Как использовать AI-ускорители NPU для традиционной обработки изображений? ⇐ Python

[Anonymous]

Сейчас я работаю над магистерской диссертацией. Моя задача — найти способ использовать аппаратное обеспечение NPU-сопроцессор, которое сейчас присутствует во многих SoC, для традиционной обработки изображений, например, кросс-корреляции, фильтров свертки и т. д. Для тестирования у меня есть Raspberry Pi с модулем Hailo 8L. Однако в дальнейшем эти вещи следует использовать на разных платформах. Поскольку Hailo не разрешает прямой доступ к самому оборудованию NPU, а скорее требует использования своего SDK, я думаю, что лучше всего было бы использовать что-то вроде TensorFlow или ONNX, ни один из которых я не использовал раньше. Возможно ли это с использованием таких библиотек, как эти?
Чтобы уточнить, я не хочу реализовывать CNN, которая каким-либо образом обучена, а сама предоставляю инструкции по обработке изображений в детерминированном виде. способ получить выигрыш в производительности по сравнению с процессором. Основанием для этого тезиса является тот факт, что математические операции, используемые при обычной обработке изображений, такие как свертка и взаимная корреляция, и CNN чрезвычайно похожи. В основном операции умножения-накопления, которые можно выполнять массово параллельно, поскольку нет никаких зависимостей от данных.
В настоящее время я изучаю, как работают CNN, используя видео 3blue1browns, а также Python. Конкретные знания по традиционной обработке изображений предоставляет мой работодатель.
Я прошу дать мне несколько советов, концепций или ключевых слов, которые могли бы подтолкнуть меня в правильном направлении.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/791 ... processing