实现一个Yolo模块的Verilog代码，先卷积在LeakyRelu

以下是一个简单的Verilog代码示例，实现了一个包含卷积和LeakyReLU激活函数的Yolo模块：

module yolo_module(input clk, input reset, input [31:0] image_data, output [31:0] detection_result);

  // AXI interface for input and output data
  // ...

  // Convolutional layer
  reg [15:0] conv_weight [0:2][0:2][0:2];
  reg [31:0] conv_bias;
  reg [31:0] conv_output [0:6][0:6][0:2];

  always @(posedge clk) begin
    if (reset) begin
      // Reset convolutional layer
      // ...
    end else begin
      // Convolutional layer
      // ...
      // Calculate output using conv_weight, conv_bias, and image_data
      // Store output in conv_output
      // ...
      // Apply LeakyReLU activation function
      for (i = 0; i < 7; i = i + 1) begin
        for (j = 0; j < 7; j = j + 1) begin
          for (k = 0; k < 3; k = k + 1) begin
            if (conv_output[i][j][k] < 0) begin
              conv_output[i][j][k] = conv_output[i][j][k] / 2;
            end
          end
        end
      end
    end
  end

  // Output detection results
  // ...

endmodule

在上述代码中，conv_weight表示卷积核权重，conv_bias表示偏置项，conv_output表示卷积层输出，LeakyReLU激活函数应用于conv_output中的每个元素。此外，还需要实现输入和输出的AXI接口以及其他Yolo模块所需的计算和处理。