英特爾發(fā)行版OpenVINO工具套件^[1]基于 oneAPI 而開發(fā)，可以加快高性能計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)視覺應(yīng)用開發(fā)速度工具套件，適用于從邊緣到云的各種英特爾平臺(tái)上，幫助用戶更快地將更準(zhǔn)確的真實(shí)世界結(jié)果部署到生產(chǎn)系統(tǒng)中。通過簡化的開發(fā)工作流程，OpenVINO 可賦能開發(fā)者在現(xiàn)實(shí)世界中部署高性能應(yīng)用程序和算法。

C# 是由 C 和 C++ 衍生出來的一種安全的、穩(wěn)定的、簡單的、優(yōu)雅的面向?qū)ο?a target="_blank">編程語言。C# 綜合了 VB 簡單的可視化操作和 C++ 的高運(yùn)行效率，以其強(qiáng)大的操作能力、優(yōu)雅的語法風(fēng)格、創(chuàng)新的語言特性和便捷的面向組件編程的支持成為 .NET 開發(fā)的首選語言。然而OpenVINO 未提供 C# 語言接口，這對在 C# 中使用OpenVINO 帶來了很多麻煩，在之前的工作中，我們推出了OpenVINO C# API^[2]，旨在推動(dòng)OpenVINO在 C# 領(lǐng)域的應(yīng)用，目前已經(jīng)成功在 Window 平臺(tái)實(shí)現(xiàn)使用。在本文中，我們將介紹如何在 英特爾開發(fā)套件 AlxBoard 上基于 Linux 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn) OpenVINO C# API。

項(xiàng)目中所使用的代碼已上傳至 OpenVINO C# API 倉庫中，GitHub 網(wǎng)址為：

https://github.com/guojin-yan/OpenVINO-CSharp-API/blob/csharp3.0/tutorial_examples/AlxBoard_deploy_yolov8/Program.cs

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1. 英特爾開發(fā)套件 AlxBoard 介紹

圖1 英特爾開發(fā)套件 AlxBoard介紹

1.1 產(chǎn)品定位

英特爾開發(fā)套件AlxBoard 是英特爾開發(fā)套件官方序列中的一員，專為入門級人工智能應(yīng)用和邊緣智能設(shè)備而設(shè)計(jì)。英特爾開發(fā)套件 AlxBoard 能完美勝人工智能學(xué)習(xí)、開發(fā)、實(shí)訓(xùn)、應(yīng)用等不同應(yīng)用場景。該套件預(yù)裝了英特爾 OpenVINO 工具套件、模型倉庫和演示。

套件主要接口與 Jetson Nano 載板兼容，GPIO 與樹莓派兼容，能夠最大限度地復(fù)用成熟的生態(tài)資源。這使得套件能夠作為邊緣計(jì)算引擎，為人工智能產(chǎn)品驗(yàn)證和開發(fā)提供強(qiáng)大支持；同時(shí)，也可以作為域控核心，為機(jī)器人產(chǎn)品開發(fā)提供技術(shù)支撐。

使用英特爾開發(fā)套件 AlxBoard，您將能夠在短時(shí)間內(nèi)構(gòu)建出一個(gè)出色的人工智能應(yīng)用應(yīng)用程序。無論是用于科研、教育還是商業(yè)領(lǐng)域，英特爾開發(fā)套件 AlxBoard 都能為您提供良好的支持。借助OpenVINO工具套件，CPU、iGPU都具備強(qiáng)勁的AI推理能力，支持在圖像分類、目標(biāo)檢測、分割和語音處理等應(yīng)用中并行運(yùn)行多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

1.2 產(chǎn)品參數(shù)

1.3 AI 推理單元

借助 OpenVINO 工具，能夠?qū)崿F(xiàn) CPU+iGPU 異構(gòu)計(jì)算推理，IGPU 算力約為 0.6TOPS

2. 配置 .NET 環(huán)境

.NET是一個(gè)免費(fèi)的跨平臺(tái)開源開發(fā)人員平臺(tái)，用于構(gòu)建多種應(yīng)用程序。下面將演示英特爾開發(fā)套件 AlxBoard如何在Ubuntu 20.04上安裝.NET 環(huán)境，支持.NET Core 2.0-3.1系列以及.NET 5-8系列，如果你的英特爾開發(fā)套件 AlxBoard使用的是其他 Linux 系統(tǒng)，你可以參考在Linux發(fā)行版上安裝.NET - .NET | Microsoft Learn^[3]。

2.1 添加Microsoft包存儲(chǔ)庫

使用APT進(jìn)行安裝可通過幾個(gè)命令來完成。安裝.NET之前，請運(yùn)行以下命令，將Microsoft包簽名密鑰添加到受信任密鑰列表，并添加包存儲(chǔ)庫。

打開終端并運(yùn)行以下命令：

wget https://packages.microsoft.com/config/ubuntu/20.04/packages-microsoft-prod.deb -O packages-microsoft-prod.deb
sudo dpkg -i packages-microsoft-prod.deb
rm packages-microsoft-prod.deb

下圖為輸入上面命令后控制臺(tái)的輸出：

圖21.2.1添加Microsoft包存儲(chǔ)庫輸出

2.2 安裝 SDK

.NET SDK使你可以通過.NET開發(fā)應(yīng)用。如果安裝.NET SDK，則無需安裝相應(yīng)的運(yùn)行時(shí)。若要安裝.NET SDK，請運(yùn)行以下命令：

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y dotnet-sdk-3.1

下圖為安裝后控制臺(tái)的輸出：

圖3安裝SDK輸出

2.3 測試安裝

通過命令行可以檢查SDK版本以及 Runtime 時(shí)版本。

dotnet --list-sdks
dotnet --list-runtimes

下圖為輸入測試命令后控制臺(tái)的輸出：

圖4SDK版本以及 Runtime 版本

2.4 測試控制臺(tái)項(xiàng)目

在 linux 環(huán)境下，我們可以通過 dotnet 命令來創(chuàng)建和編譯項(xiàng)目，項(xiàng)目創(chuàng)建命令為：

dotnet new  -o 

此處我們創(chuàng)建一個(gè)簡單測試控制臺(tái)項(xiàng)目：

dotnet new console -o test_net6.0
cd test_net6.0
dotnet run

下圖為輸入測試命令后控制臺(tái)的輸出以及項(xiàng)目文件夾文件情況，C# 項(xiàng)目會(huì)自動(dòng)創(chuàng)建一個(gè) Program.cs 程序文件，里面包含了程序運(yùn)行入口主函數(shù)，同時(shí)還會(huì)創(chuàng)建一個(gè) *.csproj 文件，負(fù)責(zé)指定項(xiàng)目編譯中的一些配置。

圖5控制臺(tái)項(xiàng)目

以上就是 .NET 環(huán)境的配置步驟，如果你的環(huán)境與本文不匹配，可以通過.NET文檔| Microsoft Learn^[4]獲取更多安裝步驟。

3. 安裝OpenVINO Runtime

OpenVINO有兩種安裝方式: OpenVINO Runtime 和OpenVINO Development Tools。OpenVINO Runtime 包含用于在處理器設(shè)備上運(yùn)行模型部署推理的核心庫。OpenVINO Development Tools 是一組用于處理 OpenVINO 和 OpenVINO 模型的工具，包括模型優(yōu)化器、OpenVINO Runtime、模型下載器等。在此處我們只需要安裝 OpenVINO Runtime 即可。

3.1下載OpenVINO Runtime

訪問Download the Intel Distribution of OpenVINO Toolkit^[5]頁面，按照下面流程選擇相應(yīng)的安裝選項(xiàng)，在下載頁面，由于我們的設(shè)備使用的是 Ubuntu20.04，因此下載時(shí)按照指定的編譯版本下載即可。

圖6OpenVINO Runtime下載

3.2 解壓安裝包

我們所下載的OpenVINO Runtime本質(zhì)是一個(gè) C++ 依賴包，因此我們把它放到我們的系統(tǒng)目錄下，這樣在編譯時(shí)會(huì)根據(jù)設(shè)置的系統(tǒng)變量獲取依賴項(xiàng)。首先在系統(tǒng)文件夾下創(chuàng)建一個(gè)文件夾：

sudo mkdir -p /opt/intel

然后解壓縮我們下載的安裝文件，并將其移動(dòng)到指定文件夾下：

tar -xvzf l_openvino_toolkit_ubuntu20_2022.3.1.9227.cf2c7da5689_x86_64.tgz
sudo mv l_openvino_toolkit_ubuntu20_2022.3.1.9227.cf2c7da5689_x86_64 /opt/intel/openvino_2023.1

3.3 安裝依賴

接下來我們需要安裝OpenVINO Runtime所有的依賴項(xiàng)，通過命令行輸入以下命令即可：

cd /opt/intel/openvino_2022.3.1/
sudo -E ./install_dependencies/install_openvino_dependencies.sh

圖7安裝 OpenVINO Runtime 依賴項(xiàng)

3.4 配置環(huán)境變量

安裝完成后，我們需要配置環(huán)境變量，以保證在調(diào)用時(shí)系統(tǒng)可以獲取對應(yīng)的文件，通過命令行輸入以下命令即可：

source /opt/intel/openvino_2022.3.1/setupvars.sh

以上就是OpenVINO Runtime環(huán)境的配置步驟，如果你的環(huán)境與本文不匹配，可以通過Install OpenVINO Runtime on Linux — OpenVINO documentation — Version(2023.1) ^[6]獲取更多安裝步驟。

配置AlxBoard_deploy_yolov8項(xiàng)目

項(xiàng)目中所使用的代碼已經(jīng)放在 GitHub 倉庫AlxBoard_deploy_yolov8^[7]，大家可以根據(jù)情況自行下載和使用，下面我將會(huì)從頭開始一步步構(gòu)建 AlxBoard_deploy_yolov8 項(xiàng)目。

4.1創(chuàng)建AlxBoard_deploy_yolov8項(xiàng)目

在該項(xiàng)目中，我們需要使用 OpenCvSharp，該依賴目前在 Ubutun 平臺(tái)最高可以支持 .NET Core 3.1，因此我們此處創(chuàng)建一個(gè) .NET Core 3.1 的項(xiàng)目，使用 Terminal 輸入以下指令創(chuàng)建并打開項(xiàng)目文件：

dotnet new console --framework "netcoreapp3.1" -o AlxBoard_deploy_yolov8
cd AlxBoard_deploy_yolov8

圖81.4.1創(chuàng)建AlxBoard_deploy_yolov8項(xiàng)目

創(chuàng)建完項(xiàng)目后，將 AlxBoard_deploy_yolov8 的代碼內(nèi)容替換到創(chuàng)建的項(xiàng)目中的 Program.cs 文件中.

4.2添加OpenVINO C# API 依賴

由于 OpenVINO C# API當(dāng)前正處于開發(fā)階段，還未創(chuàng)建 Linux 版本的 NuGet Package，因此需要通過下載項(xiàng)目源碼以項(xiàng)目引用的方式使用。

下載源碼

通過 Git 下載項(xiàng)目源碼，新建一個(gè) Terminal，并輸入以下命令克隆遠(yuǎn)程倉庫，將該項(xiàng)目放置在 AlxBoard_deploy_yolov8 同級目錄下。

git clone https://github.com/guojin-yan/OpenVINO-CSharp-API.git
cd OpenVINO-CSharp-API

本文的項(xiàng)目目錄為：

Program
--|-AlxBoard_deploy_yolov8
--|-OpenVINO-CSharp-API

修改 OpenVINO依賴

由于項(xiàng)目源碼的 OpenVINO依賴與本文設(shè)置不同，因此需要修改 OpenVINO依賴項(xiàng)的路徑，主要通過修改OpenVINO-CSharp-API/src/CSharpAPI/native_methods/ov_base.cs 文件即可，修改內(nèi)容如下：

rivate const string dll_extern = "./openvino2023.1/openvino_c.dll";
---修改為--->
private const string dll_extern = "libopenvino_c.so";

添加項(xiàng)目依賴

在 Terminal 輸入以下命令，即可將 OpenVINO C# API 添加到 AlxBoard_deploy_yolov8 項(xiàng)目引用中。

dotnet add reference ./../OpenVINO-CSharp-API/src/CSharpAPI/CSharpAPI.csproj

添加環(huán)境變量

該項(xiàng)目需要調(diào)用 OpenVINO 動(dòng)態(tài)鏈接庫，因此需要在當(dāng)前環(huán)境下增加 OpenVINO 動(dòng)態(tài)鏈接庫路徑：

export LD_LIBRARY_PATH=/opt/intel/openvino_2023.0/runtime/lib/intel64

4.3添加 OpenCvSharp

安裝 NuGet Package

OpenCvSharp 可以通過 NuGet Package 安裝，只需要在 Terminal 輸入以下命令：

dotnet add package OpenCvSharp4_.runtime.ubuntu.20.04-x64
dotnet add package OpenCvSharp4

添加環(huán)境變量

將以下路徑添加到環(huán)境變量中：

export LD_LIBRARY_PATH=/home/ygj/Program/OpenVINO-CSharp-API/tutorial_examples/AlxBoard_deploy_yolov8/bin/Debug/netcoreapp3.1/runtimes/ubuntu.20.04-x64/native

/bin/Debug/netcoreapp3.1/runtimes/ubuntu.20.04-x64/native 是 AlxBoard_deploy_yolov8 編譯后生成的路徑，該路徑下存放了 libOpenCvSharpExtern.so 文件，該文件主要是封裝的 OpenCV 中的各種接口。也可以將該文件拷貝到項(xiàng)目運(yùn)行路徑下。

檢測 libOpenCvSharpExtern 依賴

由于 libOpenCvSharpExtern.so 是在其他環(huán)境下編譯好的動(dòng)態(tài)鏈接庫，本機(jī)電腦可能會(huì)缺少相應(yīng)的依賴，因此可以通過 ldd 命令檢測。

ldd libOpenCvSharpExtern.so

圖9檢測 libOpenCvSharpExtern 依賴

如果輸出內(nèi)容中沒有 no found 的，說明不缺少依賴，如果存在，則需要安裝缺少的依賴項(xiàng)才可以正常使用。

添加完項(xiàng)目依賴以及 NuGet Package 后，項(xiàng)目的配置文件內(nèi)容為：

"Microsoft.NET.Sdk">
 
  "..OpenVINO-CSharp-APIsrcCSharpAPICSharpAPI.csproj" />
 
 
  "OpenCvSharp4" Version="4.8.0.20230708" />
  "OpenCvSharp4_.runtime.ubuntu.20.04-x64" Version="4.8.0.20230708" />
 
 
  Exe
  netcoreapp3.1
 

5. 運(yùn)行 AlxBoard_deploy_yolov8項(xiàng)目

該項(xiàng)目測試所使用的模型與文件都可以在 OpenVINO-CSharp-API 中找到，因此下面我們通過 OpenVINO-CSharp-API 倉庫下的模型與文件進(jìn)行測試。

通過 dotnet 運(yùn)行，只需要運(yùn)行以下命令即可。

dotnet run 

參數(shù)設(shè)指的是模型預(yù)測類型、模型路徑、圖片文件路徑參數(shù)，預(yù)測類型輸入包括：'det'、'seg'、'pose'、'cls'四種類型；默認(rèn)推理設(shè)備設(shè)置為'AUTO'，對于'det'、'seg'預(yù)測，可以設(shè)置參數(shù)，如果設(shè)置該參數(shù)，會(huì)將結(jié)果繪制到圖片上，如果未設(shè)置，會(huì)通過控制臺(tái)打印出來。

5.1編譯運(yùn)行Yolov8-det模型

編譯運(yùn)行命令為:

dotnet run det /home/ygj/Program/OpenVINO-CSharp-API/model/yolov8/yolov8s.xml /home/ygj/Program/OpenVINO-CSharp-API/dataset/image/demo_2.jpg GPU.0 /home/ygj/Program/OpenVINO-CSharp-API/dataset/lable/COCO_lable.txt

模型推理輸出結(jié)果為：

---- OpenVINO INFO----
Description : OpenVINO Runtime
Build number: 2023.1.0-12185-9e6b00e51cd-releases/2023/1
Set inference device GPU.0.
[INFO] Loading model files: /home/ygj/Program/OpenVINO-CSharp-API/model/yolov8/yolov8s.xml
[INFO] model name: torch_jit
[INFO]  inputs:
[INFO]   input name: images
[INFO]   input type: f32
[INFO]   input shape: Shape : [1, 3, 640, 640]
[INFO]  outputs:
[INFO]   output name: output0
[INFO]   output type: f32
[INFO]   output shape: Shape : [1, 84, 8400]
[INFO] Read image files: /home/ygj/Program/OpenVINO-CSharp-API/dataset/image/demo_2.jpg


Detection result : 


1: 0 0.89  (x:744 y:43 width:388 height:667)
2: 0 0.88  (x:149 y:202 width:954 height:507)
3:270.72(x:435y:433width:98height:284)

圖10Yolov8-det模型預(yù)測輸出

5.2編譯運(yùn)行Yolov8-cls模型

編譯運(yùn)行命令為:

dotnet run cls /home/ygj/Program/OpenVINO-CSharp-API/model/yolov8/yolov8s-cls.xml /home/ygj/Program/OpenVINO-CSharp-API/dataset/image/demo_7.jpg GPU.0

模型推理輸出結(jié)果為：

--- OpenVINO INFO----
Description : OpenVINO Runtime
Build number: 2023.1.0-12185-9e6b00e51cd-releases/2023/1
Set inference device GPU.0.
[INFO] Loading model files: /home/ygj/Program/OpenVINO-CSharp-API/model/yolov8/yolov8s-cls.xml
[INFO] model name: torch_jit
[INFO]  inputs:
[INFO]   input name: images
[INFO]   input type: f32
[INFO]   input shape: Shape : [1, 3, 224, 224]
[INFO]  outputs:
[INFO]   output name: output0
[INFO]   output type: f32
[INFO]   output shape: Shape : [1, 1000]
[INFO] Read image files: /home/ygj/Program/OpenVINO-CSharp-API/dataset/image/demo_7.jpg




Classification Top 10 result : 


classid probability
------- -----------
294   0.992173
269   0.002861
296   0.002111
295   0.000714
270   0.000546
276   0.000432
106   0.000159
362   0.000147
260   0.000078
272   0.000070

5.3編譯運(yùn)行Yolov8-pose模型

編譯運(yùn)行命令為:

dotnet run pose /home/ygj/Program/OpenVINO-CSharp-API/model/yolov8/yolov8s-pose.xml /home/ygj/Program/OpenVINO-CSharp-API/dataset/image/demo_9.jpg GPU.0

模型推理輸出結(jié)果為：

---- OpenVINO INFO----
Description : OpenVINO Runtime
Build number: 2023.1.0-12185-9e6b00e51cd-releases/2023/1
Set inference device GPU.0.
[INFO] Loading model files: /home/ygj/Program/OpenVINO-CSharp-API/model/yolov8/yolov8s-pose.xml
[INFO] model name: torch_jit
[INFO]  inputs:
[INFO]   input name: images
[INFO]   input type: f32
[INFO]   input shape: Shape : [1, 3, 640, 640]
[INFO]  outputs:
[INFO]   output name: output0
[INFO]   output type: f32
[INFO]   output shape: Shape : [1, 56, 8400]
[INFO] Read image files: /home/ygj/Program/OpenVINO-CSharp-API/dataset/image/demo_9.jpg




Classification result : 


1: 1  0.94  (x:104 y:22 width:152 height:365) Nose: (188 ,60 ,0.93) Left Eye: (192 ,53 ,0.83) Right Eye: (180 ,54 ,0.90) Left Ear: (196 ,53 ,0.50) Right Ear: (167 ,56 ,0.76) Left Shoulder: (212 ,92 ,0.93) Right Shoulder: (151 ,93 ,0.94) Left Elbow: (230 ,146 ,0.90) Right Elbow: (138 ,142 ,0.93) Left Wrist: (244 ,199 ,0.89) Right Wrist: (118 ,187 ,0.92) Left Hip: (202 ,192 ,0.97) Right Hip: (168 ,193 ,0.97) Left Knee: (184 ,272 ,0.96) Right Knee: (184 ,276 ,0.97) Left Ankle: (174 ,357 ,0.87) Right Ankle: (197 ,354 ,0.88) 

圖11Yolov8-pose模型預(yù)測輸出

5.4運(yùn)行Yolov8-seg模型

編譯運(yùn)行命令為:

dotnet run seg /home/ygj/Program/OpenVINO-CSharp-API/model/yolov8/yolov8s-seg.xml /home/ygj/Program/OpenVINO-CSharp-API/dataset/image/demo_2.jpg GPU.0 /home/ygj/Program/OpenVINO-CSharp-API/dataset/lable/COCO_lable.txt

模型推理輸出結(jié)果為：

---- OpenVINO INFO----
Description : OpenVINO Runtime
Build number: 2023.1.0-12185-9e6b00e51cd-releases/2023/1
Set inference device GPU.0.
[INFO] Loading model files: /home/ygj/Program/OpenVINO-CSharp-API/model/yolov8/yolov8s-seg.xml
47
[INFO] model name: torch_jit
[INFO]  inputs:
[INFO]   input name: images
[INFO]   input type: f32
[INFO]   input shape: Shape : [1, 3, 640, 640]
[INFO]  outputs:
[INFO]   output name: output0
[INFO]   output type: f32
[INFO]   output shape: Shape : [1, 116, 8400]
[INFO] Read image files: /home/ygj/Program/OpenVINO-CSharp-API/dataset/image/demo_2.jpg




Segmentation result : 


1: 0 0.90  (x:745 y:42 width:403 height:671)
2: 0 0.86  (x:121 y:196 width:1009 height:516)
3: 27 0.69  (x:434 y:436 width:90 height:280)

圖12Yolov8-seg模型預(yù)測輸出

6. 模型運(yùn)行時(shí)間

英特爾開發(fā)套件 AlxBoard 板載了英特爾賽揚(yáng) N5105 CPU 以及英特爾 11 代集成顯卡，此處對 CPU、GPU 的推理情況做了一個(gè)簡單測試，主要檢測了模型推理時(shí)間，并使用英特爾幻影峽谷進(jìn)行了同步測試，測試結(jié)果如表所示。

可以看出，英特爾賽揚(yáng) N5105 CPU 在模型推理性能是十分強(qiáng)大的，且搭配的英特爾 11 代集成顯卡，將推理速度提升了 6 倍左右，針對 Yolov8 模型，平均處理速度可以達(dá)到 10FPs。而相比于幻影峽谷的推理速度，英特爾開發(fā)套件 AlxBoard 推理性能大約為其五分之一，這相比一般的開發(fā)板，英特爾開發(fā)套件 AlxBoard 的算力還是十分強(qiáng)大的。

總結(jié)

在該項(xiàng)目中，我們基于 Ubutn 20.04系統(tǒng)，成功實(shí)現(xiàn)了在 C# 環(huán)境下調(diào)用 OpenVINO 部署深度學(xué)習(xí)模型，驗(yàn)證了在 Linux 環(huán)境下 OpenVINO C# API 項(xiàng)目的的可行性，這對后面在 Linux 環(huán)境下開發(fā) OpenVINO C# API 具有很重要的意義。

除此之外，我們還使用 OpenVINO C# API 檢驗(yàn)了英特爾開發(fā)套件 AlxBoard 的模型推理能力，最總針對 Yolov8模型，平均處理速度可以達(dá)到 10FPs，這對目前大多數(shù)開發(fā)板來說，已經(jīng)達(dá)到了很高的推理速度。后續(xù)我還會(huì)將繼續(xù)使用 OpenVINO C# API 在 英特爾開發(fā)套件 AlxBoard 部署更多的深度學(xué)習(xí)模型。