用树莓派 4B 赋能深度学习应用：OpenVINO 篇

2023-10-13 05:34:23

树莓派 4B 和 OpenVINO：边缘设备上的深度学习动力

简介

近年来，深度学习技术在各个行业掀起了一场变革。从图像识别到自然语言处理，深度学习模型正在推动着创新并解决以前不可能解决的问题。然而，将这些模型部署到边缘设备（如树莓派）却一直是一项挑战。

这就是 OpenVINO 工具包发挥作用的地方。OpenVINO 是一个由英特尔开发的开源软件栈，旨在优化深度学习模型在各种硬件平台上的性能，包括树莓派。通过结合树莓派 4B 的强大功能和 OpenVINO 的优化能力，开发人员可以构建和部署高效、低功耗的深度学习应用。

什么是 OpenVINO？

OpenVINO 是一款免费、开源的工具包，提供了一套全面的工具来帮助开发人员构建和部署深度学习应用。它包括：

模型优化工具： 将预训练的深度学习模型转换为 OpenVINO IR 格式，以提高性能。
推理引擎： 在各种硬件平台上执行优化后的模型，包括树莓派。
部署工具： 将深度学习应用打包为可执行文件或容器映像，以方便部署和分发。

树莓派 4B 和 OpenVINO：强强联合

树莓派 4B 是一款功能强大的单板计算机，采用四核 ARM Cortex-A72 处理器和 2GB 或 4GB RAM。其紧凑的尺寸和低功耗使其成为边缘设备应用的理想选择。

将树莓派 4B 与 OpenVINO 结合使用，开发人员可以获得以下优势：

高性能： 树莓派 4B 的强大处理器提供出色的计算性能，满足深度学习模型的处理需求。
低功耗： 树莓派 4B 以其低功耗而闻名，非常适合在边缘设备或电池供电设备上部署深度学习应用。
易于部署： OpenVINO 为树莓派 4B 提供了预编译的软件包，简化了安装和部署过程，使开发人员可以专注于应用开发。

使用 OpenVINO 开发深度学习应用

使用 OpenVINO 在树莓派 4B 上开发深度学习应用主要涉及以下步骤：

模型转换： 使用 OpenVINO 的模型优化工具将预训练的深度学习模型转换为 OpenVINO IR 格式。
推理： 利用 OpenVINO 推理引擎在树莓派 4B 上执行优化后的模型，对新数据进行预测或分类。
部署： 使用 OpenVINO 部署工具将深度学习应用打包为可执行文件或容器映像，以方便部署和分发。

示例：图像分类

以下是使用 OpenVINO 在树莓派 4B 上执行图像分类的示例：

import cv2
import numpy as np

# 导入 OpenVINO 模型
model = cv2.dnn.readNetFromModelOptimizer("mobilenet_v2.xml", "mobilenet_v2.bin")

# 加载图像
image = cv2.imread("cat.jpg")

# 预处理图像
image = cv2.resize(image, (224, 224))
image = image.astype(np.float32)

# 执行预测
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1.0, (224, 224), (0, 0, 0), swapRB=True)
model.setInput(blob)
output = model.forward()

# 获取预测结果
idx = np.argmax(output)
print("预测结果：{}".format(classes[idx]))