Joseph Redmon
2014-07-17 076009ebe308fde0156304e701f36e8bb04e4d6b
src/cnn.c
@@ -48,11 +48,10 @@
   image edge = make_image((dog.h-size)/stride+1, (dog.w-size)/stride+1, n);
   int i;
   clock_t start = clock(), end;
   for(i = 0; i < 1000; ++i){
      im2col_cpu(dog.data,  1, dog.c,  dog.h,  dog.w,  size,  stride, 0, matrix);
      im2col_cpu(dog.data, dog.c,  dog.h,  dog.w,  size,  stride, 0, matrix);
      gemm(0,0,n,mw,mh,1,filters,mh,matrix,mw,1,edge.data,mw);
   }
   end = clock();
@@ -317,8 +316,8 @@
      clock_t start = clock(), end;
      float loss = train_network_sgd(net, train, iters, lr, momentum, decay);
      end = clock();
      //float test_acc = network_accuracy(net, test);
        float test_acc = 0;
      float test_acc = network_accuracy(net, test);
        //float test_acc = 0;
      printf("%d: Loss: %f, Test Acc: %f, Time: %lf seconds, LR: %f, Momentum: %f, Decay: %f\n", count, loss, test_acc,(float)(end-start)/CLOCKS_PER_SEC, lr, momentum, decay);
      //printf("%5d Training Loss: %lf, Params: %f %f %f, ",count*1000, loss, lr, momentum, decay);
@@ -434,7 +433,7 @@
   float *matrix = calloc(msize, sizeof(float));
   int i;
   for(i = 0; i < 1000; ++i){
      im2col_cpu(test.data, 1, c,  h,  w,  size,  stride, 0, matrix);
      im2col_cpu(test.data,  c,  h,  w,  size,  stride, 0, matrix);
      //image render = float_to_image(mh, mw, mc, matrix);
   }
}