FPGA实现卷积神经网络使用定点数来代替浮点数，提高硬件效率。在保证硬件资源的有效使用，确保网路的准确率，采用8/16位定点的方式进行实现。

卷积参数量化为int8，偏置量化为int16.

参数量化

分析网络参数的取值范围，确定定点数据采用的位宽，确保其不会溢出。

2^(w-p+1) >max(Dmax X 2^p,Dmin X 2^p)

W为量化位宽，P为量化位宽，D表示量化前的浮点数。

16位定点数

输入图片剪切

640x320 隔点取样。 32x32. 每隔10行，5列采样像素点实现降采样目的。

或最大池化