Создание демонстраций в репозитории Open Model Zoo на Raspberry Pi*

Документация

Установка и настройка

000055510

13.07.2020

Инструментарий OpenVINO™ для пакета ОС Raspbian* не включает демонстрационные приложения, найденные в репозитории Open Model Zoo. Эти демонстрационные приложения можно загрузить отдельно из репозитория Open Model Zoo на GitHub.

Примечание В данной статье предполагается, что перед установкой демонстрационных приложений из репозитория Open Model вы выполнили одно из следующих действий:

 

установили переменные среды.

Если установлен заранее собранный пакет инструментария OpenVINO™ для ОС Raspbian*, выполните следующие команды:

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

Если вы создали инструментарий OpenVINO™ с открытым исходным кодом для ОС Raspbian*, выполните следующие команды:

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

Примечание Переменная PYTHONPATH может отличаться, если используется другая версия Python*, убедитесь в том, что эта переменная соответствует вашей созданной среде.

Как установить

  1. Клонируйте репозиторий Open Model Zoo в ваш домашний каталог:

    cd ~

    git clone https://github.com/opencv/open_model_zoo.git

  2. Перейдите в каталог демонстрационных приложений и создайте каталог сборки:

    cd ~/open_model_zoo/demos

    mkdir build && cd build

  3. Задайте конфигурацию cmake для создания демонстрационных приложений для Raspberry Pi*:

    cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release ..

  4. Выполните команду make help, чтобы вывести на экран список доступных вариантов:

    make help

Вы можете при желании создать отдельные демонстрации, указав имя демонстрационного приложения, например:

make object_detection_demo_ssd_async

Или используйте следующую команду, чтобы создать все демонстрационные приложения:

make all

После завершения процесса сборки двоичные файлы демонстрационных приложений находятся в каталоге ~/open_model_zoo/demos/build/armv7l/Release.

Запустите демонстрационное приложение

Для запуска одного из демонстрационных приложений необходимы модель и входное видео. Выполните указанные ниже шаги, чтобы запустить object_detection_demo_ssd_async.

Чтобы загрузить образец видео, выполните следующие команды:

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

Чтобы скачать модель непосредственно с сайта download.01.org, используйте следующие команды для получения модели обнаружения person-vehicle-bike:

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-vehicle-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-vehicle-bike-detection-crossroad-0078.xml

Примечание Для Intel® NCS2 требуются модели, оптимизированные для 16-разрядного формата чисел с плавающей запятой, известного как FP16. Если ваша модель отличается от примера, может потребоваться ее преобразование с помощью средства оптимизации моделей в формат FP16.

Запуск object_detection_demo_ssd_async:

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

Запуск object_detection_demo_ssd_async for Python:

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

Для получения дополнительной информации об этом и других демонстрационных приложениях используйте флаг -h, например:

./object_detection_demo_ssd_async -h

Этот шаг завершает процедуру установки демонстрационных приложений репозитория Open Model Zoo на ОС Raspberry Pi*.