Intelが出したAIに特化したプロセッサです。これをつければ、Raspberry Piでもサクサクとディープラーニングでの画像認識が動くという優れものです。「欲しいなぁ」と思い悩んでいたら、ディープラーニングおじさんがポイっとくれたので、早速夜中に家でゴソゴソ試してみました。, Movidius Neural Compute Stick - NCS ニューラル ディープラーニング USB スティック, また、カメラは、Open CVから呼び出しやすいUSBのWebカメラを使います。私が使ったのは、以下ですが多分どの機種でも大丈夫だと思います。, 【2012年モデル】ELECOM WEBカメラ 200万画素 1/5インチCMOSセンサ マイク内蔵 コンパクトタイプ ブラック UCAM-C0220FBBK, ネットに情報も出回っていたので楽勝だと思っていたのですが、案の定色々詰まったので自分へのメモとしてセットアップ方法残しておきます。誰かの役に立つことを願います。, ディープラーニングではいつものことですが、バージョンが重要です。特にncsdk（MovidiusのSDK）とTensorFlowとKerasのバージョンは超重要です。うまく動かない場合は、バージョンダウンする勇気（？）を持つことも大切かもしれません。, 使用するOSはRaspbian StretchでOKです。てっきりUbuntu入れないとダメだと思っていたのですが、Raspbian Stretch Desktopに正式対応したみたいです。Raspbianのセットアップに関しては下記記事参照下さい。, 偉大なる先人の知恵に感謝です。スワップファイルは、上記の記事では1GBに設定していますが、成功している人は大体2GBの設定にしているようだったので、以下のとおりに設定しました。, 以下のとおりコマンド実行してインストールします。TensorFlowはバイナリパッケージを使うので、10分もあればインストールできます。Kerasは、Intel Movidiusには対応していないので、入れなくても良いです（今回は、Intel Movidius無しの場合との比較に使うために入れています）。, インストールできたかの確認は以下のようにライブラリをインポートして確認しましょう。, 上記のようにエラーでなければOKです（warningは出ますが、無視して良いそうです）。, 以下コマンドでSDKをインストールできます。3行目は実行するとビルドが始まり、終わるまでに4時間くらいかかります。リモートだと切断してしまう可能性があるので、Raspberry Pi本体のターミナルで実行するのが良いでしょう。byobuなどの仮想端末使っても良いかもしれませんね。, 参考サイトによると、Intel MovidiusのSDKをインストールすると、一緒にOpenCV3のインストールされると書いてありましたが、そんなことは無かったです。SDKのリポジトリに./install-opencv.shというファイルがあるので、このスクリプトを実行してインストールするように仕様が変わったのかもしれません。, ただ、OpenCVビルドをRaspberry Piでやるとまた数時間かかってしまうので、今回は以下コマンドでバイナリパッケージでインストールしました、。ものの2,3分でインストールできます。, めっちゃ早い。というか認識速度にカメラ表示がついてこれない感じ（2倍速程度の速さです）, Intel Movidiusを使ってRaspberry Piで画像認識を試してみました。Intel Movidiusで画像認識自体はかなり高速化されましたが、カメラの表示など他の部分がついてこれないので、使いどころは限られてきそうだなという印象です。また、高速化のためにはモデルの変換や、プログラムの修正が必要で、USBを刺したら自動的に高速化というわけではないので注意が必要です。ここらへんはハードウェアのアクセラレータなので、当たり前といえば当たり前なのですが、普通のPCでのGPU使用の有無のようにもっと簡単に切り替えられると楽なのになと思いました。, Intel Movidiusを使えば、ラズパイで高速に「ヒューマンシーケンサー2.0」を動かせるかなと目論んでいたのですが、ソフトを変更するのが中々大変そうなのと、映像表示などの部分がボトルネックになりそうなので、一旦ペンディングしたいと思います。, Google製のAIカメラキット「Vision Kit」は、Raspberry Pi Zero WHとIntel Movidiusと同じチップが搭載された画像処理基板の組み合わせのキットとなっています。こちらも、ディープラーニングでの画像認識に興味ある方だと楽しめると思います。, Vision Kitに関しては、ラズパイマガジンの2018年10月号、12月号に記事を書いています。基本的な使い方から、自前データの学習のさせ方まで解説していますので、もしよろしければ参考にしてみて下さい。詳細は以下記事参照下さい。, Movidius で画像認識高速化 for ラズパイ | AI coordinator, MovidiusをRaspberryPi3で動かしてみた（執筆途中） - Qiita, Raspbian Jessie+ROS Kinetic+samba4.2.14+Python3.4.7+Tensorflow1.3.0+Keras2.1.2+OpenCV3.3.1+Jupyter Notebook+Single Shot Multibox Detector(SSD)環境の構築 - Qiita, Accessing the Raspberry Pi Camera with OpenCV and Python - PyImageSearch. or An edge device typically should be portable and use low power while delivering scalable architecture for the deep learning neural network. Plugin your keyboard, mouse (if using a desktop version), and micro HDMI adapter or cable attached to your monitor. Google Coral USB Accelerator. This article will showcase one such deep learning edge solution that pairs the popular Raspberry Pi* 3 single board computer with the Intel® Movidius™ Neural Compute Stick. The more modern Raspberry Pi boards, and especially the latest model the Raspberry Pi 3, Model B+, needs a USB power supply that will provide +5V consistently at 2 to 2.5A. However, an issue with the GCC* compiler's default settings may cause runtime issues. It is compatible with two DNN frameworks such as **TensorFlow **and Caffe This article will set up your Raspberry Pi* 4 Model B with Raspbian 10 and the tools needed to use the Intel® Neural Compute Stick 2. 2. 1. Remember to follow the OpenCV Installation instructions below rather than the instructions in the article linked above. Hardware. This article will showcase one such deep learning edge solution that pairs the popular Raspberry Pi 3 single board com… Finally, we’ll develop a real-time object detection script using OpenVINO, OpenCV, and the Movidius NC… We recommend choosing the Raspbian Buster with desktop (without additional programs) or the Raspbian Buster Lite images for use with the Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit. If your device is already set up and running Raspbian 10, then download and compile the toolkit and its dependencies to verify your installation.

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