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Neural Compute Application 概要 †

アプリケーションについて 動作環境の制限など †

1. PC環境では Intel® CPU搭載機種に限定される。(NCS2 実装の場合はこの限りではない)
   
2. Hyper-V 仮想環境では USB デバイスはサポートされていない。
   
3. Raspberry Pi 環境での動作には NCS2 デバイスの実装が必須である。
   
4. PC 環境ではカメラは1台の Webカメラ(USB)をサポートする。
   
5. 推論モデル(IRフォーマット)は、CPU の場合「FP32」NCS2(MYRIAD) の場合「FP16」。
   

   DEVICE	FP32	FP16
   CPU	〇	×
   GPU	〇	〇
   MYRIAD(NCS2)	×	〇

   　※ Choose FP16, FP32 or int8 for Deep Learning Models
   
   
6. 正常な動作のためには、アプリケーションの内容に即した入力画像と推論モデルの指定が必要。
   

コマンドラインで指定できる主なパラメータ †

• 学習済み推論モデル(IR フォーマット)
  
• 入力ソース(静止画/動画/カメラ)
  
• 実行デバイス(CPU/NCS2)
  
• 言語(日本語/英語)
  
• タイトル表示の有無
  

サンプル画像 †

• /Images/XXXXXXXX.XXX
  

サンプルビデオ †

• /Videos/XXXXXXXX.XXX
  

アプリケーションへのリンク一覧 †

マスク着用の有無を調べるアプリケーション face_mask.py †

バーチャル試着アプリケーション virtual_fitting.py †

感情分析アプリケーション emortion2,py †

年齢/性別分析アプリケーション age_gender2.py †

物体検出アプリケーション object_detect_yolo3_2.py †

人物追跡アプリケーション person-tracking2.py †

顔追跡アプリケーション face-tracking2.py †

リアルタイム感情分析アプリケーション sentiment_analysis2.py †

リアルタイム画像分類アプリケーション image_classification.py †

更新履歴 †

• 2021/04/02 初版
• 2021/04/16「リアルタイム画像分類アプリケーション」追加
• 2021/04/24「バーチャル試着アプリケーション」追加
• 2021/05/01「サンプル画像・サンプルビデオ」追加
• 2021/10/03「サンプルビデオ」追加

参考資料 †

• Neural Compute Application を作る 1
• Neural Compute Application を作る 2
• Neural Compute Application を作る 3
• Neural Compute Application を作る 4
• Neural Compute Application を作る 5
• Neural Compute Application を作る 6
• Neural Compute Application を作る 7