Всем привет. Я новичок вообще в ML - медиа. Хотел

ради начала попробовать обучить ИИ, который будет классифицировать изображения в игре. Знаю, что на питоне есть некоторые готовые библиотеки для классификации, типа ImageAi. Но там обработка изображения идёт долго, так что это мне не подходит, скорее всего.

1. Возможно, что огромное ресурсы у этой библиотеки занимает отрисовка фреймов для объектов. Так ли это?

2. Можно ли как-то вручную сделать классификатор изображений подобный, который будет работать на несильной GPU?

Необязательно GPU использовать, у Intel, AMD есть свои оптимизации инрференса моделей, onnx есть ещё.

onnx - это не оптимизация, только универсальный формат представления моделей. Для обучения, можно взять тот же MobileNet под TensorFlow, он под CPU хорошо учится и не требует GPU https://www.tensorflow.org/tutorials/images/transfer_learning В остальном желательно иметь GPU(Cuda), yolo на GPU обучается.

Onnx runtime оптимизирует что-то, чтобы было быстрее. Я про него. В любом случае имея onnx можно поискать библиотеку для более оптимального Inference такого формата

Под Windows можно попробовать WindowsML (будет работать на любых производителях карт). Под Linux Ncnn, TorchScript. По возможности изменить точность на fp16 для инференса. А обучение вообще имеет смысл проводить в бесплатном Google colab если у тебя слабая карта.