从 Docker* 映像中安装适用于 Raspbian* OS 的 OpenVINO™ 工具套件

文档

安装与设置

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2022 年 09 月 26 日

英特尔 发行版 OpenVINO 工具套件使得采用和维护您的代码变得简单。运行时(推断引擎)可让您通过编译优化的网络和管理特定设备上的推理操作来调整性能。

本指南为用户提供了创建 Docker* 映像的步骤,以安装适用于 Raspbian* OS 的OpenVINO™工具套件。

系统要求

目标操作系统

  • Raspbian* Stretch,32 位
  • Raspbian* Buster,32 位

主机操作系统

  • Raspbian* Stretch,32 位
  • Raspbian* Buster,32 位

硬件

  • 采用 ARM* ARMv7-A CPU 架构的 Raspberry Pi* 主板。检查该 uname -m 返回 armv7l.
    • Raspberry Pi* 3 型号 B+
    • Raspberry Pi* 4 型号 B
  • 英特尔® 神经电脑棒 2

软件

注意

使用自动化 便利脚本 安装 Docker*,因为这是目前安装适用于 Raspbian* 的工具套件的唯一方法。查找 更多信息

为英特尔® 神经电脑棒 2构建 Docker* 图像

构建图像

要构建 Docker* 图像,您需要创建一个 Dockerfile,其中包含创建OpenVINO™工具套件安装图像所需的定义变量和命令。

使用以下示例作为模板,创建 Dockerfile。

  1. 创建或转到您将创建 Docker* 映像的目录。本文档创建一个 ~/docker 目录。

    mkdir ~/docker && cd ~/docker

  2. 下载 Dockerfile 模板 (ZIP) 通过本指南,或使用下面的模板的内容创建您自己的 Dockerfile。

    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 "

     

     
    注意

    您需要将上述模板DOWNLOAD_LINK变量 中OpenVINO™工具包的直接链接替换为最新版本中的变量。您可以将适用于 Raspbian* OS 程序包的 OpenVINO 工具套件的链接从 https://storage.openvinotoolkit.org 复制。l_openvino_toolkit_debian9_arm_*_x86_64.tgz)。选择可用的最新版本,右键单击 URL,然后按 Copy 链接地址

  3. 要为英特尔® Movidius™神经电脑棒或英特尔® 神经电脑棒 2构建 Docker* 映像,运行以下命令:

    docker build . -t

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

运行和测试 Docker* 映像

已知限制:

  • 英特尔® 神经电脑棒 2设备在执行过程中会更改其 VendorID 和 DeviceID,每次都会将主机系统视为全新的设备。这意味着其无法照常安装。
  • 默认情况下,UDEV 事件不会被转发到容器,因此并不意识到设备的重新连接。
  • 每个主机只支持一个设备。

运行基准应用

该应用程序与OpenVINO IR(model.xml 和 model.bin)和 ONNX(model.onnx)格式的模型兼容。确保在必要时转换您的模型。

  1. 使用以下选项在英特尔® 神经电脑棒 2上运行该图像。要在交互式和特权模式下运行此容器,启用 Docker 网络配置作为主机,然后将所有设备安装到容器中:

    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. 使用以下命令运行基准应用。转到构建样本目录:

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

  3. 使用默认选项运行基准测试,使用以下命令及模型规格以及输入映像的路径:

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

这完成了 Docker* 图像中适用于 Raspbian* 的 OpenVINO™ 工具套件的安装程序。

注意

这适用于 2022.2 版OpenVINO™工具套件。

 

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