ติดตั้งชุดเครื่องมือ OpenVINO™ สําหรับระบบปฏิบัติการ Raspbian* จากภาพ Docker*

เอกสาร

การติดตั้งและตั้งค่า

000055220

26/09/2022

Intel ดิสทริบิวชันของชุดเครื่องมือ OpenVINOช่วยให้ปรับใช้และรักษารหัสของคุณได้ง่ายขึ้น รันไทม์ (โปรแกรมการอนุมาน) ช่วยให้คุณสามารถปรับแต่งประสิทธิภาพได้โดยรวบรวมเครือข่ายที่ปรับประสิทธิภาพใหม่และจัดการการดําเนินงานการอนุมานบนอุปกรณ์เฉพาะ

คู่มือนี้อธิบายขั้นตอนการสร้างภาพ Docker* เพื่อติดตั้งชุดเครื่องมือ OpenVINO™ สําหรับระบบปฏิบัติการ Raspbian*

ความต้องการของระบบ

ระบบปฏิบัติการเป้าหมาย

  • Raspbian* ส่วนเสริม, 32 บิต
  • Raspbian* Buster, 32 บิต

ระบบปฏิบัติการโฮสต์

  • Raspbian* ส่วนเสริม, 32 บิต
  • Raspbian* Buster, 32 บิต

ฮาร์ดแวร์

  • บอร์ด Raspberry Pi* พร้อมสถาปัตยกรรม ARM* ARMv7-A CPU ตรวจสอบ uname -m กลับ armv7l.
    • Raspberry Pi* 3 รุ่น B+
    • Raspberry Pi* 4 รุ่น B
  • Intel® Neural Compute Stick 2

ซอฟต์แวร์

หมาย เหตุ

ใช้สคริปต์ความสะดวก โดยอัตโนมัติในการติดตั้ง Docker* เนื่องจากขณะนี้เป็นวิธีเดียวที่จะติดตั้งชุดเครื่องมือนี้สําหรับ Raspbian* ค้นหาข้อมูลเพิ่มเติม

การสร้างภาพ Docker* เพื่อIntel® Neural Compute Stick 2

ภาพประกอบ

ในการสร้างภาพ Docker* คุณจะต้องสร้าง Dockerfile ที่มีตัวแปรและคําสั่งที่กําหนดซึ่งจําเป็นในการสร้างภาพการติดตั้งชุดเครื่องมือ OpenVINO™

สร้าง Dockerfile ของคุณโดยใช้ตัวอย่างต่อไปนี้เป็นเทมเพลต

  1. สร้างหรือไปที่ไดเรกทอรีที่คุณจะสร้างภาพ Docker* ของคุณ เอกสารนี้สร้าง ~/Docker ได เรก ทอรี

    mkdir ~/docker && cd ~/docker

  2. ดาวน์โหลด เทมเพลต Dockerfile (ZIP) จากคู่มือนี้หรือสร้าง Dockerfile ของคุณเองโดยใช้เนื้อหาของเทมเพลตด้านล่าง

    vi Dockerfile

    FROM balenalib/raspberrypi3:buster

    ARG DOWNLOAD_LINK=https://github.com/openvinotoolkit/openvino/releases/download/2022.2.0/l_openvino_toolkit_debian9_arm_2022.2.0.7713.af16ea1d79a_x86_64.tgz
    ARG INSTALL_DIR=/opt/intel/openvino
    ARG BIN_FILE=https://storage.openvinotoolkit.org/repositories/open_model_zoo/2022.1/models_bin/3/person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078/FP16/person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078.bin
    ARG WEIGHTS_FILE=https://storage.openvinotoolkit.org/repositories/open_model_zoo/2022.1/models_bin/3/person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078/FP16/person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078.xml
    ARG IMAGE_FILE=https://cdn.pixabay.com/photo/2018/07/06/00/33/person-3519503_960_720.jpg

    RUN apt-get --allow-unauthenticated upgrade
    RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
       apt-utils \
       automake \
       cmake \
       cpio \
       gcc \
       g++ \
       libatlas-base-dev \
       libstdc++6 \
       libtool \
       libusb-1.0.0-dev \
       lsb-release \
       make \
       python3-pip \
       python3-numpy \
       python3-scipy \
       libgtk-3-0 \
       pkg-config \
       libavcodec-dev \
       libavformat-dev \
       libswscale-dev \
       sudo \
       udev \
       unzip \
       vim \
       git \
       wget && \
       rm -rf /var/lib/apt/lists/*
    RUN mkdir -p $INSTALL_DIR && cd $INSTALL_DIR && \
       wget -c $DOWNLOAD_LINK && \
       tar xf l_openvino_toolkit_debian9_arm*.tgz --strip 1 -C $INSTALL_DIR
    # add USB rules
    RUN sudo usermod -a -G users "$(whoami)"
    # build Object Detection sample
    RUN /bin/bash -c "source $INSTALL_DIR/setupvars.sh && \
       cd $INSTALL_DIR/install_dependencies && \
       sh install_NCS_udev_rules.sh"
    RUN echo "source /opt/intel/openvino/setupvars.sh" >> ~/.bashrc && \
       mkdir /root/Downloads && \
       cd $INSTALL_DIR/samples/c/ && \
       /bin/bash -c "source $INSTALL_DIR/setupvars.sh && \
       ./build_samples.sh && \
       cd $INSTALL_DIR/samples/cpp/ && \
       ./build_samples.sh && \
       wget --no-check-certificate $BIN_FILE -O /root/Downloads/person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078.bin && \
       wget --no-check-certificate $WEIGHTS_FILE -O /root/Downloads/person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078.xml && \
       wget --no-check-certificate $IMAGE_FILE -O /root/Downloads/walk.jpg "

     

     
    หมาย เหตุ

    คุณจะต้องเปลี่ยนลิงก์โดยตรงไปยังแพ็คเกจชุดเครื่องมือ OpenVINO™ ในตัวแปรDOWNLOAD_LINK ในเทมเพลตด้านบนด้วยเวอร์ชั่นล่าสุด คุณสามารถคัดลอกลิงก์ของชุดเครื่องมือ OpenVINO สําหรับแพ็คเกจ Raspbian* OS (เช่น l_openvino_toolkit_debian9_arm_*_x86_64.tgz) จาก https://storage.openvinotoolkit.org เลือกเวอร์ชันล่าสุดที่มี ให้คลิกขวาที่ URL แล้วกด คัดลอกที่อยู่ลิงก์

  3. หากต้องการสร้างภาพ Docker* สําหรับ Intel® Movidius™ Neural Compute Stick หรือ Intel® Neural Compute Stick 2 ให้เรียกใช้คําสั่งต่อไปนี้:

    docker build . -t

    (for example, docker build . -t openvino-rpi)

การเรียกใช้และการทดสอบภาพของ Docker*

ข้อจํากัดที่ทราบ:

  • อุปกรณ์ Intel® Neural Compute Stick 2 จะเปลี่ยน VendorID และ DeviceID ระหว่างการดําเนินการ และในแต่ละครั้งที่ค้นหาระบบโฮสต์เป็นอุปกรณ์ใหม่ ซึ่งหมายความว่าไม่สามารถติดตั้งได้ตามปกติ
  • เหตุการณ์ UDEV จะไม่ถูกส่งต่อไปยังคอนเทนเนอร์ตามค่าเริ่มต้น และไม่ทราบถึงการเชื่อมต่ออุปกรณ์ใหม่
  • รองรับอุปกรณ์เดียวเท่านั้นต่อโฮสต์

เรียกใช้แอปการวัดประสิทธิภาพ

แอปพลิเคชันทํางานร่วมกับรุ่นต่างๆ ในรูปแบบ OpenVINO IR (model.xml และ model.bin) และ ONNX (model.onnx) ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้แปลงรุ่นของคุณหากจําเป็น

  1. ใช้ตัวเลือกต่อไปนี้เพื่อเรียกใช้งานภาพบนIntel® Neural Compute Stick 2 ในการเรียกใช้คอนเทนเนอร์นี้ในโหมดโต้ตอบและมีสิทธิ์พิเศษ ให้เปิดใช้งานการกําหนดค่าเครือข่าย Docker เป็นโฮสต์ แล้วติดตั้งอุปกรณ์ทั้งหมดเข้ากับคอนเทนเนอร์:

    docker run -it --privileged -v /dev:/dev --network=host /bin/bash

    (for example, docker run -it --privileged -v /dev:/dev --network=host openvino-rpi /bin/bash)

  2. ใช้คําสั่งต่อไปนี้เพื่อเรียกใช้แอปการวัดประสิทธิภาพ ไปที่ไดเรกทอรี Build Samples:

    cd /root/inference_engine_._samples_build/armv7l/Release/

  3. เรียกใช้การวัดประสิทธิภาพด้วยตัวเลือกเริ่มต้น ใช้คําสั่งต่อไปนี้พร้อมข้อมูลจําเพาะสําหรับรุ่นและพาธไปยังภาพอินพุต:

    ./benchmark_app -m ~/Downloads/person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078.xml -i ~/Downloads/walk.jpg -d MYRIAD

ขั้นตอนการติดตั้งชุดเครื่องมือ OpenVINO™ สําหรับ Raspbian* จากภาพ Docker* เสร็จสมบูรณ์

หมาย เหตุ

ซึ่งมีผลกับการเปิดตัวชุดเครื่องมือ OpenVINO™ 2022.2

 

หัวข้อที่เกี่ยวข้อง
การสร้างการสาธิต Zoo Model แบบเปิดบน Raspberry Pi*
ขั้นตอนการทํางานสําหรับ Raspberry Pi*
ตัวอย่างโค้ดของชุดเครื่องมือ OpenVINO™ อื่นๆ
สวนโจวแบบเปิดของชุดเครื่องมือ OpenVINO™
ปรับเครือข่ายให้เหมาะสมสําหรับอุปกรณ์ Intel® Neural Compute Stick (Intel® NCS2)
ฟอรัมชุมชนและการสนับสนุนทางเทคนิค