I hate deepmind

Joseph Redmon

2016-03-15 09fd5c8c84eeae711f49d3a52d8bf4b65f43970b

 src/darknet.c

@@ -13,7 +13,6 @@

extern void run_imagenet(int argc, char **argv);
extern void run_yolo(int argc, char **argv);
extern void run_swag(int argc, char **argv);
extern void run_coco(int argc, char **argv);
extern void run_writing(int argc, char **argv);
extern void run_captcha(int argc, char **argv);
@@ -21,6 +20,11 @@
extern void run_dice(int argc, char **argv);
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);

void change_rate(char *filename, float scale, float add)
{
@@ -141,6 +145,47 @@
    save_weights(net, outfile);
}

void normalize_net(char *cfgfile, char *weightfile, char *outfile)
{
    gpu_index = -1;
    network net = parse_network_cfg(cfgfile);
    if(weightfile){
        load_weights(&net, weightfile);
    }
    int i, j;
    for(i = 0; i < net.n; ++i){
        layer l = net.layers[i];
        if(l.type == CONVOLUTIONAL){
            net.layers[i].batch_normalize=1;
            net.layers[i].scales = calloc(l.n, sizeof(float));
            for(j = 0; j < l.n; ++j){
                net.layers[i].scales[i] = 1;
            }
            net.layers[i].rolling_mean = calloc(l.n, sizeof(float));
            net.layers[i].rolling_variance = calloc(l.n, sizeof(float));
        }
    }
    save_weights(net, outfile);
}

void denormalize_net(char *cfgfile, char *weightfile, char *outfile)
{
    gpu_index = -1;
    network net = parse_network_cfg(cfgfile);
    if (weightfile) {
        load_weights(&net, weightfile);
    }
    int i;
    for (i = 0; i < net.n; ++i) {
        layer l = net.layers[i];
        if (l.type == CONVOLUTIONAL && l.batch_normalize) {
            denormalize_convolutional_layer(l);
            net.layers[i].batch_normalize=0;
        }
    }
    save_weights(net, outfile);
}

void visualize(char *cfgfile, char *weightfile)
{
    network net = parse_network_cfg(cfgfile);
@@ -163,7 +208,9 @@
        return 0;
    }
    gpu_index = find_int_arg(argc, argv, "-i", 0);
    if(find_arg(argc, argv, "-nogpu")) gpu_index = -1;
    if(find_arg(argc, argv, "-nogpu")) {
        gpu_index = -1;
    }

#ifndef GPU
    gpu_index = -1;
@@ -180,12 +227,20 @@
        average(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "yolo")){
        run_yolo(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "swag")){
        run_swag(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], "tag")){
        run_tag(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "compare")){
        run_compare(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "dice")){
@@ -202,6 +257,10 @@
        change_rate(argv[2], atof(argv[3]), (argc > 4) ? atof(argv[4]) : 0);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "rgbgr")){
        rgbgr_net(argv[2], argv[3], argv[4]);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "denormalize")){
        denormalize_net(argv[2], argv[3], argv[4]);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "normalize")){
        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], "partial")){