Docker* 이미지에서 Raspbian* OS용 OpenVINO™ 툴킷 설치

OpenVINO 툴킷의 인텔 배포 사용하면 코드를 간단하게 채택하고 유지 관리할 수 있습니다. 런타임(추론 엔진)을 사용하면 최적화된 네트워크를 컴파일하고 특정 장치에서 추론 작업을 관리하여 성능을 조정할 수 있습니다.

이 가이드에서는 Raspbian* OS용 OpenVINO™ 툴킷을 설치하기 위해 Docker* 이미지를 만드는 단계를 제공합니다.

시스템 요구사항

대상 운영 체제

• Raspbian* Stretch, 32비트
• Raspbian* Buster, 32비트

호스트 운영 체제

• Raspbian* Stretch, 32비트
• Raspbian* Buster, 32비트

하드웨어

• ARM* ARMv7-A CPU 아키텍처를 탑재한 Raspberry Pi* 보드. 반환armv7l되는지 uname -m 확인하십시오.
  • Raspberry Pi* 3 모델 B+
  • Raspberry Pi* 4 모델 B
• 인텔® 뉴럴 컴퓨트 스틱 2

소프트웨어

• Raspbian*용 Docker

인텔® 뉴럴 컴퓨트 스틱 2용 Docker* 이미지 구축

빌드 이미지

Docker* 이미지를 빌드하려면 OpenVINO™ 툴킷 설치 이미지를 만드는 데 필요한 정의된 변수와 명령이 포함된 Dockerfile을 만들어야 합니다.

다음 예제를 템플릿으로 사용하여 Dockerfile을 만듭니다.

1. Docker* 이미지를 만들 디렉터리를 만들거나 해당 디렉토리로 이동합니다. 이 문서는 ~/docker 디렉터리를 만듭니다.

   mkdir ~/docker && cd ~/docker

2. 이 가이드에서 Dockerfile 템플릿(ZIP) 을 다운로드하거나 아래 템플릿의 내용을 사용하여 고유한 Dockerfile을 만듭니다.

   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 "

   메모	위 템플릿의 DOWNLOAD_LINK 변수에 있는 OpenVINO™ 툴킷 패키지에 대한 직접 링크를 최신 버전의 링크로 바꿔야 합니다. https://storage.openvinotoolkit.org 에서 Raspbian* OS용 OpenVINO 툴킷 패키지(예: l_openvino_toolkit_debian9_arm_*_x86_64.tgz)의 링크를 복사할 수 있습니다. 사용 가능한 최신 버전을 선택하고 URL을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭한 다음 링크 주소 복사를 누릅니다.

3. 인텔® Movidius™ 뉴럴 컴퓨트 스틱 또는 인텔® 뉴럴 컴퓨트 스틱 2용 Docker* 이미지를 빌드하려면 다음 명령을 실행합니다.

   docker build . -t <image_name>

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

Docker* 이미지 실행 및 테스트

알려진 제한 사항:

• 인텔® 뉴럴 컴퓨트 스틱 2 디바이스는 실행 중에 VendorID 및 DeviceID를 변경하고 매번 호스트 시스템을 새 디바이스로 찾습니다. 즉, 평소와 같이 장착할 수 없습니다.
• UDEV 이벤트는 기본적으로 컨테이너로 전달되지 않으므로 디바이스 다시 연결을 인식하지 못합니다.
• 호스트당 하나의 디바이스만 지원됩니다.

벤치마크 앱 실행

이 응용 프로그램은 OpenVINO IR(model.xml 및 model.bin) 및 ONNX(model.onnx) 형식의 모델과 함께 작동합니다. 필요한 경우 모델을 변환해야 합니다.

1. 다음 옵션을 사용하여 인텔® 뉴럴 컴퓨트 스틱 2에서 이미지를 실행합니다. 대화형 및 권한 있는 모드에서 이 컨테이너를 실행하려면 Docker 네트워크 구성을 호스트로 사용하도록 설정한 다음, 모든 디바이스를 컨테이너에 탑재합니다.

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

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

2. 다음 명령을 사용하여 벤치마크 앱을 실행합니다. 빌드 샘플 디렉터리로 이동합니다.

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

3. 기본 옵션으로 벤치마킹을 실행하고, 모델에 대한 사양 및 입력 이미지 경로와 함께 다음 명령을 사용합니다.

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

이렇게 하면 Docker* 이미지에서 Raspbian*용 OpenVINO™ 툴킷 설치 절차가 완료됩니다.