Intel 最新的神经元计算棒Movidius Neural Compute Stick能干啥
Movidius 的宗旨是，帮助低性能的设备，能够实时的运行CNN，进行一些图像分类等处理。
最近用Movidius 做了一个人脸检测应用，在树莓派上可以实时运行。
模型被Movidius 官方examples repo 收录了！！
模型被Movidius 官方examples repo 收录了！！
模型被Movidius 官方examples repo 收录了！！
链接在这里：
movidius/ncappzoo模型的应用和一些细节的开源：
硬件需要：神经元计算棒 * 2 + 树莓派 + 树莓派摄像头 （当然Ubuntu比树莓派会更流畅）
开源地址： ihere1/movidius-face \u0026lt;-- 开源了模型生成代码、树莓派应用代码、TensorFlow 模型、Movidius 模型、Demo。
运行方法：README中有详细步骤，整个流程在全新树莓派上跑起来大概半小时。
https://www.zhihu.com/video/963380055049674752模型开发的主要步骤是：
用TensorFlow 输出模型(checkpoint, meta 文件等)。用第一步输入作为输入，经Movidius 官方的编译器，编译成计算棒能够识别的格式(\u0026#39;graph\u0026#39;文件)。前两步代码和输出已经放在开源项目中。运行。首先计算棒上加载第二步输出的\u0026#39;graph\u0026#39;，然后实时读取摄像头的输入，并将图片传给计算棒进行计算，计算得到人脸位置，与图片一起显示在屏幕上。
然后是Movidius 编译器对TensorFlow上的一些限制的说明（印象中我遇到过的坑，后期Movidius 官方应该会填）：
TensorFlow 的图中只能有一个输入，也就是说，一个placeholder 。那种把很多flow存在一个model 里的做法是不行的。输入必须是一张固定大小的图片，就是说，输入得是4维，第一维（图片张数）如果是None，编译器会自动给你改成1，第二维，第三维（图片长、宽）如果是None，编译器就直接给你报错了。TensorFlow的图里不能有min, max 节点，什么reduce_max，max，不存在的。（但是max_pool 是有的）这个编译器认为乘法和ReLU操作是满足结合律和交换律的！遇到这两种操作，它不会马上处理，而是先记下来，等到编译器认为要算了，再一起算。比如-ReLU(-x)，直接给你编成ReLU(x) 。这简直不能叫限制！就是个坑！（这个时候机智的我是怎么办的呢： 强行插入 1 * 1 窗口的max_pool，告诉编译器：这里不能结合律！这里不能交换律！得算！我也很绝望啊）最后，你指定的输出节点，得是整个flow里的拓扑序的最后一个。（比较拗口啊这个坑，具体是这么发现的：当时我的flow里面保留了五个关键点的计算，也就是说，这个flow会先算人脸框框的位置，然后算眼睛鼻子的位置。但编译的时候，我告诉编译器我只需要人脸框框的位置，然后这个编译结果跑起来就不对了。然后我让flow先算眼睛鼻子位置，再算人脸框框的位置，编译的时候，我依然告诉编译器我只需要人脸框框的位置，就对了）
最后说一下我为什么需要两个神经元计算棒：
直接理由：每个计算棒只能加载一个flow，且flow输入得是固定大小。
具体说明：
【Intel 最新的神经元计算棒Movidius Neural Compute Stick能干啥 】 简单介绍一下我用的人脸检测算法：
Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks 算法的参数和过程都有开源的。算法分为三个网络：
第一层输入任意大小的图片，生成候选窗口。实际运行中，会将图片按比例压缩成不同大小，都扔进去，从而保证，压缩前的原图中，各个大小的框框都会被算到。
第二层输入 24 * 24 大小的图片，做初步排查。
第三层输入 48 * 48 大小的图片，做精确的计算。
照这个算法，神经元计算棒三个打底，图片越大需求越多。因此只能简化算法：
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