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当今世界，计算机智能化的程度越来越高，而计算机视觉的应用也越来越广泛，从最开始的识别物品到人脸识别的动态观察，计算机能识别的图像越来越复杂化，动态化，模糊化，这都离不开深度学习算法。我们小组使用YOLO模型来训练计算机获得识别飞机的能力，如果飞机能够被迅速而准确的识别将对我们产生巨大的帮助。

该算法基于tensorflow后端生成模型，算法输入为像素大小为320x240的灰度图像的数字信息，输出为图像识别结果。该算法能够测量基础CNN模型在FPGA上的性能，同时可以根据需要选择不同位宽进行测试。此外在代码的实现过程中，参考了Suisuisi[1]、Shvlad[2]等项目经验。