no mean on input binarization

Joseph Redmon

2016-06-19 08c7cf9c88befd845f00c00d85e40a9eead4b1b3

 src/darknet.c

@@ -6,6 +6,7 @@
#include "utils.h"
#include "cuda.h"
#include "blas.h"
#include "connected_layer.h"

#ifdef OPENCV
#include "opencv2/highgui/highgui_c.h"
@@ -21,6 +22,11 @@
extern void run_compare(int argc, char **argv);
extern void run_classifier(int argc, char **argv);
extern void run_char_rnn(int argc, char **argv);
extern void run_vid_rnn(int argc, char **argv);
extern void run_tag(int argc, char **argv);
extern void run_cifar(int argc, char **argv);
extern void run_go(int argc, char **argv);
extern void run_art(int argc, char **argv);

void change_rate(char *filename, float scale, float add)
{
@@ -82,6 +88,23 @@
    save_weights(sum, outfile);
}

void operations(char *cfgfile)
{
    gpu_index = -1;
    network net = parse_network_cfg(cfgfile);
    int i;
    long ops = 0;
    for(i = 0; i < net.n; ++i){
        layer l = net.layers[i];
        if(l.type == CONVOLUTIONAL){
            ops += 2 * l.n * l.size*l.size*l.c * l.out_h*l.out_w;
        } else if(l.type == CONNECTED){
            ops += 2 * l.inputs * l.outputs;
        }
    }
    printf("Floating Point Operations: %ld\n", ops);
}

void partial(char *cfgfile, char *weightfile, char *outfile, int max)
{
    gpu_index = -1;
@@ -168,16 +191,35 @@
{
    gpu_index = -1;
    network net = parse_network_cfg(cfgfile);
    if(weightfile){
    if (weightfile) {
        load_weights(&net, weightfile);
    }
    int i;
    for(i = 0; i < net.n; ++i){
    for (i = 0; i < net.n; ++i) {
        layer l = net.layers[i];
        if(l.type == CONVOLUTIONAL){
        if (l.type == CONVOLUTIONAL && l.batch_normalize) {
            denormalize_convolutional_layer(l);
            net.layers[i].batch_normalize=0;
        }
        if (l.type == CONNECTED && l.batch_normalize) {
            denormalize_connected_layer(l);
            net.layers[i].batch_normalize=0;
        }
        if (l.type == GRU && l.batch_normalize) {
            denormalize_connected_layer(*l.input_z_layer);
            denormalize_connected_layer(*l.input_r_layer);
            denormalize_connected_layer(*l.input_h_layer);
            denormalize_connected_layer(*l.state_z_layer);
            denormalize_connected_layer(*l.state_r_layer);
            denormalize_connected_layer(*l.state_h_layer);
            l.input_z_layer->batch_normalize = 0;
            l.input_r_layer->batch_normalize = 0;
            l.input_h_layer->batch_normalize = 0;
            l.state_z_layer->batch_normalize = 0;
            l.state_r_layer->batch_normalize = 0;
            l.state_h_layer->batch_normalize = 0;
            net.layers[i].batch_normalize=0;
        }
    }
    save_weights(net, outfile);
}
@@ -223,18 +265,30 @@
        average(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "yolo")){
        run_yolo(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "cifar")){
        run_cifar(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "go")){
        run_go(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "rnn")){
        run_char_rnn(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "vid")){
        run_vid_rnn(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "coco")){
        run_coco(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "classifier")){
        run_classifier(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "art")){
        run_art(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "tag")){
        run_tag(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "compare")){
        run_compare(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "dice")){
        run_dice(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "writing")){
        run_writing(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "3d")){
        composite_3d(argv[2], argv[3], argv[4]);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "test")){
        test_resize(argv[2]);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "captcha")){
@@ -251,8 +305,12 @@
        normalize_net(argv[2], argv[3], argv[4]);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "rescale")){
        rescale_net(argv[2], argv[3], argv[4]);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "ops")){
        operations(argv[2]);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "partial")){
        partial(argv[2], argv[3], argv[4], atoi(argv[5]));
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "average")){
        average(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "stacked")){
        stacked(argv[2], argv[3], argv[4]);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "visualize")){