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サポート・ナレッジベース

Debian* OS および インテル® ニューラル・コンピュート・スティック 2 向けオープンソース OpenVINO™ ツールキットの構築

コンテンツタイプ: インストール & セットアップ   |   記事 ID: 000094846   |   最終改訂日: 2025/02/27
手記
  • インストールでは、すべての手順が必要です。
  • これらの手順は、 Raspberry Pi 4* ボードおよび Debian* Bulseee (64 ビット) でテストされています。
  • このガイドの作業手順を実行するには、インターネット接続が必要です。
  • この記事は、OpenVINO™ツールキットのオープンソース・ディストリビューションの 2022.1 リリースを使用して検証されました。

OpenVINO™ツールキットは、人間の視覚をエミュレートするアプリケーションとソリューションを迅速に展開します。同ツールキットは、畳み込みニューラル・ネットワーク (CNN) をベースとするインテル®のハードウェア全体でコンピューター・ビジョン (CV) ワークロードを拡張し、パフォーマンスを最大化します。これらの手順は、通常、 インテル® ニューラル・コンピュート・スティック 2 およびオープンソースOpenVINO™ツールキットに関するこの記事の後で行いますが、ボード上ですべてを実行するための特定の変更が含まれています。

このガイドでは、Raspbian* OS 向け OpenVINO™ ツールキットのオープンソース・ディストリビューションの構築手順と、インテル® ニューラル・コンピュート・スティック 2 (インテル® NCS2) での使用について説明します。

トピックをクリックして詳細を参照してください。

システム要件
手記

このガイドでは、Raspberry Pi* ボードが以下のオペレーティング・システムで稼働していることを前提としています。

ハードウェア

  • Raspberry Pi* 4 (Raspberry Pi* 3 Model B+ は動作するはずです。)
  • 16GB 以上の microSD カード
  • インテル® ニューラル・コンピュート・スティック 2
  • イーサネットインターネット接続または互換性のあるワイヤレスネットワーク
  • 専用 DC 電源アダプター

ターゲット・オペレーティング・システム

Debian* Bullseye、64 ビット

ビルド環境のセットアップ
手記

このガイドには、正しくインストールするためにrootまたはsudoアクセスとして実行する必要のあるコマンドが含まれています。

デバイスソフトウェアが最新であることを確認してください。

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

ビルドツールのインストール

sudo apt install build-essential libclang-11-dev clang-11 clang-format-9 libssl-dev cmake

OpenCV のインストール

インテル® OpenVINO™ ツールキットは、 OpenCV* のパワーを活用して、ビジョンベースの推論を加速します。サポートされているプラットフォーム用にバージョンがインストールされていない場合、インテル® OpenVINO™ ツールキットの CMake プロセスでは OpenCV* がダウンロードされますが、ソースから OpenCV をビルドする必要があります。

pip インストール OpenCV-Python

sudo apt-get install python3-opencv

ソースコードのダウンロードと依存関係のインストール
手記

デフォルトでマスターブランチを直接クローンするのではなく、openvinotoolkit GitHub ページからリポジトリをクローンするときに、最新で安定したブランチまたはタグを指定することをお勧めします。

インテル® OpenVINO™ ツールキットのオープンソース版は、GitHub から入手できます。リポジトリー・フォルダーの名前は openvino です。

cd ~/


git clone --recurse-submodules --single-branch --branch=2022.1.0 https://github.com/openvinotoolkit/openvino.git

インテル® OpenVINO™ ツールキットには、多数のビルド依存関係があります。install_build_dependencies.shスクリプトはあなたのためにそれらをフェッチします。スクリプトの実行中に問題が発生した場合は、各依存関係を個別にインストールする必要があります。

スクリプトを実行して、インテル® OpenVINO™ ツールキットの依存関係をインストールします。

cd openvino


sed -i 's/raspbian/debian/g' install_build_dependencies.sh


sudo ./install_build_dependencies.sh

スクリプトが正常に終了したら、ツールキットをビルドする準備が整います。この時点で何かが失敗した場合は、リストされている依存関係をインストールし、再試行してください。

建物

Python API ラッパーをビルドするには、以下に示すすべての追加パッケージをインストールします。

python3 -m pip install --upgrade pip


python3 -m pip install clang==11.0 pyaml


python3 -m pip install -r ~/openvino/src/bindings/python/src/compatibility/openvino/requirements-dev.txt


python3 -m pip install -r ~/openvino/src/bindings/python/wheel/requirements-dev.txt

手記

-DENABLE_PYTHON=ON オプションを使用します。正確な Python バージョンを指定するには、次のオプションを使用します。

-DPYTHON_EXECUTABLE=`which python3.9` \
-DPYTHON_LIBRARY=/usr/lib/aarch64-linux-gnu/libpython3.9.so \
-DPYTHON_INCLUDE_DIR=/usr/include/python3.9

-DCMAKE_INSTALL_PREFIX={BASE_dir}/openvino_distを使用して、CMake ビルをビルドするディレクトリを指定します。

たとえば、 -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=~/openvino_dist

このツールキットは、CMake構築システムを使用して、構築プロセスをガイドおよび簡素化します。推論エンジンと インテル® ニューラル・コンピュート・スティック 2 向け MYRIAD プラグインの両方を構築するには、以下のコマンドを使用します。

手記

以下のコマンドを実行するときは、すべての円記号 (\) を削除します。円記号は、これらのコマンドが分離されていないことを通知するために使用されます。

cd ~/openvino


mkdir build && cd build


cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=~/openvino_dist \
-DENABLE_INTEL_MYRIAD=ON \
-DENABLE_INTEL_CPU=OFF \
-DENABLE_INTEL_GPU=OFF \
-DENABLE_CLDNN=OFF \
-DENABLE_AUTO=OFF \
-DENABLE_MULTI=OFF \
-DENABLE_HETERO=OFF \
-DENABLE_TEMPLATE=OFF \
-DENABLE_TESTS=OFF \
-DENABLE_OV_ONNX_FRONTEND=OFF \
-DENABLE_OV_PADDLE_FRONTEND=OFF \
-DENABLE_OV_TF_FRONTEND=OFF \
-DENABLE_NCC_STYLE=OFF \
-DENABLE_SSE42=OFF \
-DTHREADING=SEQ \
-DENABLE_OPENCV=OFF \
-DENABLE_PYTHON=ON \
-DPYTHON_EXECUTABLE=$(which python3.9) \
-DPYTHON_LIBRARY=/usr/lib/aarch64-linux-gnu/libpython3.9.so \
-DPYTHON_INCLUDE_DIR=/usr/include/python3.9 ..

make -j4

sudo make install

OpenCV ライブラリーの問題が原因で make コマンドが失敗した場合は、OpenCV のインストール先をシステムに伝えていることを確認してください。この時点でビルドが完了すると、インテル® OpenVINO™ ツールキットを実行する準備が整います。ビルドは ~/openvino/bin/aarch64/Release フォルダに配置されることに注意してください。

インストールの確認

推論エンジンの構築が正常に完了したら、すべてが正しく設定されていることを確認する必要があります。ご使用のデバイスでツールキットとインテル® ニューラル・コンピュート・スティック 2が機能することを確認するには、以下の手順を実行します。

  1. サンプルプログラムbenchmark_app実行して、すべてのライブラリーが正しく読み込まれることを確認します。
  2. トレーニング済みモデルをダウンロードします。
  3. ニューラル・ネットワークの入力を選択します。
  4. インテル® ニューラル・コンピュート・スティック 2 Linux* USB ドライバーを構成します。
  5. 選択したモデルと入力でobject_detection_sample_ssdを実行します。

サンプル・アプリケーション

インテル® OpenVINO™ ツールキットには、推論エンジンとインテル® ニューラル・コンピュート・スティック 2を活用したサンプル・アプリケーションが含まれています。プログラムの1つは benchmark_appで、 次の場所にあります。

~/openvino/bin/aarch64/Release

次のコマンドを実行して benchmark_appをテストします。

cd ~/openvino/bin/aarch64/Release

./benchmark_app -h

プログラムで利用可能なオプションを説明するヘルプダイアログを印刷する必要があります。

モデルのダウンロード

プログラムには、入力をパススルーするためのモデルが必要です。インテル® OpenVINO™ ツールキットのモデルは、次の方法で IR 形式で入手できます。

  • モデル・オプティマイザーを使用して、サポートされているフレームワークの 1 つから既存のモデルを推論エンジン用の IR 形式に変換する
  • モデル・ダウンローダー・ツールを使用して Open Model Zoo からダウンロードする
  • IR ファイルを storage.openvinotookit.org から直接ダウンロードする

私たちの目的のために、直接ダウンロードするのが最も簡単です。次のコマンドを使用して、人-車両-バイク検出モデルを取得します。

cd ~/Downloads

wget 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

wget 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

手記

このインテル® ニューラル・コンピュート・スティック 2には、FP16として知られる16ビット浮動小数点フォーマットに最適化されたモデルが必要です。お使いのモデルが例と異なる場合、モデル・オプティマイザーを使用して FP16 に変換する必要がある場合があります。

ニューラル・ネットワークへの入力

最後に必要な項目は、ニューラルネットワークへの入力です。ダウンロードしたモデルには、3チャンネルの画像が必要です。必要なファイルをボードにダウンロードします。

cd ~/Downloads
wget https://cdn.pixabay.com/photo/2018/07/06/00/33/person-3519503_960_720.jpg -O person.jpg

インテル® ニューラル・コンピュート・スティック 2 Linux USB ドライバーの設定

システムがインテル® NCS2 USBデバイスを認識できるようにするには、いくつかのudevルールを追加する必要があります。

手記

現在のユーザーが users グループのメンバーでない場合は、次のコマンドを実行してデバイスを再起動します。

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

OpenVINO™環境をセットアップします。

source ~/openvino_dist/setupvars.sh

インテル® ニューラル・コンピュート・スティック 2 で推論を実行するには、 install_NCS_udev_rules.sh スクリプトを実行して USB ルールをインストールします。

sh ~/openvino_dist/install_dependencies/install_NCS_udev_rules.sh

これで USB ドライバが正しくインストールされるはずです。デモの実行時にインテル® ニューラル・コンピュート・スティック 2が検出されない場合は、デバイスを再起動して再試行してください。

ランニング benchmark_app

モデルがダウンロードされ、入力イメージが使用可能になり、インテル® ニューラル・コンピュート・スティック 2がUSBポートに接続されたら、次のコマンドを使用して benchmark_appを実行します。

cd ~/openvino/bin/aarch64/Release

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

これにより、選択したオプションを使用してアプリケーションが実行されます。-d フラグは、推論に使用するデバイスをプログラムに指示します。-MYRIAD は、 インテル® ニューラル・コンピュート・スティック 2を利用してMYRIAD プラグインをアクティブにします。コマンドが正常に実行されると、端末は推論の統計情報を表示し、画像出力を生成します。

INFO ] First inference took 267.43 ms
[Step 11/11] Dumping statistics report
Count: 12 iterations
Duration: 1620.69 ms
Latency:
Median: 532.82 ms
AVG: 494.30 ms
MIN: 278.83 ms
MAX: 557.00 ms
Throughput: 7.40 FPS


インテル® NCS2 でアプリケーションが正常に実行されると、OpenVINO™ツールキットとインテル® ニューラル・コンピュート・スティック 2デバイスが使用できるように正しく設定されます。

benchmark_app Python アプリケーションを実行します。

source ~/openvino_dist/setupvars.sh

cd ~/openvino/tools/benchmark_tool

python3 benchmark_app.py -i ~/Downloads/person.jpg -m ~/Downloads/person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078.xml -d MYRIAD

アプリケーションがインテル® NCS2で正常に実行された場合、nGraph モジュールは Python に正しくバインドされています。

環境変数

OpenVINO・ツールキット・アプリケーションをコンパイルして実行する前に、いくつかの環境変数を更新する必要があります。次のスクリプトを実行して、環境変数を一時的に設定します。

source ~/openvino_dist/setupvars.sh

**(オプション)** シェルを閉じると、OpenVINO環境変数が削除されます。オプションとして、次のように環境変数を永続的に設定できます。

echo "source ~/openvino_dist/setupvars.sh" >> ~/.bashrc

変更をテストするには、新しいターミナルを開きます。次のように表示されます。

[setupvars.sh] OpenVINO environment initialized

これで、Raspbian* OS 用 OpenVINO™ ツールキットのオープンソース・ディストリビューションおよびインテル® ニューラル・コンピュート・スティック 2での使用に関するビルド手順は完了です。

関連製品

本記事は、2 製品に適用します。
OpenVINO™ ツールキット

製造中止品

インテル® ニューラル・コンピュート・スティック 2

免責条項

このページのコンテンツは、元の英語のコンテンツを人力翻訳および機械翻訳したものが混在しています。この内容は参考情報および一般的な情報を提供するためものであり、情報の正確さと完全性を保証するものではありません。インテルは不正確な翻訳があった場合でもいかなる責任を負いません。このページの英語版と翻訳の間に矛盾がある場合は、英語版に準拠します。 このページの英語版をご覧ください。

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