Как стать автором
Обновить

Комментарии 10

разрыв между академической работой, которая проводится в области Deep Learning и реальным применением технологий в приложениях

И почему-то этот разрыв Интел никак не может исправить — упорно производя уродцев вроде Movidius и Realsense
И не говорите Весной 2020 купил синий стик версии 2 на попробовать. Был крайне разочарован.
Мои личные впечатления такие
Во-первых на Github были примеры попросту с нерабочими инструкциями как это все заводить. Мы предприняли с другом несколько вечеров просто чтобы навести некоторый порядок в коде. Потому что просто так версии ПО всего комплекса не стыкуются (я тут про либы, исходники, openvino и железку). А комплексного набора попросту не было. Например, докера с комплектом примеров. Чтобы заработало из коробки.
Во-вторых попытка обучить свою модель для сегментации закончилась так и не начавшись. Модельки то с датасетами закрытые.

Короче, очень пожалел, что не взял Google Coral. Зря только выбросил деньги и время потратил.
Комментарий от Юрия Горбачева

Спасибо за ваш отзыв.

Документация и использование продукта из коробки – это одна из областей где мы постоянно пытаемся улучшать продукт и это не всегда получается сразу по причине того что количество компонент в продукте постоянно увеличивается.

Есть ли возможность связаться с вами каким-либо образом чтобы получить более детальное описание проблем? Мы бы хотели улучшить ситуацию и устранить недостатки.
Дал телеграмм в личке
Поделюсь своим опытом использования Movidius. Купил в январе Б/У USB стик первой версии. В инструкциях ncsdk указано, что поддерживаемая платформа — Ubuntu 16.04. Поставил на VirutalBox. При скачивании Python зависимостей вылезает куча несовместимостей. Из коробки пытается поставить TF 1.11, почему-то она не встала (уже не помню причину). После пляски с бубнами удалось все поставить, но с последней версией TF, а она требует наборы инструкций FMA процессора, которые не предоставляет VirbualBox, хотя есть на хост-машине (у них 5 лет уже есть тикет на это: www.virtualbox.org/ticket/15471). Понятно, что тут нет претензий к разработчикам ncsdk/Intel и можно перекомпилировать TF под VirtualBox без этих инструкций, но из коробки у меня стик не заработал даже в рекомендованном окружении. В конце концов удалось запуститься на Ubuntu 20.04 (уже без виртуалки), тут тоже были проблемы с зависимостями Python; не все apt зависимости были прописаны в requirements_apt.txt. Когда я смог программно обратиться к устройству и убедиться, что купил рабочий экземпляр, запал разбираться с ним уже пропал. Суммарно потратил на все это несколько вечеров, хотя ожидалось, что запущу ./install.sh и все взлетит. Кстати, докер контейнер тоже не удалось запустить, но сейчас на вспомню причину. По факту, ни один из рекомендованных способов установки не работает без допиливания напильником.
А чем вам так не приглянулись Movidius или RealSense? Работаем с MyriadX (Movidius) уже больше года, проектируя решения с их использованием для ЦОД, а также применяем их в краевой видеоаналитике. На классифицирующих детекторах они дают очень хорошие значения FPS. В наших кейсах SSD Mobilenet v.2 — до 45 FPS/MyriadX.
RealSense «не приглянулся» своей жуткой глючностью. Изрядную часть из присланных образцов не удалось «завести» самим специалистам Интел. А те, которые что-то показывали — как правило умудрялись зависнуть через пару минут работы в комнатных условиях.
По поводу Movidius — мы не планировали делать свои платы такой сложности, а в «готовом» виде они были доступны только с USB-интерфейсом. Уже ближе к закату к нам в руки попал какой-то SBC на Movidius — там тоже были какие-то серьезные проблемы с софтом, а когда он запустился — FPS на наших моделях был в разы хуже чем у Jetson-ов. Плюс — если мне не изменяет память, он не имел поддержки CSI для камер.
Я там уже не работаю — может за пол-года что-то кардинально изменилось…
Спасибо что поделились вашим опытом! Мы смотрели D415, D435 из линейки RealSense, понравились при работу через SDK (получение карты глубин). В части тестов использовали тоже множество стиков через хаб. На классифицирующих детекторах получали очень неплохой результат и с каждым релизом OpenVINO он становился чуть лучше предыдущего. Для края берем не USB, а miniPCI, m.2 в исполнении AAEON и других вендоров. Там по 1/2 штуки MyriadX на плату. Готовая неплохая краевая коробка — AAEON VPC-3350AI с MyriadX на борту. На серверных вариантах PCIe — 4/8 штук. Тут нам плотности не хватило, поэтому пришлось пойти по пути проектирования и выпуска своих ускорителей x64 Movidius PCIe blade. CSI не трогали.
Дал контакты Никто так и не написал.
Зато Google на вопросы отвечает быстро и готов вписаться в порт на Coral нужной мне нейронки. Похоже, у них клиентоориентированность повыше.
Будет справедливо, если я опишусь еще.
Сегодня со мной связались. Есть обновления. Что-то, что еще не сделали из моих предложений, передадут команде.
По частным вопросам предлагается контачить через форму обратной связи.
Буду их смотреть что поменялось почти за год. Но не прямо сейчас.
Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.