Max_Pool模块完善

什么是最大池化层（Max Pooling Layer）？

- 最大池化层是一种常用的池化层（Pooling Layer），它的作用是对输入的特征图（Feature Map）进行降维压缩，以加快运算速度，减少参数数量，防止过拟合，提高模型的尺度不变性和旋转不变性 。
- 最大池化层的原理是：在前向传播过程中，对每个特征图的区域（通常是2x2或3x3的窗口），选择其中的最大值作为该区域池化后的值；在反向传播过程中，梯度只通过前向传播时的最大值反向传播，其他位置的梯度为0 。
- 最大池化层可以分为重叠池化（Overlapping Pooling）和非重叠池化（Non-overlapping Pooling），区别在于窗口移动的步长（Stride）是否等于窗口大小 。
  - 重叠池化的步长小于窗口大小，例如AlexNet/GoogLeNet系列中采用的3x3窗口，步长为2的重叠池化。
  - 非重叠池化的步长等于窗口大小，例如VGG系列中采用的2x2窗口，步长为2的非重叠池化。
- 最大池化层的优点在于它能学习到图像的边缘和纹理结构，同时保留了一定的空间信息 。

最大池化层有以下几个优点：

- 减少模型的参数数量和计算量，从而提高模型的效率和速度。
- 增强模型对输入图像中特征位置变化的鲁棒性，从而提高模型的泛化能力。
- 提取更高层次或更抽象的特征，从而增强模型的表达能力。

目的

• 为了实现YOLO tiny网络中的最大值池化层，需要对Max_Pool模块进行完善，增加对步长等于1的最大值池化的支持。
• 步长等于1的最大值池化是在网络结构中的第11层，步长为1的最大池化层是在每个2x2的窗口内选择最大值作为输出，同时在输入特征图的两条边上填充0，使得输出特征图的尺寸与输入相同。

stride=1最大值池化的工作原理

• stride等于1的最大池化是一种特殊的最大池化层，它的作用是对输入的特征图进行填充（Padding）和平滑（Smoothing），而不改变特征图的尺寸。
• stride等于1的最大池化的原理是：在前向传播过程中，在输入特征图的两条相邻边（通常是上边和左边）填充0，使得特征图尺寸增加一个单位（例如13x13变成14x14）；然后对每个特征图区域（通常是2x2窗口），选择其中的最大值作为该区域池化后的值；在反向传播过程中，梯度只通过前向传播时的最大值反向传播，其他位置的梯度为0。
• stride等于1的最大池化可以分为四种情况，根据填充边和移动方向不同而有所区别：
  • 上左填充，右下移动：这是Yolo网络中使用的情况，在layer 11处采用了stride等于1，窗口大小为2x2的最大池化。
  • 上右填充，左下移动：这种情况与上一种情况类似，只是填充边和移动方向相反。
  • 下左填充，右上移动：这种情况与上一种情况类似，只是填充边和移动方向相反。
  • 下右填充，左上移动：这种情况与上一种情况类似，只是填充边和移动方向相反。
• stride等于1的最大池化的优点在于它能平滑特征图，减少噪声，增强特征的鲁棒性。
• 例如，如果输入图像为：

则填充后的图像为：

则输出图像为：

实现

时序：

• 输入数据和输出数据的时序控制
  • 输入数据由 data_in 和 data_in_valid 信号组成，data_in_valid 信号为高时表示 data_in 信号有效。
  • 输出数据由 data_out 和 data_out_valid 信号组成，data_out_valid 信号为高时表示 data_out 信号有效。
  • 输入数据和输出数据都是按行顺序传输，每行有 13 个数据。
  • 输入数据和输出数据之间有一定延迟，因为需要进行比较和 FIFO 的读写操作。
• 数据打拍和比较逻辑
  • 数据打拍是指将输入数据分成两个寄存器，一个寄存器存储当前数据，另一个寄存器存储上一个数据，以便进行相邻两个数据的比较。
  • 比较逻辑是指将两个寄存器中的数据进行比较，取最大值作为输出数据。
  • 数据打拍和比较逻辑需要根据 stride 的值进行不同的处理。
  • 当 stride 等于二时，数据打拍和比较逻辑只在 data_in_valid 信号为高时进行，即每两个数据进行一次打拍和比较。
  • 当 stride 等于一时，数据打拍和比较逻辑需要在每个数据到来时进行，即每个数据进行一次打拍和比较。此外，还需要在每行的第一个数据到来之前，将上一个寄存器的值赋为零，以实现填充数据的效果。
• FIFO 的读写控制
  • FIFO 是指先进先出的存储器，用于存储上一行的最大值结果，以便与下一行的最大值结果进行比较。
  • FIFO 的读写控制需要根据 stride 的值进行不同的处理。
  • 当 stride 等于二时，FIFO 的写使能信号由 row_even_flag 和 col_even_flag 信号控制，即每四个数据写入一次 FIFO。FIFO 的读使能信号由 row_even_flag 信号控制，即从第二行开始每两行读取一次 FIFO。
  • 当 stride 等于一时，FIFO 的写使能信号由 data_in_valid 信号控制，即每个数据写入一次 FIFO。FIFO 的读使能信号由 row_cnt 信号控制，即从第二行开始每行读取一次 FIFO。此外，还需要在每次池化开始之前，将 FIFO 的数据清空，以避免干扰。
• 行计数器和列计数器
  • 行计数器和列计数器用于记录当前处理的是第几行和第几列的数据，以便进行 FIFO 的读写控制和输出数据的时序控制。
  • 行计数器和列计数器需要根据 stride 的值进行不同的处理。
  • 当 stride 等于二时，行计数器和列计数器都是在 data_in_valid 信号的下降沿进行加一操作，即每两个数据加一次。
  • 当 stride 等于一时，行计数器和列计数器都是在 data_in_valid 信号的上升沿进行加一操作，即每个数据加一次。
• stride 的判断和传递
  • stride 的判断是指根据配置表格中的 bit13 位来判断当前层的池化步长是多少，bit13 位为零表示步长为二，bit13 位为一表示步长为一。
  • stride 的传递是指将配置表格中的 bit13 位作为一个端口输入到池化模块中，并在池化模块中根据该端口来进行不同的处理。
• 填充数据的生成
  • 填充数据的生成是指在 stride 等于一的情况下，在输入图像的两条边上添加零像素，以保证输出图像的尺寸和输入图像相同。
  • 填充数据的生成可以通过在每行的第一个数据到来之前，将上一个寄存器的值赋为零来实现。这样就相当于在输入图像的上边和左边各添加了一行或一列零像素。

Example：

• 假设有一个\(3*3\)大小的输入图像，其数值如下

对该输入图像进行\(stride=1\)最大值池化，首先需要对其进行填充，在其上边和左边添加一行或一列0，得到一个\(4*4\)大小的填充后图像：

然后使用一个\(2*2\)大小的滑动窗口，在每个子区域内选择最大值作为输出，滑动窗口从左上角开始，每次向右或向下移动一个像素，直到覆盖整个填充后图像。我们可以得到一个\(3*3\)大小的输出图像，其数值如下：

可以看到，输出图像与输入图像尺寸相同，且每个位置的值都是对应子区域的最大值。

代码框架：

module max_pool_stride_1(
    input clk, rst, // 时钟和复位信号
    input data_in_valid, // 输入数据的有效标志
    input [7:0] data_in, // 输入数据，8位宽，每次输入一个数据
    output reg data_out_valid, // 输出数据的有效标志
    output reg [7:0] data_out // 输出数据，8位宽，每次输出一个数据
);

// 定义一些参数和信号
parameter data_width = 8; // 输入数据的位宽
parameter channel_num = 8; // 输入数据的通道数
parameter row_num = 13; // 输入数据的行数
parameter col_num = 13; // 输入数据的列数
parameter window_size = 2; // 窗口的大小
parameter stride = 1; // 窗口的步长
parameter fifo_depth = 14; // FIFO 缓存的深度

reg [7:0] data_in_ie; // 数据打拍后的输出
reg [7:0] max_data; // 比较器的输出，即相邻两个数据的最大值
reg fifo_write_en; // FIFO 缓存的写使能信号
reg fifo_read_en; // FIFO 缓存的读使能信号
wire [7:0] fifo_read_data; // FIFO 缓存的读数据信号
reg [3:0] row_cnt; // 行计数器，用于记录当前输入数据的行数
reg [3:0] col_cnt; // 列计数器，用于记录当前输入数据的列数

// 实例化 FIFO 缓存模块，使用 Xilinx 提供的 IP 核
FIFO_SRL #(
    .DATA_WIDTH(data_width), // 数据位宽
    .FIFO_DEPTH(fifo_depth), // FIFO 深度
    .ALMOST_EMPTY_OFFSET(1), // 几乎空偏移量，用于产生几乎空标志信号
    .ALMOST_FULL_OFFSET(1) // 几乎满偏移量，用于产生几乎满标志信号
) fifo (
    .clk(clk), // 时钟信号
    .srst(rst), // 同步复位信号
    .din(max_data), // 写数据信号，即比较器的输出
    .wr_en(fifo_write_en), // 写使能信号
    .rd_en(fifo_read_en), // 读使能信号
    .dout(fifo_read_data), // 读数据信号，即 FIFO 缓存中存储的上一行相邻两个数据的最大值
    .full(), // 满标志信号，本例中不使用
    .empty(), // 空标志信号，本例中不使用
    .prog_full(), // 几乎满标志信号，本例中不使用
    .prog_empty() // 几乎空标志信号，本例中不使用
);

// 使用时序逻辑来控制数据打拍和比较器的工作状态

always @(posedge clk) begin

    if (rst) begin

        data_in_ie <= 0; // 复位时将数据打拍后的输出清零

        max_data <= 0; // 复位时将比较器的输出清零

        row_cnt <= 0; // 复位时将行计数器清零

        col_cnt <= 0; // 复位时将列计数器清零

    end else begin

        // 当输入数据有效时，进行数据打拍和比较

        if (data_in_valid) begin

            // 数据打拍，将当前输入数据和上一个输入数据同时输出

            data_in_ie <= data_in;

            // 比较器，比较相邻两个数据的大小，并输出较大的数据

            if (data_in > data_in_ie) begin

                max_data <= data_in;

            end else begin

                max_data <= data_in_ie;

            end

            // 行计数器，根据输入数据的有效标志的下降沿来计数

            if (data_in_valid == 0 && data_in_ie == 1) begin

                row_cnt <= row_cnt + 1;

            end

            // 列计数器，根据输入数据的有效标志来计数

            col_cnt <= col_cnt + 1;

        end else begin

            // 当输入数据无效时，将数据打拍后的输出清零，保证第一行和第一列的数据只与 0 比较

            data_in_ie <= 0;

        end
    end
end