Tensorflow 模型能否在不读回 CPU 的情况下在 openGL 帧缓冲区/纹理中运行对象检测

Question

背景：

1. 我有一个管道，它使用一系列OpenGL着色器来处理网络摄像头源素材并定位一个功能（它总是相同的功能，而且我一直在寻找一个功能）。
2. 唯一读回给 CPU 的是边界框的 4 个坐标。

我有兴趣训练一个对象检测神经网络，看看我是否能在从镜头中提取我的特征时获得更好的性能/准确性。

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问题：

是否可以在 openGL 环境中运行经过训练的模型（使用帧缓冲区/纹理作为输入）而无需从 cpu/gpu 来回读取纹理？

例子：

1. 运行我的预处理 OpenGL 着色器程序
2. 使用帧缓冲区作为输入的特征检测模型（用 tensorflow 训练）
3. 提取边界框坐标