【8-11】树莓派上部署英特尔神经网络计算棒Intel NCS2

如果需要在树莓派上进行神经网络和计算机视觉的操作，仅仅依靠树莓派的性能，是远远不够的。而英特尔神经计算棒就可以用来进行CV的计算，从而在树莓派上部署人脸识别，手势识别之类的CV算法。
注意：

• 树莓派必须使用树莓派官方系统Raspian。
• 树莓派上部署的工具包，仅能用来进行计算推理，其余功能需要用笔记本或者台式计算机。
• 官网的安装目录为 /opt/intel/openvino，也有博客建议安装到自己的本地目录，这里安装在~/intel/openvino

1.驱动安装

1.下载安装包

sudo mkdir -p ~/intel/openvino #建立一个文件夹
wget https://download.01.org/opencv/2020/openvinotoolkit/2020.4/\
  l_openvino_toolkit_runtime_raspbian_p_2020.4.287.tgz 
sudo tar -zxvf l_openvino_toolkit_runtime_raspbian_p_2020.4.287.tgz --strip 1 \ -C ~/intel/openvino

2.安装需要的工具

sudo apt install cmake
sudo apt-get install libgflags-dev

3.设置环境变量

直接将环境变量写入.bashrc文件

echo "source ~/intel/openvino/bin/setupvars.sh" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc 

显示已经初始化完成
[setupvars.sh] OpenVINO environment initialized

4.添加USB规则

不添加规则，树莓派无法访问设备

sudo usermod -a -G users "$(whoami)"

退出重新登录

sh ~/intel/openvino/install_dependencies/install_NCS_udev_rules.sh

2.运行测试

1.创建文件夹编译样例

cd ~/intel/openvino/deployment_tools/inference_engine/samples/c
mkdir build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_CXX_FLAGS="-march=armv7-a"
 make -j4 object_detection_sample_ssd

2.下载权重文件

这里是官方自己的训练权重，以后用自己的模型，也需要提前训练好权重文件，并且转换为计算棒支持的格式
现在的文件夹为：
~/intel/openvino/deployment_tools/inference_engine/samples/c

wget --no-check-certificate https://download.01.org/openvinotoolkit/2018_R4/open_model_zoo/face-detection-adas-0001/FP16/face-detection-adas-0001.bin

wget --no-check-certificate https://download.01.org/openvinotoolkit/2018_R4/open_model_zoo/face-detection-adas-0001/FP16/face-detection-adas-0001.xml

3.运行示例

./armv7l/Release/object_detection_sample_ssd_c -m face-detection-adas-0001.xml -d MYRIAD -i  图片路径