github にもコードがアップされています。
そして先日公開された論文：FINN-R: An End-to-End Deep-Learning Framework for Fast Exploration of Quantized Neural Networks
FINNは、Binarized Neural Network Inferenceだったのが、Quantized Neural Networksに！
下図は論文からの引用です。
そして、これらを組み合わせて作ることができるレイヤーは、
左が Convolutional Layer、真ん中が Max pool Layer、右が Fully connected Layer
左が Dataflow Architecture、右が Multilayer Offload Architecture
それで、FINN-Rがターゲットとしているボードは、
・PYNQ-Z1 ・AWS F1 ・Ultra96
