第一节 总流程
一、（原理介绍）
XXXXXXXXXXXXXXXXXX
二、（总的流程图）
第二节：主接口1
一、（原理介绍）
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
二、（总的流程图）
例子：
流程图
步骤描述：步骤描述需要一定的逻辑性。但不一定是纯文字形式，可以用公式，便于理解的伪代码+文字等方式进行步骤描述
三、分模块介绍
1、逻辑模块一：
1.1 代码
1.2 流程图
1.3 详细说明
例子：
1、 三个框相交，则去掉中间的
1. if(detectResult.size() > 1)
2. for(int i=1;i<detectResult.size()-1;i++){
3. if (((detectResult[i].x + detectResult[i].width + 2) >= detectResult[i + 1].x) &&
4. (detectResult[i].x <= (detectResult[i - 1].x + detectResult[i - 1].width - 2))){
5. }
6. if (((detectResult[i].x + detectResult[i].width + 2) >= detectResult[i + 1].x) &&
7. (detectResult[i].x <= (detectResult[i - 1].x + detectResult[i - 1].width - 2))
8. && ((detectResult[i + 1].x - detectResult[i - 1].x - detectResult[i - 1].width) < (0.7*(ROIWIDTH + avg_distance_of_chars)))){
9. detectResult.erase(detectResult.begin() + i);
10. i--;
11. }
12. }
2、接口模块：
2.1 代码
2.2 功能描述
2.3 接口描述
2.4 核心原理
例子1：
以cifar-10为例说明，具体的运算过程，对应代码：
1、卷积：
1.
inline void Conv(const int *restrict pSrc, int *restrict pDst, const int *restrict pKer, const int input_w, const int input_h, int k_size, int stride)
2. {
3. int y, i, j, k;
4. int tSum;
5. const int *pSS = pSrc;
6.
7.
8. for (y = 0; y< (input_h + stride - 1) - k_size + 1; y += stride, pSS += (stride*input_w))
9. {
10. for (i = 0; i<(input_w + stride - 1) - k_size + 1; i += stride)
11. {
12. tSum = 0;
13. for (j = 0; j<k_size; j++)
14. {
15. for (k = 0; k<k_size; k++)
16. {
17. tSum += pSS[j * input_w + i + k] * pKer[j * k_size + k];
18. }
19. }
20.
21. *pDst++ = tSum;
22. }
23. }
24. } 1.1 功能描述
宽为input_w、高为input_h的输入图像pSrc，与k_size x k_size的卷积核pKer进行卷积，得到宽为input_w、高为input_h特征图pDst。
1.2 接口描述
名称 In/out/Par Size/precision Description/value
pSrc in input_w* input_h 输入图像
pDst out input_w* input_h 输出图像
pKer in k_size * k_size 卷积核
input_w parameter int 输入图像宽
input_h parameter int 输入图像高
k_size parameter int 卷积核宽，一般为奇数
stride parameter int 卷积核在图像上上下左右滑动的平移像素幅度1.3 核心原理（以cifar-10为例进行说明）：
（1）输入是3个32*32, 共3*1024=3072。每条边padding为2，则内存里实际为3个36*36.
（2）卷积核个数是3维的5*5分别与3个输入进行卷积运算,得到3维的32*32的输出,这里将3维的32*32对应位相加得到一张32*32的feature Map
（3）输出：如果有64个3维的5*5卷积核就有64张feature Map
具体过程图示为：
卷积的权值读取方式为:
（1）第1个5*5作用于第一张输入全图，
（2）第2个5*5作用于第二张输入全图，
（3）第3个5*5作用于第三张输入全图，
（4）再把这三个对应位置相加,在加上biases,得到第一张feature map
（5）最后64个5*5*3重复上面的过程，得到64个featuremap
（6）这里weights有3*5*5*64个,biases有64个.
这里输入是3 个图像，输出是64个特征图，卷积核是5*5权值个数是64* 5*5*3
例子2：
