/Xilinx_FPGA_HLS-Mapping-Neural-Network-to-Hardware

At present, just an example to show how to map the detection algorithm YOLOv2 from model to FPGA

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示例：如何将目标检测算法YOLOv2映射到Xilinx FPGA Zedboard

由于目前处于Deadline时期，要等下个礼拜才有时间把完整的整个流程在Github上分享一下，现在只能先用中文简单描述一下整个流程：从Darknet 框架中的YOLOv2模型到最终生成bitstream的过程。
（1）需要先从Darknet官网下载darknet框架，然后将其中YOLOv2的权重提取出来。由于YOLOv2的卷积层基本都会跟着BatchNormalization，所以在提取权重的过程中，就将YOLOv2中的weight和bias分别和对应的BN乘在一起具体公式可以参考文献[1]，公式如下：
y=(x-bn0)/sqrt(bn1) (1)
z=sc0y+sc1 (2)
所以，可以将(1)与(2)合并，得到：
y=Ax+B (3)
其中 A= sc0/sqpr(bn1), B=sc1-sc0*bn0/sqrt(bn1)
这部分代码放在framework目录下

参考文献：
[1] An Automatic RTL Compiler for High-Throughput FPGA Implementation of Diverse Deep Convolutional Neural Networks