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OPENVINO: inteligência artificial em tempo real sem GPU

Colaboração: Alessandro de Oliveira Faria

Data de Publicação: 08 de abril de 2019

OpenVino é uma tecnologia da Intel que permite processar Inteligência Artificial no segmento de Visão Computacional com o diferencial de permitir explorar todo o reconhecimento e/ou processamento com CPU. Entretanto podemos utilizar muito além da CPU, e sim orquestrar VPU, FPGA e GPU simultaneamente. Ou seja, processar o módulo facefind na CPU, calculo de estimativa de sexo na VPU e estimativa de idade CPU por exemplo.

Resumindo, a solução é baseada em cálculos convolucionais e permite utilizar a inferência de deep learning com CPU, GPU, VPU e FPGA com um único SDK. Um ponto interessante é o desempenho do processamento que está diretamente relacionado com a otimização para os processadores Intel (SSSE4_1, SSSE4_2, AVX, AVX2 e outros).

Outro ponto excepcional é a possibilidade da tecnologia OpenVino permitir o uso dos frameworks populares de deep learning, como por exemplo o TensorFlow, Caffe, Torch e outros. Os modelos são convertidos para a tecnologia OpenVino e tudo funciona de maneira mágica e eficiente. O real diferencial é a possibilidade de mudar o projeto de hardware durante o desenvolvimento sem sofre enormes traumas.

Pré-Requisitos

Hardware (equipamento mínimos):

  • 6th-8th Generation Intel® Core
  • Intel® Xeon® v5 family
  • Intel® Xeon® v6 family
  • Intel® Pentium® processor N4200/5, N3350/5, N3450/5 with Intel® HD Graphics
  • Intel® Movidius Neural Compute Stick
  • Intel® Neural Compute Stick 2
  • Intel® Vision Accelerator Design with Intel® Movidius VPUs

Sistemas operacionais compatíveis:

  • Ubuntu* 16.04 long-term support (LTS), 64-bit
  • CentOS* 7.4 or higher, 64-bit
  • Yocto Project* Poky Jethro* v2.0.3, 64-bit (for target only)

Dependências:

  • OpenCV 3.4 ou superior
  • GCC 3.4 ou superior
  • Cmaker 2.8 ou superior
  • Python 3.5 ou superior

Instalação

Primeiramente entre no link de download do OpenVino e efetue o download da última versão.

Após o download, entre na pasta e descompacte o arquivo recém obtido com o comando tar:

$ cd ~/Downloads/
$ tar -zxvf l_openvino_toolkit_p_2018.5.455.tgz 

Após a descompactação, entre na pasta recém-criada e execute o script de checagem e instalação de dependências conforme o exemplo a seguir:

$ cd l_openvino_toolkit_p_2018.5.455
$ sudo -E ./install_cv_sdk_dependencies.sh 

Agora efetuaremos a execução do script que iniciará a interface gráfica de instalação:

$ sudo ./install_GUI.sh

Ao executar, teremos a primeira janela de dialogo conforme o exemplo abaixo, então aceite o termo clicando em I ACCEPT THE TERM e clique no botão NEXT.

Agora marque uma das opções, se você aceita ou não o envio de informações e clique no botão NEXT.

Nesta janela receberemos algumas informações sobre os requisitos das bibliotecas openCV. Clique em NEXT para continuar.

Agora veremos na janela o resumo da instalação, ou seja, todos os componentes que serão instalados, então clique novamente em NEXT para iniciar a instalação.

Ao término da instalação, se tudo estiver funcionando corretamente, veremos a janela a seguir. Para terminar clique no botão FINISH.

Configurando e testando o OpenVino

Agora configuraremos as variáveis ambientais para o desenvolvimento com a tecnologia OpenVino.

$ source /opt/intel/computer_vision_sdk/bin/setupvars.sh
[setupvars.sh] OpenVINO environment initialized

Nesta etapa determinaremos quais frameworks o otimizador do OpenVino será compatível. Os comandos a seguir serão para todos os disponíveis (Caffe, TensorFlow, MXNet, Kaldi, e ONNX):

$ cd /opt/intel/computer_vision_sdk/deployment_tools/model_optimizer/install_prerequisites
$ sudo pip3 install --upgrade pip
$ sudo ./install_prerequisites.sh 

Agora testaremos com um script o reconhecimento e processamento do OpenVino:

$ cd /opt/intel/computer_vision_sdk/deployment_tools/demo
$ ./demo_squeezenet_download_convert_run.sh 

Se tudo funcionar corretamente PARABÉNS, o script submeterá a imagem car.png, onde o carro será identificado com 83% de similaridade.

Agora testaremos um exemplo visual para identificar o veículo, cor e leitura da respectiva placa:

$ ./demo_security_barrier_camera.sh
[ INFO ]     /opt/intel/computer_vision_sdk/deployment_tools/demo/car_1.bmp
[ INFO ] Number of input image files: 1
[ INFO ] Number of input video files: 0
[ INFO ] Number of input channels:    1
[ INFO ] Loading plugin CPU

	API version ............ 1.5
	Build .................. lnx_20181004
	Description ....... MKLDNNPlugin
[ INFO ] Loading network files for VehicleDetection
[ INFO ] Batch size is forced to  1
[ INFO ] Checking Vehicle Detection inputs
[ INFO ] Checking Vehicle Detection outputs
[ INFO ] Loading Vehicle Detection model to the CPU plugin
[ INFO ] Loading network files for VehicleAttribs
[ INFO ] Batch size is forced to 1 for Vehicle Attribs
[ INFO ] Checking VehicleAttribs inputs
[ INFO ] Checking Vehicle Attribs outputs
[ INFO ] Loading Vehicle Attribs model to the CPU plugin
[ INFO ] Loading network files for Licence Plate Recognition (LPR)
[ INFO ] Batch size is forced to  1 for LPR Network
[ INFO ] Checking LPR Network inputs
[ INFO ] Checking LPR Network outputs
[ INFO ] Loading LPR model to the CPU plugin
[ INFO ] Start inference 
	
Average inference time: 14.9847 ms (66.7346 fps)

Total execution time: 25057.7

[ INFO ] Execution successful

###################################################

Demo completed successfully.

Pronto! Acredito que este documento é mais que incentivador, pois transmite a simplicidade e potencial da ferramente OpenVINO. Agradecimento em especial para Jomar Silva, Bob Duffy, Wendy Boswell, Kim Karalekas e Karl Fezer por todo apoio no programa Intel Innovator.

Dúvidas e sugestões em <cabelo (a) opensuse org>

People - Alessandro de Oliveira Faria | Intel Developer Mesh



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