【NVDLA】错误：Pooling层feature出现重复

遇到一个挺奇怪的问题，希望对于NVDLA比较有经验的朋友能提供帮助。

我目前做的是在NVDLA上运行YOLO Tiny v1（很简单的CNN目标识别算法，Caffe的prototxt在这里：https://raw.githubusercontent.com/xingwangsfu/caffe-yolo/master/prototxt/yolo_tiny_deploy.prototxt UltraScale+ MPSoC ZCU102。然后就遇到了一个很奇怪的bug——在NVDLA上最前面的4层(conv1, bn1, scale1, relu1) 都能正确运行，但是到了第5层pool1，每一个feature map里面居然出现了两个同样的pattern，能看到同一张图片被pool了两次，所以pool1之后的层自然就都是错的了。可以通过以下两张图片很明显得看出来：第一张是用Python运行的Caffe模型在pool1层的结果，然后是NVDLA上运行的结果。

可以看到NVDLA上的每一个feature map和Caffe相比都有一个重复，大概是从中间偏右的地方开始，然后到了最右边后又从左边开始。可以和原图做个对比更容易看出来：

在用Compiler根据.caffemodel，.prototxt和calib table生成NVDLA支持的loadable之前，我已经验证了Caffe和用TensorRT量化成int8之后的模型是正确的，所以看起来只能是生成的loadable或者是硬件的配置有问题。而且我已经试了网上一个成功例子的硬件配置： https://github.com/SCLUO/ITRI-OpenDLA/blob/master/FPGA_RTL_nvsmall64/RTL_nv_small_07/src/project.vh，但还是会出现这个问题。另外说一下，我目前用的是github上默认的nv_small配置，并且运行和YOLO原理差不多的ResNet20，ResNet56都没有问题。YOLO唯一比较不同的地方就是输入图像的分辨率，YOLO是448x448x3，而ResNet是32x32x3。我现在一点思路都没有，希望比较懂NVDLA的朋友能提供一点帮助，真的很想知道出现这个bug的原因是什么。非常感谢。