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◆ 前回記事

の続き

◆ はじめに

つまんない？　そうですね。　しつこくてすみません。
きっと驚くと思うので、まぁそう言わずに軽く寄り道していってください。

エモい記事 を書かないと「いいね」は、ほとんどもらえない傾向が強いが、体力が無いので適当に書き流す。
世間は厳しい、いや、日本人は変に厳しい。。。
情け深い方は、どうか ポチッ てあげてくださいw

これなら使えるレベルじゃね？という程度に更にゴリゴリにパフォーマンスアップした。
ARM Quad Core と Pythonナメんなよ。
~~RealSense D435利用前提のプログラムだが、一般的なUSBカメラのロジックに変更するのは難しいことではない。~~
2018/07/23 USBカメラモードを追加

入力解像度を４倍にしたうえで、下記記事の２倍以上のパフォーマンスが出る。
当然ながら、プレディクションレートはスティックの限界性能以上には上がらない。
プレディクションレートを欲張るなら、TX2 や UP Board2 を素直に購入しよう。
あるいは、距離を測る必要がなければ、普通の安物USBカメラで 320x240 の低解像度でトライしよう。
YoloV2 より超速 MobileNetSSD+Neural Compute Stick(NCS)+Raspberry Piによる爆速・高精度の複数動体検知

カメラ映像の再生レート：　２５FPS 〜３０FPS　(カメラ本体のRealSenseは30FPSで撮像)
プレディクションレート：　８FPS 〜１２FPS
入力解像度：　640x480　(前回の４倍の解像度←ココ重要、RealSenseだとこれ以上解像度を落とせない)

25FPS 達成報告をした公式フォーラムへの投稿【Intel Movidius Neural Network Community】
RealSense D435 + Neural Compute Stick + MobileNet-SSD + RaspberryPi3

では、まわりくどいことは置いておいて、実際にモノを見ていただこうと思う。
ARMクアッドコアをフル稼働させるとこうなる。
非同期なのでカメラを素早く動かし過ぎると枠がズレる。
今度はカメラ撮影レートが早すぎてプレディクションが追いつかず、前回よりズレが大きくなった。
速さ至上主義ではなく小綺麗に見せたいなら、前回程度のバランスが良いかもしれない。
【Youtube動画生の再生スピード】 https://youtu.be/tAf1u9DKkh4
【GIF画像 10FPSまで劣化させてある、TV Monitorの検出と測距スピードがエグい】

※右上に表示されているフレームレートは１５フレーム分の平均をとって表示している。

【USBカメラモード 640x480 MultiStick x4 (日本ではコレを４倍界王拳と呼ぶ、気持ち悪い、何故か犬判定が混じる)】
【Youtube動画生の再生スピード】 https://youtu.be/GedDpAc0JyQ

Githubに公開したプログラムソースはこちら
PINTO0309/MobileNet-SSD-RealSense

◆ 環境

１．RaspberryPi3 + Raspbian Stretch (USB2.0 Port)
２．Intel RealSense D435 (640x480) or USBカメラ
３．Intel Movidius Neural Compute Stick　１本 ← 【注意】マルチスティック(MultiStick)もOKだけどレンダリングが引きずられて逆に遅くなる
４．OpenCV3.4.2
５．VFPV3
６．Numpy
７．Python3.5 + MultiProcessing
８．NCSDK v2.05.00.02
９．~~Intel TBB~~　← 今回は無効にした
１０．~~OpenGL Driver~~　← 今回は無効にした
１１．HDMIディスプレイ

◆ 参考にさせていただいた記事、謝辞

【くろのてさん】 [Python] multiprocessing 備忘録
http://note.crohaco.net/2017/python-multiprocessing/
【Python公式チュートリアル】
https://docs.python.jp/3/library/multiprocessing.html

◆ 作業に着手する前の前提条件

下記記事を参考に、NCSDK v2.xx や RealSenseSDK や OpenCV3.4、そのほか諸々が導入済みであること。

（１）デプスカメラRealSenseD435で "紫色のイカ" や "オレンジ色の玉ねぎ" を切り取ったり "金髪の人" を追っかけて距離を測る（２） with RaspberryPi3 (Raspbian Stretch)

（２） RaspberryPi3 (Raspbian Stretch) + Intel Movidius Neural Compute Stick NCSDK v2.00.05.02 のインストール

◆ レシピ

１．Git Clone する。

リソース一式のクローン

$ cd ~
$ git clone https://github.com/PINTO0309/MobileNet-SSD-RealSense.git

２．Neural Compute Stick １本と RealSense をUSBポートにぶっ刺す。

３．実行する。いじょ。

プレディクションの実行

$ sudo raspi-config
"7.Advanced Options" - "A7 GL Driver" - "G3 Legacy"

$ cd ~/MobileNet-SSD-RealSense
$ python3 MultiStickSSDwithRealSense.py

◆ まとめ

RaspberryPi3 Model B (プラス無し) をナメちゃダメ
ARM 4Core ナメちゃダメ
Python ナメちゃダメ
Python の MultiThread はゴミ　"Global Interpreter Lock" (通称：GIL)
消費電力を気にしないなら multiprocessing
OpenVINOの推論エンジンが NCSDK と同じ という情報を得たため、テンションが上がり気味
あらためて OpenVINO の調査を再開する見込み
OpenVINOについては こちら の一番下のところを参照
~~暇な人、320x240のカメラ解像度で試してみてください~~　← Git Clone で試せます。RealSenseより何故か検出が速くてキモいです。
RaspberryPi3 Model B+ 欲しいなぁ。。。
TX2 欲しいなぁ。。。
無言でCaffe超軽量モデルを量産してくださる、そんな神が降臨することを願って止まない
"ディープラーニングおじさん" ではないので、流行りモノに手を出して勝てるとも思わないし、勝とうとも思わない、安価・実用・実装に特化したコトにしか興味が沸かない悪いクセ

Intelさんがまた褒めてくれたヽ(ﾟ∀ﾟ)ﾉ ｲｴｧ RaspberryPi3でMobileNet-SSD(MobileNetSSD)物体検出とRealSense測距(640x480) 再生フレームレート25FPS以上 ＋ 予測レート12FPSを達成したよ