Q:

HALCONでAIアクセラレータのHailo-8をWindows環境で使用する手順を教えてください。

A:

最も簡単な手順として、Deep Learning Tool (DLT) と組み合わせて使用する方法をご紹介します。

AIアクセラレータを使うには、学習直後に必要な最適化処理と、ランタイム環境 (検査装置環境) での推論の2ステップが必要です。
このうち、最適化処理で使用する Hailo Dataflow Compiler はLinux環境でのみ提供されており、Windows環境下で実行するためにはWSLでの環境構築が必要です。
DLTではこの Hailo Dataflow Compiler を使用した最適化をWSL経由で実行するパッケージを含んでおり、環境構築の手間がありません。

詳細な手順は次の通りです。画像が小さい場合は右クリックし、「別のタブで開く」を使用してください。

1. DLTのインストール (環境準備：PC毎1回のみ)

1. HPからインストーラーをダウンロード
2. インストール時のパッケージ選択設定で Libraries for Hailo devices を追加指定
   • 
3. インストール

2. Hailo RuntimeとHALCONへHailoプラグインのインストール (環境準備：PC毎1回のみ)

1. Hailo Developper Zone (要登録) で次の2つをダウンロード
   • HailoRT – Windows installer
   • Hailo MVTec Halcon Plugin x86_64 (Windows)
   • 
2. Hailo RTをインストール
3. Hailo MVTec Halcon Plugin x86_64 (Windows) をHALCONインストールディレクトリへコピー (フォルダ構造を合わせるように)

3. DLTでの学習と最適化 (学習毎)

1. DLTでプロジェクトを作成・学習
2. 判定タブでHailoデバイスを選択して最適化
   • 
3. エクスポートタブでHDLファイルを出力

4. HALCONで推論

モデルのデバイス設定を行う際に、次のコードを使用します

* 初期化
read_dl_model ('dl_model_hailo.hdl', DLModelHandleConverted)
query_available_dl_devices (['ai_accelerator_interface', 'precisions'], ['hailo', 'int8'], HailoInferenceDevices)
set_dl_model_param (DLModelHandleConverted, 'device', HailoInferenceDevices)

推論はほかのデバイスと同じです。

* 推論
apply_dl_model (DLModelHandleConverted, DLSample, [], DLResult)