极速十分快3开户EdgeBoard为程序员打造的一款深度学习加速套件 | 雷锋网

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简介

市面上基于嵌入式平台的神经网络加速平台有好多好多 有,今天给我们歌词 带来是百度大脑极速十分快3开户出品的EdgeBoard。按照官网文档的介绍,EdgeBoard是基于Xilinx Zynq Ultrascale+ MPSoC列芯片打造的一款深度学习加速套件,也只是比较常见的利用FPGA进行加速的方案。

开箱

收到的EdgeBoard,是另三个多多多淡黄的纸盒子,将其打开,上边共有四样物品,分别为

  • EdgeBoard本体一块,相比官网上的图片,多出了散热器、风扇以及起到保护作用的亚克力板

  • 可能性刷好固件的SD卡一张

  • 12V2A适配器另三个多多多,接头为2P间距为3.81的接线端子

  • MicroUSB线第第一根

EdgeBoard板子做工不错,按照官网资料,他分为主板和电源板两要素,加带散热器后组合后的长宽高为120×500×500。板子具体的硬件资源就不越多介绍了,官方目前也没宣告具体硬件框图。

启动系统

将配套SD卡插入电脑,还并能发现他可能性烧录好了固件,应该是还并能直接启动的(官方资料内如此找到烧录SD卡的法律土办法,可能性这张卡丢了话语……)

1. 将SD卡插入SD卡槽,使用MicroUSB线连接电脑,设备管理器里会再次出现USB to UART的设备。

2. 使用任意串口终端打开串口(以Xshell为例),COM口号设置为设备管理所看过的串口号,其余设置如下

  • Band Rate: 115500

  • Data Bits:8

  • Stop Bits:1

  • Parity: None

  • Flow Control: None

3. 将接线端子连接到电源插座,接通电源适配器,还并能看过电源灯亮起,风扇传来了怒吼,这一 风扇实测转速为50000转,长时间调试时候,噪音略微明显。上电后,还并能看过串口终端内显示出了boot数据。

1、Xilinx Zynq MP First Stage Boot Loader 

2、Release 2017.4 Apr 23 2019 - 13:19:54 

3、NOTICE: ATF running on XCZU9EG/silicon v4/RTL5.1 at 0xfffea000, with PMU firmware 

4、NOTICE: BL31: Secure code at 0x0 

5、NOTICE: BL31: Non secure code at 0x50000000 

6、NOTICE: BL31: v1.3(release):47af34b 

7、NOTICE: BL31: Built : 04:10:38, Apr 23 2019 

8、U-Boot 2017.01 (Apr 23 2019 - 12:20:25 +05000) Xilinx ZynqMP ZCU102 revB for OpenAi 

9、I2C: ready 

10、DRAM: 2 GiB 

11、EL Level: EL2 

12、Chip ID: xczu9eg 

13、MMC: sdhci@ff1500000: 0 (eMMC), sdhci@ff170000: 1 (SD) 

14、reading uboot.env 

还并能看过Xilinx特有的FSBL数据,从中还并能看出这一 板子的基本配置应该是ZCU102的精简版,配备了2G的DRAM。等待英文几秒钟后,kernel启动完毕,串口内再次出现登录信息。

1、PetaLinux 2017.4 edge_board /dev/ttyPS0 

2、edge_board login: 

输入用户名root,密码root,即可进入系统,再次出现了终端标识,代表启动成功。

1、root@edge_board:~# 

总结:系统启动还是比较容易的,不过在启动过程中遇到另三个多多多问题报告 报告 ,可能性插着网线话语,U-Boot会选则从网络启动,会因为系统启动偏慢

配置SSH与SMB开发环境

EdgeBorad可能性配置好了SSH终端以及SMB文件共享服务器,也可参照官方使用步骤:https://ai.baidu.com/docs#/EdgeBoard%20quick%20start/23cb95ae

1. 在串口终端查看板子IP 

1、root@edge_board:~# ifconfig 

2、eth0 Link encap:Ethernet HWaddr 00:0a:35:00:00:09 

3、inet6 addr: fe500::20a:35ff:fe00:9/64 Scope:Link 

4、UP BROADCAST RUNNING MULTICAST MTU:50000 Metric:1 

5、RX packets:39 errors:0 dropped:0 overruns:0 frame:0 

6、TX packets:122 errors:0 dropped:0 overruns:0 carrier:0 

7、collisions:0 txqueuelen:50000 

8、RX bytes:4964 (4.8 KiB) TX bytes:25813 (25.2 KiB) 

9、Interrupt:500 

10、eth0:avahi Link encap:Ethernet HWaddr 00:0a:35:00:00:09 

11、inet addr:169.254.1.162 Bcast:169.254.255.255 Mask:255.255.0.0 

12、UP BROADCAST RUNNING MULTICAST MTU:50000 Metric:1 

13、

1、Interrupt:500 

2、lo Link encap:Local Loopback 

3、inet addr:127.0.0.1 Mask:255.0.0.0 

4、inet6 addr: ::1/128 Scope:Host 

5、UP LOOPBACK RUNNING MTU:65536 Metric:1 

6、RX packets:2 errors:0 dropped:0 overruns:0 frame:0 

7、TX packets:2 errors:0 dropped:0 overruns:0 carrier:0 

8、collisions:0 txqueuelen:1 

9、RX bytes:140 (140.0 B) TX bytes:140 (140.0 B) 

2. 使用串口读出来的IP,本例中为169.254.1.162即可连接上SSH与SMB。本地输入:\169.254.1.162 即可访问edgeboard文件。Win7系统时需注意这一 配置,具体请查看Edgeboard使用说明。

总结:环境都配置好了,上手还是很简极速十分快3开户单,在用户目录收集现处在.xfce4的配置文件,莫非带了图形界面?手头如此DP线,上边会试试。

EasyDL+EdgeBoard搭建带性别检测的人脸识别模型

Edge的卖点之一,只是支持导入EasyDL生成的模型,EasyDL平台是另三个多多多使用几十、几百张图片就能训练出另三个多多多效果还不错的模型训练平台,官方宣称,对于不了解深度学习用户,还并能仅仅依靠可视化操作即可完成深度学习训练。

1、登录EasyDl官网创建物体检测模型 http://ai.baidu.com/easydl/。

2. 创建训练的数据集,本次测试在百度新闻里抓取了20张带有人脸的图片。

3. 数据集标注,Easydl支持在线标注,只需选中图片用鼠标在图片上拉出另三个多多多框即可。

4. 数据集标注完成后即可训练模型,可能性要测试的模型是基于SSD的目标检测,好多好多 有此次选中精度较低模型。(高精度是基于RetinaNet的模型),点击结速了了训练,大概时需500分钟左右,即可训练完成。

5. 在线校验模型,训练完成后点击校验模型,还并能查看测试模型训练效果。此次发现误识别另三个多多多女生为男生,猜测大概是训练集太小,不过人脸识别功能到是没问题报告 报告 。

6. 模型导出:可能性Easydl还没正式发布模型导出功能,时候此次是通过联系后台人员导出的模型。7. 将Easydl导出的模型,通过SMB传输到EdgeBoard内替换原有的params、model.encrypted:

\169.254.1.162\roothome\workspace\sample\sample_easydl\model

8. 重新编译模型,步骤如下:

1、insmod /home/root/workspace/driver/fpgadrv.ko 

2、cd /home/root/workspace/sample/sample_easyd 

3、// 可能性如此build目录,创建另三个多多多 

4、mkdir build 

5、cd build 

6、rm -rf * 

7、cmake .. 

8、make 

9. 编程成功时候,运行预测多多任务管理器 。

1、a、在网络上随意下载一张人物图,修改名字为1.jpg 并替换 

2、\\169.254.1.162\roothome\workspace\sample\sample_easydl\image 内的原有图片。 

3、b.执行./paddle_edgeboard 

10. 查看图片输出结果。 打开\169.254.1.162\roothome\workspace\sample\sample_easydl\build\result.jpg和命令行预测出的一个多目标一致,这里可能性如此调整阈值好多好多 有检测出来一个多框。

总结:本次是创建了另三个多多多简单的Easydl模型时候数据集准备的也小,好多好多 有精度全是很高,从可用性和快速部署方面Edgeboard和Easydl的结合还并能帮助我们歌词 快速开发相关应用产品。

运行usb摄像头输入预测示例

通过官方文档,发现板子支持USB摄像头以及海思的IPC摄像头接口,翻箱倒柜找到了另三个多多多摄像头接下来我们歌词 就试试用USB摄像头进行实时的输入检测。

1. 连接设备

直接将摄像头插入到底板的USB口上即可

2. 在开发板中,附带了usb摄像头的驱动与示例工程,依次执行以下命令

1、// 查看设备文件算是产生,正常是/dev/video2 

2、ls /dev/video* 

3、insmod /home/root/workspace/driver/fpgadrv.ko 

4、cd /home/root/workspace/sample/sample_usb 

5、mkdir build 

6、cd build 

7、rm -rf * 

8、cmake .. 

9、make

3. 执行预测命令

1、./paddle_edgeboard 

输出结果如下:还并能看过实时的检测结果,输出格式为目标的位置,如下图所示

总结:本次是通过命令行法律土办法进行的USB摄像头测试,并输出每一帧的目标检测结果,实时性能达到10FPS,效果还不错。时候随机附带的例程并如此实时可视化的功能,我们歌词 不能自己看过实际预测的结果,比较遗憾。

运行海思ipc摄像头输入预测示例

1. 连接设备,将海思IPC摄像头排线插入插槽内,上电后,摄像头电源指示灯会同时亮起

2. 依次执行以下命令

1、insmod /home/root/workspace/driver/fpgadrv.ko 

2、sudo chmod +x /home/root/workspace/driver/media-ctl 

3、/home/root/workspace/driver/media-ctl -v -f '"a00500000.v_tpg":0[fmt:SRGGB8/1920x10500 

4、field:none]' 

5、cd /home/root/workspace/sample/sample_bt1120 

6、mkdir build 

7、cd build 

8、rm -rf * 

9、cmake .. 

10、make 

3. 执行预测命令

1、./paddle_edgeboard 

输出结果如下:还并能看过实时的检测结果,例程里无可视化图片生成,下一步先测试一下摄像头收集地效果。

4. 查看摄像头收集图片可视化图

1、ls /dev/video* 

2、/dev/video0 /dev/video1 

3、insmod /home/root/workspace/driver/fpgadrv.ko 

4、sudo chmod +x /home/root/workspace/driver/media-ctl 

5、/home/root/workspace/driver/media-ctl -v -f '"a00500000.v_tpg":0[fmt:SRGGB8/1920x10500 

6、field:none]' 

7、cd /home/root/workspace/tools/bt1120/ 

8、mkdir build 

9、cd build 

10、cmake .. 

11、make 

12、./bt1120 

总结:海思ipc摄像头使用法律土办法与USB基本一致,还是有个同时的缺点,如此法律土办法进行实时的可视化效果,无法直观观察到模型运行的效果。

感受

经过一周的试用,对EdgeBoard全是了初步的了解,总体来说:

优点

1. 自带环境富于,不必配置交叉编译环境即可使用。

2. 默认的smb+ssh环境基本满足了开发需求,实现了到手即用。

3. 与EasyDL结合后,进行目标分类or目标检测的嵌入式集成基本做到了傻瓜化,模型训练容易上手。

4. 从上手来看,EdgeBoard作为另三个多多多异构的ARM+FPGA加速平台,基本上做到了不必了解嵌入式与FPGA的程度即可使用。

缺点

1. 板子试用摄像头,缺陷可视化环境,可能性还并能实现另三个多多多小的流媒体服务器或使用DP接口输出,对模型效果的评估可能性还并能更加直观。

2. 风扇噪音较大,在室内长时间开发还是略微吵闹,可能性可能性如此开发调速策略因为。

3.要素win7系统修改系统策略后,仍然无法正常使用SMB连接目标板,希望后续版本还并能移植SFTP后续会尝试一下这一 已有模型,深度挖掘一下这块板子的功能。

作者Litchll

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