Aufbau von Open Model Zoo Demos auf Raspberry Pi*

Dokumentation

Installation und Setup

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13.07.2020

Das OpenVINO™ Toolkit für das Raspbian* OS-Paket umfasst nicht die Demo-Anwendungen, die im Open Model Zoo zu finden sind. Diese Demos können separat vom Open Model Zoo GitHub Repository heruntergeladen werden.

Hinweis Vor der Installation der Open Model Zoo Demos nimmt der Artikel an, dass Sie eine der folgenden Optionen durchgeführt haben:

 

Umgebungsvariablen einstellen

Wenn das vorgefertigte Paket des OpenVINO™ Toolkits für Raspbian* OS installiert ist, führen Sie die folgenden Befehle aus:

Source/opt/intel/openvino/bin/setupvars.sh

Wenn Sie das Open Source OpenVINO™ Toolkit für Raspbian* Betriebssystem erstellt haben, führen Sie die folgenden Befehle aus:

Export ngraph_DIR=/home/pi/openvino/build/ngraph
Export InferenceEngine_DIR=/home/pi/openvino/build
Export PYTHONPATH=/home/pi/openvino/bin/armv7l/Release/lib/python_api/python3.7
Export LD_LIBRARY_PATH=/home/pi/openvino/bin/armv7l/Release/lib/
Export OpenCV_DIR=/usr/local/lib/cmake/opencv4

Hinweis Die PYTHONPATH-Variable kann abweichen, wenn Sie eine andere Version von Python* verwenden, stellen Sie bitte sicher, dass diese Variable Ihrer entwickelten Umgebung entspricht.

Installationsanleitung

  1. Klonen Sie das Open Model Zoo Repository in Ihr Home-Verzeichnis:

    Cd ~

    Git Clone https://github.com/opencv/open_model_zoo.git

  2. Navigieren Sie zum Demo-Verzeichnis und erstellen Sie einen Build-Ordner.

    Cd ~/open_model_zoo/demos

    mkdir build && cd build

  3. Konfigurieren Sie cmake für den Aufbau der Demos für Raspberry Pi*:

    cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release ..

  4. Führen Sie Hilfe leisten aus, um verfügbare Optionen zu listen:

    Hilfe leisten

Sie können auswählen, individuelle Demos zu erstellen, indem Sie den Demonamen angeben, z. B.:

make object_detection_demo_ssd_async

Oder verwenden Sie den folgenden Befehl, um alle Demos zu erstellen:

alles durchführen

Nachdem der Erstellungsprozess abgeschlossen ist, finden Sie die Demo-Binarys im Verzeichnis ~/open_model_zoo/demos/build/armv7l/Release.

Eine Demo-Anwendung ausführen

Um eine der Demo-Anwendungen auszuführen, ist ein Modell- und Eingabevideo erforderlich. Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die object_detection_demo_ssd_async. auszuführen.

Um ein Beispielvideo herunterzuladen, führen Sie die folgenden Befehle aus:

cd ~/Downloads
wget https://github.com/intel-iot-devkit/sample-videos/raw/master/person-bicycle-car-detection.mp4

Um ein Modell direkt von download.01.org herunterzuladen, verwenden Sie die folgenden Befehle, um ein Modell für die person-vehicle-bikeErkennung zu erhalten:

cd ~/Downloads
wget https://download.01.org/opencv/2020/openvinotoolkit/2020.3/open_model_zoo/models_bin/1/person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078/FP16/person-bike-detection-crossroad-0078.bin
wget https://download.01.org/opencv/2020/openvinotoolkit/2020.3/open_model_zoo/models_bin/1/person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078/FP16/person-bike-detection-crossroad-0078.xml

Hinweis Der Intel® NCS2 erfordert Modelle, die für das als FP16 bezeichnete 16-Bit-Gleitkommaformat optimiert sind. Ihr Modell, wenn es sich von dem Beispiel unterscheidet, kann die Konvertierung mit dem Model Optimizer zu FP16 erfordern.

object_detection_demo_ssd_async wird ausgeführt:

cd ~/open_model_zoo/demos/build/armv7l/Release
/object_detection_demo_ssd_async -i ~/Downloads/person-bicycle-car-detection.mp4 -m ~/Downloads/person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078.xml -d MYRIAD

object_detection_demo_ssd_async für Python wird ausgeführt:

cd ~/open_model_zoo/demos/python_demos/object_detection_demo_ssd_async/
python3 object_detection_demo_ssd_async.py -i ~/files/person-bicycle-car-detection.mp4 -m ~/models/person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078.xml -d MYRIAD

Für weitere Informationen dazu und andere Demos verwenden Sie die Option -H, zum Beispiel:

./object_detection_demo_ssd_async -h

Dies schließt den Installationsvorgang für die Open Model Zoo Demos auf Raspberry Pi* OS ab.