搭载昇腾310NPU的Orange Pi AIpro开箱体验以及深度学习样例测试

Orange Pi AIpro开箱体验以及样例测试

随着人工智能和物联网技术的快速发展，单板计算机（Single Board Computer, SBC）在创客和开发者社区中越来越受到欢迎。我最近入手了一款高性能的单板计算机——Orange Pi AIpro。

在入手此款AI开发板之前，作为一个热爱计算机技术的大学生，本人经常参加各种竞赛，正是因为这样我在前面的大学三年中使用过主控为Jetson Nano B01的ROS机器人，得益于英伟达的cuda，英伟达几乎拥有深度学习框架的原生支持，这就大大降低了，我们普通开发者的开发难度，但是高昂的价格又令人难以接受，直到后来拿到了地平线公司的旭日派X3板卡，价格很便宜但是算力是Jetson Nano的数倍，虽然不支持原生的pytorch，tensorflow等流行模型，好在可以使用模型转换工具转换成可以使用的模型，随着后来的使用，我也逐渐发现了旭日派X3的不足，首先就是并不是所有的深度学习模型都可以跑在旭日派X3的BPU上，例如，我在使用yolov5目标检测模型时，只有yolov5-2.0版本的全部算子可以运行在旭日派X3的BPU上，这使得新版本的网络中无法将所有算子运行在BPU上，这就使得运行时帧率大大降低，第二个问题就是地平线适配的模型并不是很多，样例很少。

最近，我有幸受到了香橙派官方的邀请，评测他们最新推出的AI开发板Orange Pi AIpro。据了解这款设备是Orange Pi与华为合作推出的，内置了华为自研的昇腾310 NPU（Neural Processing Unit），使用了华为自研达芬奇架构，相对其他国产产品，我个人认为华为的昇腾社区，资源更为丰富，并且也有很多课程，这可以大大降低学习的难度。

本文旨在为零基础用户提供一个详细的开箱体验和Orange Pi AIpro的产品介绍，帮助大家快速掌握Orange Pi AIpro的基本使用方法，以及了解昇腾强大的生态。我还会具体测试几个简单的AI样例，分享自己的探索过程和心得体会。希望通过这个教程，能让大家更好地了解这款强大的AI开发板。

产品介绍

话不多说先放两张Orange Pi AIpro的全身照，可以看到板子还是很漂亮的。

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Orange Pi AIpro主要参数配置

处理器：配备华为昇腾310 NPU，支持高效的人工智能计算，适用于深度学习和推理任务。
内存：8GB LPDDR4内存，确保多任务处理和数据密集型应用的流畅运行。
存储：提供eMMC存储接口和MicroSD卡插槽，方便用户扩展存储空间。
接口：丰富的接口配置，包括USB 3.0、USB 2.0、HDMI、以太网口、音频输出、GPIO等，满足多种外设连接需求。
网络：内置千兆以太网接口和Wi-Fi模块，支持高速网络连接和无线传输。
操作系统：兼容多种操作系统，包括Ubuntu、Debian和Android，提供广泛的软件支持和开发环境。

Orange Pi AIpro的AI处理器

昇腾310 NPU简介

Atlas 200计算模块作为开发板的CPU与NPU。模块集成了Ascend 310处理器，可以高效地在端侧部署典型的深度学习推理应用以下是昇腾310的主要特点：

高效能低功耗：昇腾310采用7nm工艺制造，拥有高效的能耗比，能够在提供强大计算能力的同时保持较低的功耗，非常适合嵌入式和边缘计算应用。
强大计算能力：昇腾310能够提供多达16 TOPS（Tera Operations Per Second）的整数计算能力和8 TFLOPS（Tera Floating Point Operations Per Second）的浮点计算能力，能够高效处理复杂的深度学习模型。
丰富的接口支持：昇腾310支持多种接口，包括PCIe、I2C、UART等，方便与各种外设进行连接，适用于广泛的应用场景。
全场景AI支持：昇腾310支持包括图像处理、语音识别、自然语言处理等多种AI任务，提供灵活的AI推理能力。
优秀的开发工具：昇腾310配备了丰富的开发工具和软件生态，包括华为的MindSpore、TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架的支持，使开发者能够快速上手并进行模型训练和部署。

样例测试

准备工作

查看开发板IP地址

命令行输入

ifconfig

开启notebooks服务器

首先进入这个目录

 cd ~/samples/notebooks

开启notebook服务器

./start_notebook.sh 192.168.31.186 #IP是开发板的IP

看到这个就说明服务器启动成功，接下来把复制的内容粘贴到我们电脑的浏览器，注意电脑要与开发板在一个局域网下

输入后我们可以在我们电脑浏览器右边看到很多例程

在这里插入图片描述

接下来我们来一个一个运行试试吧

1.YoloV5

首先是yolov5的例程

在这里插入图片描述

我们可以看到例程提供了三种模式分别是照片检测，视频检测和相机实时检测

图片检测

也没有什么图片就把手边的饮料瓶上传到了开发板

先修改一下模式和图片路径

可以看到正确识别出来了，不过旁边的饮料瓶没有识别出来，可能是训练集中没有

视频检测

接下来我们来试一下视频检测，我从网上随便找了一个电影的片段

首先还是修改检测模式和视频文件路径

我们来看一下效果，也是ok的帧率非常高，不愧是8TOPS算力的板子

我把检测效果的视频也同时上传到了B站链接

摄像头实时检测

找一个USB摄像头插入OrangePi AIpro的接口上

修改模式

开始检测，可以明显的感觉出来帧率比Jetson nano B01高的不是一点点

2. OCR文字识别

可以看到正确识别了图片中的文字

3. ResNet50分类

4. image_HDR_enhance图像增强

功能介绍：使用模型对曝光不足的输入图片进行HDR效果增强。
样例输入：png图像。
样例输出：增强后png图像。

可以看出原来灰暗的图像经过处理后变得明亮清晰

5. cartoonGAN图片卡通化

ArtGAN是一种基于生成对抗网络（GAN）的图像生成模型，旨在将现实世界的图像转换为卡通风格。该模型由生成器和判别器组成，通过对抗训练，使生成器能够生成逼真的卡通图像，而判别器则不断提高其区分真实卡通图像和生成图像的能力。ArtGAN利用卷积神经网络（CNN）来捕捉图像的细节和风格信息，通过不断迭代训练，生成器学会捕捉和重现卡通风格的特征，从而实现高质量的图像风格迁移。

功能：使用cartoonGAN模型对输入图片进行卡通化处理。
样例输入：原始图片jpg文件。
样例输出：卡通图象。

这个应该是我觉得最有意思的网络了，话不多说多上几个图

原始图像

处理后的图像

想到手机中还有老君山的照片，我这就来转化一下

这是原始图片

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卡通化后

原图

卡通化后

原图

卡通化后

原图

卡通化后

是不是

6.蛋白质分类

香橙派也可以为专业领域赋能

功能：对蛋白质图像进行自动化分类评估
样例输入：未标注的蛋白质荧光显微图片
样例输出：已经标注分类的蛋白质图谱

7.Unet++分割

功能：对图像中的细胞核进行分割
样例输入：未标注的生物细胞图像
样例输出：已经分割的细胞核图像

8.PortraitNet人像分割和背景替换

功能：将人物和背景拼接

样例输入人物和背景

样例输出拼接后的图片

背景

人物

拼接后

8.WeNet语音识别

功能将语音转换成文字

样例输入：一段语音

样例输出：一段文字

总结

使用昇腾开发板后，我最大的感受就是昇腾社区的生态建设做得非常好。社区里有大量的AI开发样例，这对开发者来说非常友好。特别是像我这样的普通大学生，在参加比赛时，这些样例降低了我们的开发难度，提供了很大的帮助。无论是图像识别、目标检测，还是自然语言处理，都能找到相应的参考代码和详细的教程，让我们能够更快速地上手开发。

昇腾NPU的算力高达8 TOPS（每秒万亿次运算），在处理复杂的AI任务时表现得非常出色。这个高性能的硬件让我们在实际应用中体验到了显著的性能提升。以往在其他开发板上运行的深度学习模型，到了昇腾开发板上都能更高效地完成，从而节省了大量的时间和资源。

此外，昇腾社区还提供了丰富的技术文档和交流平台，开发者可以在这里找到详细的开发指南、API文档，以及解决问题的技术支持。这些资源极大地降低了学习和使用昇腾开发板的门槛，使得即便是初学者也能在短时间内掌握基本的开发技巧。

在实际使用中，我发现昇腾开发板在处理图像分类、目标检测等任务时，效率非常高。例如，在运行YOLOv5目标检测模型时，昇腾NPU可以实现实时检测，整个过程流畅无卡顿。。

总体来说，昇腾在国产生态中确实堪称佼佼者。它不仅在硬件性能上表现出色，在软件生态和社区建设上也做得非常到位。这使得我们这些开发者能够更加专注于创新和应用开发，而不是在基础设施上浪费时间和精力。对于那些想要快速入门AI开发的用户来说，昇腾开发板无疑是一个非常好的选择。希望未来能看到更多这样的国产高性能AI硬件，助力更多开发者实现他们的创意和梦想。