以前、openVINO フルパッケージをubuntuにインストールで ubuntuへのインストール手順を書いたが、今読み返すと結構分かりにくかったので改訂版を書いとく。
今回はNCS2をubuntuで使えるようにしたので、その手順も追加。
ついでに、今日(2020/06/16)現在の最新版Ver.2020.3での手順確認したので、反映しておく。

使用したubuntuのバージョンは18.04。

参考 ：AIを始めよう！OpenVINOのインストールからデモの実行まで［R4対応］

ソフトウェアのダウンロード

Intelへの登録

何やら登録しないとダウンロードさせてくれないらしい。

• Choose & Download Intel® Distribution of OpenVINO™ Toolkit
  Linux* (supports Ubuntu, CentOS, and Yocto Project)を選択
  • Free Download
    Register & Downloadをクリック
    • Choose & Download Intel® Distribution of OpenVINO™ Toolkit
      必要事項を記入してSubmitをクリック

ダウンロード

登録したメールアドレス宛にメールが届くので、その中のDownload>をクリック
開いたページでダウンロードするバージョンを選択して、Full Packageをクリックしてダウンロードファイルを保存
※ 登録しないとダウンロードさせてくれないみたいなので、ダウンロードファイルへの直リンクは記載をやめとく。

python 環境の準備

openVINO用のpython環境を用意しておく。

cd /work1/
pyenv virtualenv 3.7.7 openVINO
pyenv local openVINO 
pip install --upgrade pip setuptools

インストール

必要なパッケージのインストール

あとで「入ってない」って言われるので先にインストールしておく。

sudo apt install cmake
sudo apt install libcairo2-dev libpango1.0-dev libglib2.0-dev libgtk2.0-dev libswscale-dev libavcodec-dev libavformat-dev

openVINOのインストール

ダウンロードしたファイルを展開してインストールスクリプトを実行する。
今回はバージョン 2020.3 で確認した。
最新版は https://docs.openvinotoolkit.org/latest/_docs_install_guides_installing_openvino_linux.html を参照。

tar xzvf l_openvino_toolkit_p_<version>.tgz
cd l_openvino_toolkit_p_<version>/
sudo -E ./install_GUI.sh 

GUIで次へを押していく。

完了したらこれが表示されるので、したがって進める。
https://docs.openvinotoolkit.org/2020.2/_docs_install_guides_installing_openvino_linux.html#install-external-dependencies

インストールスクリプト実行後の設定

Install External Software Dependencies

依存パッケージのインストール

cd /opt/intel/openvino/install_dependencies/
sudo -E ./install_openvino_dependencies.sh 

Set the Environment Variables

環境変数の設定
~/.bashrc に以下の一文を追加。これでこの後開くコンソールでは環境変数が設定される。

source /opt/intel/openvino/bin/setupvars.sh

現在のターミナルでも使えるように以下のコマンドを実行しておく。コンソール開きなおしてもOK。

source /opt/intel/openvino/bin/setupvars.sh

Configure the Model Optimizer

モデルオプティマイザのインストール

cd /opt/intel/openvino/deployment_tools/model_optimizer/install_prerequisites
sudo -E ./install_prerequisites.sh 

上記スクリプトではsystemのpython3にpipモジュールがインストールされてしまうので、
pyenv環境にも必要なpipモジュールをインストールしておく

pyenv shell openVINO                       # python環境を固定したいので
pip install -r /opt/intel/openvino/deployment_tools/model_optimizer/requirements.txt
pyenv shell --unset                        # python環境を戻しておく

Run the Verification Scripts to Verify Installation

デモ実行
「Verify Installation」って書いてあるけど、実行必須。

• デモ用ディレクトリに移動

  cd /opt/intel/openvino/deployment_tools/demo/
  

• sudoでpyenvが使えないので、代わりに /work1 で作成した .python-versionをコピーしておく

  sudo cp /work1/.python-version .
  

• pyenv環境にデモ環境で必要なpipモジュールをインストールしておく 。Systemのpython使うときは↓のスクリプト実行時にインストールされる。

  pip install -r /opt/intel/openvino/deployment_tools/open_model_zoo/tools/downloader/requirements.in 
  

• デモ build & RUN その1

  ./demo_squeezenet_download_convert_run.sh 2>&1 | tee /work1/tmp/demo1.log
  

• デモ build & RUN その2

  ./demo_security_barrier_camera.sh 2>&1 | tee /work1/tmp/dem2.log
  

Steps for Intel® Processor Graphics (GPU)

今回はGPUを使わないのでスキップ

Steps for Intel® Movidius™ Neural Compute Stick and Intel® Neural Compute Stick 2

NCS2の準備
色々書いてあるけど、これ一発でOK。

${INTEL_CVSDK_DIR}/install_dependencies/install_NCS_udev_rules.sh

[!NOTE] 中ではこんなことをやってます。
グループusersに自分を追加
(ログアウト & 再ログインするまで追加は反映されません)
udevルールの作成と再ロード

NCS2をUSBポートにブッ挿すして認識したか確認

lsusb 

以下があったら認識できてる

ID 03e7:2485

Steps for Intel® Vision Accelerator Design with Intel® Movidius™ VPUs

今回はVPUを使わないのでスキップ

デモプログラムの実行で動作確認

で、Run a Sample Application に行く前に、ログアウト＆再ログインでいいはずだけど、念のためリブート。

Run a Sample Application

リブートして開いてたページが分からなくなるといけないので、念のためURL貼っとく。
https://docs.openvinotoolkit.org/2020.2/_docs_install_guides_installing_openvino_linux.html#run-a-sample

• デモ実行ディレクトリに移動。

  cd ~/inference_engine_samples_build/intel64/Release
  

• CPUでデモ実行

  ./classification_sample_async -i /opt/intel/openvino/deployment_tools/demo/car.png -m ~/openvino_models/ir/public/squeezenet1.1/FP16/squeezenet1.1.xml -d CPU
  

• NCS2でデモ実行

  ./classification_sample_async -i /opt/intel/openvino/deployment_tools/demo/car.png -m ~/openvino_models/ir/public/squeezenet1.1/FP16/squeezenet1.1.xml -d MYRIAD
  

このページの手順はここでおしまい。

他のサンプルも試してみよう。

サンプルのbuild

前準備

mkdir -p /work1/NCS/sample && cd /work1/NCS/sample/
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release /opt/intel/openvino_2020.3.194/deployment_tools/inference_engine/samples/cpp/

SSDを試してみよう

build

make -j2 object_detection_sample_ssd

モデルファイルのダウンロード

DL_URL1=https://download.01.org/opencv/2019/open_model_zoo/R4/20200117_150000_models_bin/face-detection-adas-0001/FP16
wget --no-check-certificate ${DL_URL1}/face-detection-adas-0001.bin
wget --no-check-certificate ${DL_URL1}/face-detection-adas-0001.xml

実行

./intel64/Release/object_detection_sample_ssd -m face-detection-adas-0001.xml -d MYRIAD -i /work/data/data2/z_20141013051441.jpg 

[!NOTE] コマンド実行時の-iオプションは入力画像ファイル。
人の顔が写っているjpegファイルを指定しましょう。 顔が写ってなければ顔検出できません(^^ゞ

[ INFO ] Execution successfulと表示されたら実行成功だと思う。

結果画像を表示してみる。

eog out_0.bmp 

おーーーー

ここまでの作業でインストールしたpipパッケージ一覧

absl-py==0.9.0
astor==0.8.1
certifi==2020.4.5.2
chardet==3.0.4
decorator==4.4.2
defusedxml==0.6.0
gast==0.2.2
google-pasta==0.2.0
graphviz==0.8.4
grpcio==1.29.0
h5py==2.10.0
idna==2.9
importlib-metadata==1.6.1
Keras-Applications==1.0.8
Keras-Preprocessing==1.1.2
Markdown==3.2.2
mxnet==1.5.1
networkx==2.4
numpy==1.18.5
onnx==1.7.0
opt-einsum==3.2.1
protobuf==3.6.1
PyYAML==5.3.1
requests==2.23.0
six==1.15.0
tensorboard==1.15.0
tensorflow==1.15.3
tensorflow-estimator==1.15.1
termcolor==1.1.0
typing-extensions==3.7.4.2
urllib3==1.25.9
Werkzeug==1.0.1
wrapt==1.12.1
zipp==3.1.0