no mean on input binarization

Joseph Redmon

2016-06-19 08c7cf9c88befd845f00c00d85e40a9eead4b1b3

 src/classifier.c

@@ -51,7 +51,7 @@
    }
    if(clear) *net.seen = 0;
    printf("Learning Rate: %g, Momentum: %g, Decay: %g\n", net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
    int imgs = net.batch;
    int imgs = net.batch*net.subdivisions;

    list *options = read_data_cfg(datacfg);

@@ -338,10 +338,10 @@
{
    int i, j;
    network net = parse_network_cfg(filename);
    set_batch_network(&net, 1);
    if(weightfile){
        load_weights(&net, weightfile);
    }
    set_batch_network(&net, 1);
    srand(time(0));

    list *options = read_data_cfg(datacfg);
@@ -477,6 +477,7 @@
    int *indexes = calloc(top, sizeof(int));
    char buff[256];
    char *input = buff;
    int size = net.w;
    while(1){
        if(filename){
            strncpy(input, filename, 256);
@@ -487,8 +488,12 @@
            if(!input) return;
            strtok(input, "\n");
        }
        image im = load_image_color(input, net.w, net.h);
        float *X = im.data;
        image im = load_image_color(input, 0, 0);
        image r = resize_min(im, size);
        resize_network(&net, r.w, r.h);
        printf("%d %d\n", r.w, r.h);

        float *X = r.data;
        time=clock();
        float *predictions = network_predict(net, X);
        top_predictions(net, top, indexes);
@@ -497,6 +502,7 @@
            int index = indexes[i];
            printf("%s: %f\n", names[index], predictions[index]);
        }
        if(r.data != im.data) free_image(r);
        free_image(im);
        if (filename) break;
    }