ルネサス エレクトロニクス株式会社 (Renesas Electronics Corporation)
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RZ/V2L Getting Started

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本ページでは、RZ/V2Lの評価環境立上げから、サンプルプログラム実行までの手順を説明します。（RZ/V2MAはこちら）

(DRP-AI単体の評価を行う場合、AI Evaluation Softwareをご使用ください。 Evaluation Softwareの使用方法等についてはDRP-AI Support PackageのRZ/V2L, RZ/V2M, RZ/V2MA AI Evaluation Software Guide revision 7.50 (PDF | English, 日本語)をご参照ください。)

RZ/Vシリーズに関してもっと詳しく
RZ/V2MA Getting Started はこちら

RZ/V2L MPU

以下の手順でRZ/V2L MPUを用いたAIアプリケーションを簡単にお試しいただけます。

Step1: 評価ボードの入手

RZ/V2L Evaluation Board Kit (EVK) はRZ/V2Lの評価に最適なボードキットです。 MIPIカメラモジュールが同梱されており、 以降の手順に従って環境構築することで、すぐにRZ/V2Lの評価が始められます。

RZ/V2L Evaluation Board Kitを入手する

Step2: Linux環境の入手

RZ/V2L向けRZ/V Verified Linux Packageがご利用いただけます。以下から最新の環境を入手してください。

RZ/V Verified Linux Package v3.0.4 (ZIP)

以下ドキュメントの手順に従ってUbuntu PC上に環境を構築してください。

Linux Start-up Guide (PDF)
（本ドキュメントはRZ/V Verified Linux Packageに同梱しています）

＜Start-up Guideを参照する上でのポイント＞

  • VLPの詳細についてはRZ/V Verified Linux Package [5.10-CIP]参照してください。
  • Table1のLinux PC環境のご準備をお願いします。
  • 2. Build Instructionsの手順に従ってビルドを実施してください。ビルドには数時間かかることがあります。
  • 後述のDRP-AIのAI推論サンプルアプリケーション実施のためにはRZ MPU Graphics Libraryが必要になります。
    以下から対応するバージョンの評価版をダウンロードして、2章(2)の手順で適用してください。
    RZ MPU Graphics Library Evaluation Version for RZ/V2L
  • オフライン環境でのビルドを行う場合、2章(5)の手順に従ってビルドを行ってください。

Step3: EVKのセットアップ

準備した環境を用いて、EVK上でLinux環境を起動してみましょう。

Linux Start-up Guide (PDF)
（本ドキュメントはRZ/V Verified Linux Packageに同梱しています）

Step3-1：EVKにFlash Writerを使用してBootloaderを書き込みます。

＜ポイント＞

  • 4章の手順に従って、Flash Writerの書き込み後、Flash Writerを使ってBootloaderを書き込みます。
  • 本手順では4.1.1章に記載されているSCIF Download Modeを使用します。
  • Flash WriterおよびBootloaderはStep2で生成したものを使用してください。(ファイル格納場所はビルド実行した階層下のディレクトリ build/tmp/deploy/images です。Table 3に記載されているBoot loaderとFlash Writerの各ファイルを使用してください。)
  • 出荷時にEVKにBoot loaderが書き込まれていますが、必ずStep2でお客様が生成したBoot loaderをお手元のEVKに書き込んでご使用いただくようお願いいたします。
  • ネットワークブートをご使用の場合はRZ/V2L DRP-AI Support Package Version 7.41 Release Note (PDF)の4章をご参照ください。

Step3-2：SDカードをUbuntu PC上で作成します。

＜ポイント＞

  • 3.1章の手順に従ってSDカードのパーティションを作成してください。
  • Linux Kernel/Device tree/root filesystemはStep2で作成したものを書きこんでください。

Step3-3：作成したSDカードをEVKボードに挿入してLinux環境を起動します。

＜ポイント＞

  • 4.5章の手順に従って、SW11の設定変更、U-Boot環境変数の設定後、Kernelを起動します。
  • 本手順ではQSPI Boot(1.8V) Modeを使用します。

ここまででLinux環境の起動(Login)ができました。

Step4: DRP-AI環境の適用

次に、DRP-AI環境の適用を行います。Ubuntu PC上で、RZ/V2LのDRP-AI機能をサポートするRZ/V2L DRP-AI Support Packageがご利用いただけます。以下から最新の環境を入手してください。

RZ/V2L DRP-AI Support Package Version 7.40(Zip)

環境構築の際は以下のドキュメントの手順に従ってください。

RZ/V2L DRP-AI Support Package Version 7.41 Release Note (PDF)
（本ドキュメントはRZ/V2L DRP-AI Support Packageに同梱しています）

＜ポイント＞

  • DRP-AI Support Packageの詳細についてはRZ/V2L DRP-AI Support Packageをご参照ください。
  • Step2で構築した環境に対して、3.2章の手順に従ってビルドを実施してください。
  • Step3までにSDカードへ書き込んだデータを、本ステップで作成したものに差し替えてください。
  • Step2で展開したRZ MPU Graphics Libraryのmeta-rz-teatures.tar.gzと同じ名称のmeta-rz-features.tar.gzを3.2.3章の手順に従って展開すると、meta-rz-featuresフォルダの下に本Package用の差分がマージされます。

Step5: DRP-AIサンプルアプリケーションのビルド

Step4で入手したRZ/V2L DRP-AI Support Packageに同梱されるサンプルアプリケーションをクロスコンパイルするための、SDK環境をUbuntu PC上で構築し、サンプルアプリケーションをビルドします。

Step5-1：SDK環境を構築します。

RZ/V2L DRP-AI Support Package Version 7.41 Release Note (PDF)
（本ドキュメントはRZ/V2L DRP-AI Support Packageに同梱しています）

＜ポイント＞

  • 6章の手順に従って、SDK環境のコンパイルと設定を行います。

Step5-2：サンプルアプリケーションをSDK環境でビルドします。

RZ/V2L DRP-AI Sample Application Note revision 7.50 (PDF)
（本ドキュメントはRZ/V2L DRP-AI Support Packageに同梱しています）

＜ポイント＞

  • 2章の手順に従って、サンプルアプリケーションをビルドします。
  • 作業フォルダをAPP_WORKとして設定し、そこにサンプルアプリケーションを展開してください。
  • Sample Application NoteのTable1.2に同梱するサンプルアプリケーションの一覧を示します。サンプルアプリケーションの詳細は各説明ページを参照してください。
  • まずは、EVKに同梱されているMIPI Camera Module(OV5645)を使用したアプリケーション(Darknet Tiny YOLOv2 MIPI Camera version)でお試しいただくことを推奨します。

Step5-3: ビルドしたアプリケーションをSDカードに保存します。

RZ/V2L DRP-AI Sample Application Note revision 7.50 (PDF)
（本ドキュメントはRZ/V2L DRP-AI Support Packageに同梱しています）

＜ポイント＞

  • 3章の手順に従って、Step4で作成したSDカードに作成したアプリケーション実行環境を保存します。

Step6: DRP-AIサンプルアプリケーションの実行

Step5-3で作成したSDカードをStep4で設定したEVKに挿入し、サンプルアプリケーションを実行してみましょう。

Step6-1：ボードの電源を入れてLinuxを起動します。

＜ポイント＞

  • Step3でEVKのセットアップ済のため、ここでは電源を入れるだけでLinuxが起動します。

Step6-2：アプリケーションを実行します。

RZ/V2L DRP-AI Sample Application Note revision 7.50 (PDF)
（本ドキュメントはRZ/V2L DRP-AI Support Packageに同梱しています）

＜ポイント＞

  • 4章の手順に従って、サンプルアプリケーションを実行してください。
  • Table1.2にそれぞれのサンプルアプリケーションの入出力データおよび使用しているAIモデルを記載していますので、確認してください。
  • Input ImageがMIPIカメラのアプリケーション向けにはEVKに同梱のMIPIカメラモジュールをご使用いただけます。
  • Input ImageがUSB Cameraのアプリケーション向けには、お客様の方でUSBカメラをご準備ください。

関連情報:

RENESAS.info
（ エンジニアからの、エンジニア向け情報 ）

Option1: Simple ISP環境の入手とサンプルアプリケーションの実行

RZ/V2LのSimple ISP機能をサポートするRZ/V2L ISP Support Packageがご利用いただけます。

(注意)

RZ/V2L ISP Support Packageを適用すると、EVK同梱のMIPIカメラモジュールの内臓ISP機能が無効になるため、Step5で実施した下記のRZ/V2L DRP-AI Support Package同梱サンプルアプリケーションが使用できなくなります。

  • app_tinyyolov2_cam
  • app_hrnet_cam
  • app_hrnet_pre-tinyyolov2_cam

RZ/V2LのSimple ISP機能を使用したい場合のみ、RZ/V2L ISP Support Packageを適用してください。詳細はRZ/V2L ISP Support Package 注意事項をご参照ください。

RZ/V2L ISP Support Package Version 1.30 (ZIP)

環境構築の際は以下のドキュメントの手順に従ってください。

RZ/V2L ISP Support Package Version 1.30 Release Note (PDF)
（本ドキュメントはRZ/V2L ISP Support Packageに同梱しています）

＜ポイント＞

  • ISP Support Packageの詳細についてはRZ/V2L ISP Support Packageを参照してください。
  • Step4で構築した環境に対して、2章の手順に従ってビルドを実施してください。本パッケージの適用には、RZ/V2L DRP-AI Support Packageまでを適用した環境が必要になります。
  • RZ/V2L ISP Support Packageを適用することで、DRP-AI推論とSimple ISPの両機能を使用するDarknet Tiny YOLOv2 ISP versionのサンプルアプリケーションを実行することができます。
  • DRP-AI Support PKGと同じ名称の圧縮フォルダ(meta-rz-features.tar.gz)を解凍しますが、meta-rz-featuersフォルダ下に自動でマージされます。

また、RZ/V2L ISP Support PackageにはSimple ISP単体の機能を試せるサンプルアプリケーションが同梱されています。詳細は以下のドキュメントを参照してください。

RZ/V2L Simple ISP Sample Application Note Revision.1.30 (PDF)

Option2: AIモデルを変更する

サンプルとして提供しているAIモデル以外のモデルを使用する場合は、以下のガイドに従ってください。

RZ/V2L, RZ/V2M, RZ/V2MA AI Implementation Guide Get Started revision 7.50 (PDF | English, 日本語)
（本ドキュメントはRZ/V2L DRP-AI Support Packageに同梱しています）

＜ポイント＞

  • Implementation Guideはモデル共通部分(Get Started)と、モデル個別部分(Pytorch ResNet, Darknet YOLO等)に分かれております。上記リンクはGet Started のみですので、ご使用のモデルに合わせてモデル個別部分はRZ/V2L DRP-AI Packageから入手してください。