画像認識高速化できるFPGAを作りたい！

画像認識の基礎をまとめる

まず、モチベーション

画像認識をエッジAIで実装したいのだけど、画像認識のアルゴリズムをそのままマイコンに入れても計算処理が重くて速度を出すことができない。
ラズパイ5とAI拡張ボードを使う手もあるが、電力消費が大きく現実的ではない。
なので、FPGAでAIアクセラレータを作成することを目的としてちょこっと基礎からまとめていく。

画像の取得

1. センサーが光情報を受信
2. 受信データをアナログ信号として出力
3. A/Dコンバータでデジタル化
4. ノイズ除去やコントラスト調整など前処理
5. パターン認識やエッジ検出←高速化目的
6. 出力処理
   [参考]https://newji.ai/procurement-purchasing/basics-of-image-input-signal-processing-and-applications-to-products-and-latest-image-technologies/

これらについて少しずつ検討していく。

センサーや信号処理方法は今回は深く勉強せず、デジタル処理の部分をとにかく詳しく調べていく予定！！！

今後の予定

1. 画像の仕組みとデータ処理について
2. CNNネットワークについて勉強
3. CNNのPCで実装
4. CNNのラズパイ実装
5. FPGAでの計算実装
6. ラズパイのアクセラレータ外装
7. まとめ

大体半年くらいでできるかな？予定では。。。