9-04 extras-7, 8層目のVHDL化（続き）
●パディングなし故に画素数が減る
extras-8層目では図9-58のように、3x3の画素と3x3のカーネルを積和演算します。カーネルは動かしようがないので（パディングはなし）、出力は1x1画素になります。 |
図9-58 得られる結果は1x1
●baseaddr=1のときだけ計算
図9-59ではbaseaddr=1の最後の期間だけ出力を書き込んでいます（RAM_X2_WR_N_00
= L)。出力の画素数は1x1なので、１画面での書き込みはこの１画素だけです（チャネル数は256）。 |
図9-59 baseaddrが読み出しアドレスのベースになる
●relu.outに出力が書かれている
extras-8層目も出力はテキストファイルに落とされます（図9-61）。1×1画素なので1画面で1行、また出力は256チャネルなのでビット幅は 8bit x 256= 2048bit になります。これをVBAで256個のCSVファイルに分割してPythonの結果と比較します。 |
図9-61 1x1画素なので1行、8ビットx256chで1行2048ビット
●バッチファイルでまとめて比較する
CSVファイルが256個もあるので、前層までと同様にバッチファイルによって比較し、全てのチャネルがピタリ一致することを確認します。 |
●extras層の結果がconf層に行く
これでextras層は終わり、次はconf層になります（この図の右中段）。conf層で各BBOXの信頼度（＊２）を計算してSSD物体認識は終了です。
（＊２）そのBBOXにどの種族（人、馬、自動車、バイクなど）が、どれくらいの確度で存在するかを示す値。 |
最初のページへ
目次へ戻る |