OpenVino: Inteligência Artificial em tempo real sem GPU

Hoje é muito comum sistema de deep learning com inferência matemática para visão computacional utilizando técnicas de redes neurais convolucionais. Mas também é muito comum estes sistemas trabalharem com as poderosas GPUs. Neste artigo conheceremos o OpenVino, uma tecnologia da Intel que permite processar reconhecimento de objeto com 100 fps em processadores i5.

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Por: Alessandro de Oliveira Faria (A.K.A. CABELO) em 26/03/2019 | Blog: http://assuntonerd.com.br


Introdução



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.

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.
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Páginas do artigo
   1. Introdução
   2. Configurando e testando o OpenVino
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