他の方が書かれている記事の方が最新の状況を書かれていますので、ぜひそちらを参照ください。
OpenVXの仕様が発表されたとき、画像認識技術のライブラリが標準化されていくんだと期待を持った。仕様のドキュメントを読んだときに、実際にこの実装を作るのは簡単じゃないだろうと感じた。仕様が発表されてから、OpenVXの実装がでるのはまだかなと思いつつ、年は流れた。
最近Jetsonを調べている中で、OpenVXに対する実装のライブラリが提供されていることを知った。
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Khronos OpenVX Portable, Power-efficient Vision Processing
- OpenVX 1.2 Specification updated April 27, 2017
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OpenVX 1.2 Specification pdf updated April 27, 2017
- 上記を読むとよく使われる画像処理の関数が記述されている。これらは画像認識の分野での重要な前処理になる関数が多数記述されています。
- また、上記のpdfを読むとHOG,LBP,HoughLinesP などといった記述が見つかります。
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OpenVX Neural Network Extension
- ニューラルネットワークの技術をOpenVXに取り込むための標準化をしようとしているらしい。
- Neural Network Exchange Format (NNEF) というのを考えているらしい.
以下はそのアナウンスの一部の和訳。
今日、ほとんどのニューラルネットワークツールキットと推論エンジンは、訓練されたネットワークパラメータを記述するために独自のフォーマットを使用しているため、熟練したネットワークを複数の推論エンジンで実行できるようにするために多くの入力器と出力器を構築する必要があります。 Khronos Neural Network Exchange Format（NNEF）は、ツールを使用してネットワークを作成し、その訓練されたネットワークを他のツールキットまたは推論エンジンで実行するプロセスを簡素化するように設計されています。これにより、展開の摩擦を減らし、クロスプラットフォームの深い学習ツール、エンジン、アプリケーションの豊富な組み合わせを促進することができます。
NVIDIA VisionWorks
SlideShare 【第33回コンピュータビジョン勉強会＠関東】OpenVX、 NVIDIA VisionWorks使ってみた
クロノスグループが、コンピュータビジョンアクセラレーション向けOpenVX 1.0仕様を 完成させリリース
2017年5月1日 オープンソースのコンピュータービジョンライブラリ「OpenVX 1.2」リリース
ソシオネクスト OpenVX対応のHWアクセラレーターを搭載
ソシオネクスト pdf 世界初、OpenVX 対応ハードウェア・アクセラレーター搭載
- 高性能グラフィックス・ディスプレイ・コントローラーを開発
「OpenVX」対応 画像認識の機械学習アルゴリズムを容易に組み込める、ザイリンクスが新開発環境 (1/2)
OpenVXなどのイニシアチブにおいて「主要なコントリビューター」であるItseezの買収の記事
ちなみに、IntelとItseezとは次のようにOpenCVでも縁がある。
OpenCV（オープンシーヴィ、英語: Open Source Computer Vision Library）とはインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けライブラリ[1]。2009年にWillow Garage（ウィロー・ガレージ）に開発が移管された後、2015年現在はItseezがメンテナンスを行なっている[2]。なお、2016年5月26日にインテルがItseezを買収することが発表された。
OpenVXの設計に関心を持っている理由
- OpenVXの個別の実装が利用できればそれに越したことはない。
- OpenVXの定式化は、画像認識技術の定式化になっている。
追記 2020.06.25
HOG, LBP という特徴量は、最近出番が少なくなっていることを感じる。
深層学習重視の時代には、HOGやLBPという特徴量を使いたいかと問われたときに、
深層学習さえ使えれば十分という自分自身を発見している。
HoughLinesP のように直線の検出など、深層学習の時代にも残っているアルゴリズムはある。
深層学習の時代に、OpenVXはどうなっていくのだろう。