Modelos pré-treinados da Intel OpenVINO usando Open Model Zoo

📚 Tabela de Conteúdos

1. Introdução
2. Como utilizar o OpenVINO
3. Escolhendo o modelo pré-treinado
4. Download do modelo
5. Configurando o ambiente
6. Executando a inferência
7. Demonstração do modelo de idade e gênero
8. Resultados da inferência
9. Conclusão
10. Recursos adicionais

📝 Introdução

Neste artigo, abordaremos como utilizar o OpenVINO (Open Visual Inference & Neural Network Optimization Toolkit), uma ferramenta desenvolvida pela Intel para otimização e aceleração de inferência de redes neurais em diferentes plataformas. O OpenVINO oferece suporte para diversos modelos pré-treinados e possibilita a execução de inferência em tempo real.

🔍 1. Como utilizar o OpenVINO

Antes de começarmos a utilizar o OpenVINO, é necessário instalar e configurar o ambiente de desenvolvimento. A seguir, serão apresentados os passos necessários para utilizar o OpenVINO em sua máquina:

1.1 Instalação do OpenVINO

Para instalar o OpenVINO, siga esses passos:

1. Faça o download do pacote de instalação do OpenVINO no site oficial da Intel.
2. Execute o pacote de instalação e siga as instruções do assistente de instalação.
3. Durante a instalação, selecione as opções adequadas para o seu sistema operacional.
4. Após a conclusão da instalação, verifique se o OpenVINO foi instalado corretamente através do terminal ou Prompt de comando.

1.2 Configuração do ambiente

Após a instalação, é necessário realizar a configuração do ambiente para utilizar o OpenVINO. Siga os passos a seguir para configurar o ambiente:

1. Abra o terminal ou prompt de comando e navegue até o diretório de instalação do OpenVINO.
2. Execute o script de configuração específico do seu sistema operacional: setupvars.sh para sistemas baseados em Linux ou setupvars.bat para sistemas Windows.

Com o ambiente configurado corretamente, agora podemos utilizar o OpenVINO para executar inferência em modelos pré-treinados.

🔍 2. Escolhendo o modelo pré-treinado

O OpenVINO oferece suporte para diversos modelos pré-treinados em diferentes categorias, como detecção de objetos, reconhecimento de faces, classificação de imagens, entre outros. Esses modelos são treinados em grandes conjuntos de dados e podem ser utilizados para diferentes tarefas de inferência.

Para escolher o modelo pré-treinado mais adequado para sua aplicação, é importante entender as características de cada modelo e avaliar se atendem aos requisitos do seu projeto.

🔍 3. Download do modelo

Após escolher o modelo pré-treinado adequado, é necessário realizar o download dos arquivos necessários. O OpenVINO oferece uma ferramenta de download de modelos que simplifica esse processo. A seguir, será apresentado como realizar o download do modelo através dessa ferramenta.

3.1 Utilizando a ferramenta de download

Para baixar o modelo pré-treinado, siga os passos a seguir:

1. Abra o terminal ou prompt de comando.
2. Navegue até o diretório onde o OpenVINO está instalado.
3. Execute o script model_downloader.sh ou model_downloader.bat, dependendo do seu sistema operacional.
4. Escolha o modelo pré-treinado que deseja baixar e siga as instruções adicionais fornecidas pela ferramenta.

Após o download do modelo, os arquivos necessários serão armazenados em um diretório específico.

🔍 4. Configurando o ambiente

Antes de executar a inferência utilizando o modelo pré-treinado, é necessário configurar o ambiente no qual o OpenVINO será utilizado. Nesta seção, serão apresentados os passos necessários para configurar o ambiente corretamente.

4.1 Ativando o ambiente do OpenVINO

Para ativar o ambiente do OpenVINO, siga os seguintes passos:

1. Abra o terminal ou prompt de comando.
2. Navegue até o diretório onde o OpenVINO está instalado.
3. Execute o script setupvars.sh ou setupvars.bat, dependendo do seu sistema operacional.

Agora o ambiente do OpenVINO está corretamente configurado e pronto para a execução da inferência.

🔍 5. Executando a inferência

Com o ambiente configurado, é hora de executar a inferência utilizando o modelo pré-treinado. O OpenVINO possui uma API que simplifica esse processo e permite a fácil integração com aplicativos desenvolvidos em diferentes linguagens de programação. A seguir, serão apresentados os passos para executar a inferência utilizando o modelo pré-treinado.

5.1 Carregando o modelo

Antes de realizar a inferência, é necessário carregar o modelo pré-treinado na Memória. A biblioteca do OpenVINO fornece métodos para carregar o modelo e definir os parâmetros de configuração necessários.

Aqui está um exemplo de código em Python para carregar o modelo:

from openvino.inference_engine import IECore

# Cria uma instância da classe IECore
ie = IECore()

# Carrega o modelo pré-treinado na memória
net = ie.read_network(model='modelo.xml', weights='modelo.bin')

5.2 Realizando a inferência

Após carregar o modelo, é possível realizar a inferência utilizando os dados de entrada. O OpenVINO permite a utilização de diferentes formatos de entrada, como imagens, vídeos ou até mesmo streams de câmera.

Aqui está um exemplo de código em Python para executar a inferência:

# Realiza a inferência
outputs = net.infer(inputs)

# Processa os resultados da inferência
# ...

# Apresenta os resultados
# ...

🔍 6. Demonstração do modelo de idade e gênero

Neste exemplo, vamos realizar uma demonstração do modelo pré-treinado para estimativa de idade e gênero a partir de imagens faciais. O modelo utilizado é capaz de identificar características específicas, como rugas, linhas de expressão e formato do rosto, para realizar a estimativa com Alta precisão.

6.1 Preparação dos dados

Antes de iniciar a demonstração, é necessário baixar o modelo pré-treinado e preparar os dados de entrada. Siga os seguintes passos:

1. Baixe o modelo pré-treinado para estimativa de idade e gênero no site oficial do OpenVINO.
2. Descompacte o arquivo baixado e localize os arquivos XML e binários do modelo.

6.2 Executando a inferência

Após preparar os dados, siga os passos abaixo para realizar a inferência:

1. Abra o terminal ou prompt de comando e navegue até o diretório onde o OpenVINO está instalado.
2. Ative o ambiente do OpenVINO utilizando o script setupvars.sh ou setupvars.bat, dependendo do seu sistema operacional.
3. Execute o script de demonstração fornecido pelo OpenVINO, passando como argumentos os caminhos para os arquivos XML e binários do modelo pré-treinado.

Agora, a inferência será executada utilizando as imagens fornecidas como entrada e os resultados serão apresentados na tela.

🔍 7. Resultados da inferência

Após a execução da inferência, é possível analisar os resultados obtidos. O modelo pré-treinado para estimativa de idade e gênero retorna a estimativa da idade e gênero do rosto presente na imagem de entrada.

Os resultados podem ser utilizados para diversas aplicações, como análise de público em lojas, personalização de conteúdo para diferentes segmentos, entre outros.

📝 Conclusão

Neste artigo, apresentamos como utilizar o OpenVINO para executar inferência utilizando modelos pré-treinados. O OpenVINO oferece um conjunto de ferramentas e bibliotecas que simplifica o desenvolvimento e acelera o processo de inferência de redes neurais em diferentes plataformas.

Com um mercado em constante evolução, o uso de modelos pré-treinados e ferramentas de otimização se tornam essenciais para desenvolver soluções eficientes e de alta performance. O OpenVINO é uma excelente opção para essas demandas, possibilitando a execução de inferência em tempo real e em diferentes dispositivos.

📚 Recursos adicionais

• Site oficial do OpenVINO
• Documentação do OpenVINO
• Modelos pré-treinados disponíveis

❔ Perguntas frequentes

P: O OpenVINO suporta apenas modelos pré-treinados da Intel? R: Não, o OpenVINO suporta uma ampla variedade de modelos pré-treinados de diferentes fontes. No entanto, é importante verificar a compatibilidade do modelo com o OpenVINO antes de utilizá-lo.

P: É possível treinar meus próprios modelos com o OpenVINO? R: O OpenVINO é projetado para otimizar e executar inferência em modelos pré-treinados. Para treinar modelos personalizados, é necessário utilizar outras ferramentas, como TensorFlow ou PyTorch, e depois convertê-los para o formato suportado pelo OpenVINO.

P: O OpenVINO é compatível com todas as GPUs? R: O OpenVINO oferece suporte para GPUs de diferentes fabricantes, como Intel, NVIDIA e AMD. No entanto, é importante verificar a compatibilidade da sua GPU específica com o OpenVINO antes de utilizá-la.

P: Quais são os requisitos de hardware para utilizar o OpenVINO? R: Os requisitos de hardware podem variar dependendo da aplicação e dos modelos utilizados. No entanto, é recomendado utilizar um computador com uma CPU Intel de última geração e uma GPU compatível para obter o máximo desempenho do OpenVINO.