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Update onnx2bnn_CN.md

docs/design_CN.md

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 ## 软件架构
 在使用流程和软件结构方面，dabnn 和已开源的推理库（如 [ncnn](https://github.com/Tencent/ncnn)、[Tengine](https://github.com/OAID/Tengine)、[FeatherCNN](https://github.com/Tencent/FeatherCNN) 等）差距不大：
 
-1. 模型训练可使用任意一种可以导出 ONNX 模型的框架，但需要注意的是，二值卷积是自定义操作，为了让模型中二值卷积可以被 dabnn 正确识别，请看 [onnx2bnn_CN.md](docs/onnx2bnn_CN.md)。
-1. 部署模型前需要把 onnx 格式转换成 dabnn 内部格式。在转换过程中，会把二值卷积的权重转换为 1-bit （而不是默认的 32-bit），大大减小模型文件的体积。流程和**注意事项**可参照 [onnx2bnn_CN.md](docs/onnx2bnn_CN.md)；
-3. 二值卷积实现请查阅 [bconv_CN.md](docs/bconv_CN.md)
+1. 模型训练可使用任意一种可以导出 ONNX 模型的框架，但需要注意的是，二值卷积是自定义操作，为了让模型中二值卷积可以被 dabnn 正确识别，请看 [onnx2bnn_CN.md](onnx2bnn_CN.md)。
+1. 部署模型前需要把 onnx 格式转换成 dabnn 内部格式。在转换过程中，会把二值卷积的权重转换为 1-bit （而不是默认的 32-bit），大大减小模型文件的体积。流程和**注意事项**可参照 [onnx2bnn_CN.md](onnx2bnn_CN.md)；
+3. 二值卷积实现请查阅 [bconv_CN.md](bconv_CN.md)

docs/onnx2bnn_CN.md

@@ -4,7 +4,7 @@ ONNX (Open Neural Network Exchange) 是一个独立于训练框架的模型格
 
 ## 模型转换流程
 
-1. 识别二值卷积，对二值卷积的 weight 进行 bit-packing。dabnn 开发者给 onnx 增加了多个 optimizer，用来识别二值卷积，具体实现可参考 https://github.com/daquexian/onnx/tree/optimizer_for_bnn/onnx/optimizer/passes 中的 dabnn_*.h。关于 bit-packing 可以参考 [这篇文档](docs/bconv_CN.md);
+1. 识别二值卷积，对二值卷积的 weight 进行 bit-packing。dabnn 开发者给 onnx 增加了多个 optimizer，用来识别二值卷积，具体实现可参考 https://github.com/daquexian/onnx/tree/optimizer_for_bnn/onnx/optimizer/passes 中的 dabnn_*.h。关于 bit-packing 可以参考 [这篇文档](bconv_CN.md);
 
 1. 修改紧跟着二值卷积的 BN 层的权重。因为 bit 只有 1 和 0 两个值，所以二值卷积中的 -1 被用 0 表示，bitcount 可以得到一个 N-bit 操作数中，值为 1 的 bit 的数量，这忽略了 -1 的存在。具体来说，设 a 为一个 N-bit 操作数，b 是 a 中值为 1 的 bit 数量，c 是 a 中值为 0 的 bit 数量（即 -1 的数量）
 
@@ -24,7 +24,7 @@ ONNX (Open Neural Network Exchange) 是一个独立于训练框架的模型格
 
 1. **二值卷积的输入 channel 暂时需要是 128 的倍数或 64**；
 
-1. 二值卷积是自定义操作，因此可能存在多种实现，网上存在的二值卷积的自定义实现几乎全部是错的，例如它们用 0 进行 pad，而忽略了二值卷积的输入只能有 +1 和 -1。dabnn 开发者提供了一个[标准的二值卷积 PyTorch 实现](https://gist.github.com/daquexian/7db1e7f1e0a92ab13ac1ad028233a9eb)，我们建议所有二值网络的训练者使用这个实现，或是按照这个实现来在他们用的训练框架中自行实现二值卷积；
+1. 二值卷积是自定义操作，因此可能存在多种实现，网上存在的大部分二值卷积自定义实现是不完全正确的，例如它们用 0 进行 pad，而忽略了二值卷积的输入只能有 +1 和 -1。dabnn 开发者提供了一个[标准的二值卷积 PyTorch 实现](https://gist.github.com/daquexian/7db1e7f1e0a92ab13ac1ad028233a9eb)，我们建议所有二值网络的训练者使用这个实现，或是按照这个实现来在他们用的训练框架中自行实现二值卷积；
 
 1. onnx2bnn 有多种针对二值卷积的识别模式，例如会根据卷积的权重（是否为 +1/-1）识别、根据 Sign operator 识别，在用户选择 aggressive 模式时，甚至可以识别上一条所述的非正确的二值卷积（但在运算时仍会以 -1 而不是 0 来 pad，因此会导致结果不完全一致）。具体请看 [这篇文档](https://github.com/JDAI-CV/dabnn/wiki/Train,-export-and-convert-a-dabnn-model)；