program Files(x86)\Intel\openvino_2021\bin\setupvars.bat”命令回车,初始化openvino_toolkit。
2、输入“cd C:\Program Files (x86)\Intel\openvino_2021\deployment_tools\model_optimizer\install_prerequisites”命令回车,输入“install_prerequisites.bat”命令回车,配置模型优化器,这条命令会配置openvino_toolkit支持的所有模型优化器,(Caffe*,TensorFlow* 1.x, MXNet*, Kaldi*, ONNX*),一步到位,也可以单独配置,。
PS:输入“cd C:\Program Files (x86)\Intel\openvino_2021\deployment_tools\model_optimizer\install_prerequisites”命令回车,然后根据需求配置。
Caffe*:install_prerequisites_caffe.bat;
TensorFlow*1.x:install_prerequisites_tf.bat;
TensorFlow*2.x:install_prerequisites_tf2.bat;
MXNet*:install_prerequisites_mxnet.bat;
Kaldi*:install_prerequisites_onnx.bat;
ONNX*:install_prerequisites_kaldi.bat;

(四)测试环境配置

1、按快捷键“Win+R”,进入“运行”,输入“C:\Program Files (x86)\Intel\openvino_2021\bin\setupvars.bat”命令回车,初始化openvino_toolkit。2、输入“cd C:\Program Files (x86)\Intel\openvino_2021\deployment_tools\demo”回车,进入测试Demo,输入“.\ demo_security_barrier_camera.bat”回车,运行测试Demo,环境配置无误后,得到如图结果。

7.png
图(7)CPU运行结果
8.png
图(8)GPU运行结果
9.png
图(9)NCS2运行结果




二、树莓派4B配置openvino及NCS2的使用(日志)

10.jpg
图(10)树莓派4B及NCS2实物图

(一)树莓派4B环境搭建及open vino环境配置

1、树莓派4B系统安装:自行搜索安装教程,这里不做具体介绍;
2、下载OpenVINO 2019.3.334版本至树莓派4B Downloads文件夹下;
3、打开树莓派4B的VNC功能,使用VNC远程连接树莓派4B;
4、输入如下命令,进行解压:
cd~/Downloads/;
​tar -xfl_openvino_toolkit_runtime_raspbian_p_2019.3.334.tgz;
解压后进行重命名:intel_openvino;
5、输入如下命令,初始化Open vino:
sourceintel_openvino/bin/setupvars.sh;
​sh intel_openvino/install_dependencies/install_NCS_udev_rules.sh;
​sed -i"s|<INSTALLDIR>|$(pwd)/intel_openvino|" intel_openvino/bin/setupvars.sh;
6、使用如下命令,将Open vino加入环境变量:
echo"source /opt/intel/openvino_2021/bin/setupvars.sh" >> ~/.bashrc;
重开一个新的命令行窗口,登陆后提示[setupvars.sh] OpenVINO environment initialized则说明配置成功。
7、输入如下代码,为英特尔神经棒2代配置USB规则:
sudousermod -a -G users "$(whoami)";
​sh intel_openvino/install_dependencies/install_NCS_udev_rules.sh;
成功后,显示如下:
Updatingudev rules...
Udevrules have been successfully installed.
8、把英特尔神经棒插在树莓派的USB口上进行编译:
cdintel_openvino/deployment_tools/inference_engine/samples;
​mkdir build && cdbuild;
​cmake ..-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_CXX_FLAGS="-march=armv7-a";
make-j4 object_detection_sample_ssd;
到此为止,环境配置完毕。
11.jpg
图(11)树莓派4B及NCS2连接图
12.png
图(12)树莓派4B配置完成

(二)树莓派4B运行人脸识别历程

1、配置树莓派摄像头:

sudo apt-get installpython-opencv
sudo apt-get install fswebcam
13.jpg
图(13)NCS2与树莓派4合照及摄像头

运行sudo nano/etc/modules,在结尾加上:bcm2835-v4l2;然后重启树莓派4B;输入:vcgencmd get_camera,输出结果:supported=1   detected=1;

在树莓派命令行中运行这条命令:exportDISPLAY=:0.0

2、打开资料包内的人脸识别历程;
14.png
图(14)树莓派4运行代码

3、运行结果
15.png
图(15)树莓派4运行结果

2.jpg 002.PNG 001.PNG

图(16)其他设备应用NCS2
好了,本次测评到此结束,再次感谢面包板社区提供的NCS2。
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阿常

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