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【大联大世平Intel®神经计算棒NCS2试用体验】环境搭建

2020-7-15 18:31:28  1679 Intel
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发帖人用户名:Shawgen_Lee
收到了这个支持神经网络计算的嵌入式设备,整个评估设备通体蓝色,采用USB3.0接口,并在外包装上提示用户这个设备含有致癌的镍化合物,让用户注意使用的身体健康,不用时注意存放位置,产品外观如下。
李1.jpg
图1 产品外观

这个产品主要将PC中的数据放到计算模块中采用神经网络的方式进行数据处理。支持目前很多的AI计算框架,从阅读的材料来看,主要有几个框架:
l  Caffe;
l  TensoRFlow;
l  MXNet;
l  ONNX;
l  Kaldi;
结合自身应用特点,因此这个测试目标就是结合TensorFlow框架进行测试,用于实现各种功能算法。本人读书的时候学的是识别专业,对着OpenCV这种算法库有着天然的亲切感。现就环境搭建进行测试,因为整个评估件基于多个软件库支持,同时存在各个版本间适配的情况,因此整个过程充满了折腾。
需要安装的软件包如下:
microsoft Visual Studio* with C++ 2019,2017, or 2015 with MSBuild
CMake 3.4 or higher 64-bit
Python 3.6.5 64-bit
特别注意这个软件包的版本(Python),同时关注操作系统,运行机器是否支持等问题。
全部安装支持包需在控制台进行如下操作:
cd C:\Program Files(x86)\IntelSWTools\openvino\bin\
setupvars.bat
cdC:\Program Files(x86)\IntelSWTools\openvino\deployment_tools\model_optimizer\install_prerequisites
install_prerequisites_caffe.bat
install_prerequisites_tf.bat
install_prerequisites_mxnet.bat
install_prerequisites_kaldi.bat
即可开始安装。
上述过程由于经常下载失败,通过反复尝试完成安装。
最后验证在Windows10环境下环境是否安装成功,需要运行一个批处理文件:demo_squeezenet_download_convert_run.bat
但是我在尝试时运行半天又是下因为缺少文件,因此失败了,反复尝试无果,可能服务器文件有问题。
于是,我又尝试了demo_security_barrier_camera.bat,这个例子成功了,是一个车牌识别的例程,提取出车辆颜色,车牌位置和车牌信息,标准的识别技术。到此说明我的环境已经完成搭建。
李2.jpg
图2 车牌识别例程


建立建利12 2020-7-21 18:41:50
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