Joseph Redmon
2016-09-08 0e610b056dbcd85affa23f64f9f8da4d197f110a
src/parser.c
@@ -2,6 +2,7 @@
#include <string.h>
#include <stdlib.h>
#include "blas.h"
#include "parser.h"
#include "assert.h"
#include "activations.h"
@@ -147,7 +148,10 @@
    int n = option_find_int(options, "filters",1);
    int size = option_find_int(options, "size",1);
    int stride = option_find_int(options, "stride",1);
    int pad = option_find_int(options, "pad",0);
    int pad = option_find_int_quiet(options, "pad",0);
    int padding = option_find_int_quiet(options, "padding",0);
    if(pad) padding = size/2;
    char *activation_s = option_find_str(options, "activation", "logistic");
    ACTIVATION activation = get_activation(activation_s);
@@ -161,7 +165,7 @@
    int binary = option_find_int_quiet(options, "binary", 0);
    int xnor = option_find_int_quiet(options, "xnor", 0);
    convolutional_layer layer = make_convolutional_layer(batch,h,w,c,n,size,stride,pad,activation, batch_normalize, binary, xnor);
    convolutional_layer layer = make_convolutional_layer(batch,h,w,c,n,size,stride,padding,activation, batch_normalize, binary, xnor);
    layer.flipped = option_find_int_quiet(options, "flipped", 0);
    layer.dot = option_find_float_quiet(options, "dot", 0);
@@ -234,9 +238,16 @@
    int coords = option_find_int(options, "coords", 4);
    int classes = option_find_int(options, "classes", 20);
    int num = option_find_int(options, "num", 1);
    params.w = option_find_int(options, "side", params.w);
    params.h = option_find_int(options, "side", params.h);
    layer l = make_region_layer(params.batch, params.w, params.h, num, classes, coords);
    assert(l.outputs == params.inputs);
    l.log = option_find_int_quiet(options, "log", 0);
    l.sqrt = option_find_int_quiet(options, "sqrt", 0);
    l.softmax = option_find_int(options, "softmax", 0);
    l.max_boxes = option_find_int_quiet(options, "max",30);
    l.jitter = option_find_float(options, "jitter", .2);
@@ -278,6 +289,7 @@
    COST_TYPE type = get_cost_type(type_s);
    float scale = option_find_float_quiet(options, "scale",1);
    cost_layer layer = make_cost_layer(params.batch, params.inputs, type, scale);
    layer.ratio =  option_find_float_quiet(options, "ratio",0);
    return layer;
}
@@ -324,6 +336,7 @@
{
    int stride = option_find_int(options, "stride",1);
    int size = option_find_int(options, "size",stride);
    int padding = option_find_int_quiet(options, "padding", (size-1)/2);
    int batch,h,w,c;
    h = params.h;
@@ -332,7 +345,7 @@
    batch=params.batch;
    if(!(h && w && c)) error("Layer before maxpool layer must output image.");
    maxpool_layer layer = make_maxpool_layer(batch,h,w,c,size,stride);
    maxpool_layer layer = make_maxpool_layer(batch,h,w,c,size,stride,padding);
    return layer;
}
@@ -483,6 +496,12 @@
    net->max_crop = option_find_int_quiet(options, "max_crop",net->w*2);
    net->min_crop = option_find_int_quiet(options, "min_crop",net->w);
    net->angle = option_find_float_quiet(options, "angle", 0);
    net->aspect = option_find_float_quiet(options, "aspect", 1);
    net->saturation = option_find_float_quiet(options, "saturation", 1);
    net->exposure = option_find_float_quiet(options, "exposure", 1);
    net->hue = option_find_float_quiet(options, "hue", 0);
    if(!net->inputs && !(net->h && net->w && net->c)) error("No input parameters supplied");
    char *policy_s = option_find_str(options, "policy", "constant");
@@ -1081,6 +1100,7 @@
        fread(l.rolling_variance, sizeof(float), l.n, fp);
    }
    fread(l.filters, sizeof(float), num, fp);
    //if(l.c == 3) scal_cpu(num, 1./256, l.filters, 1);
    if (l.flipped) {
        transpose_matrix(l.filters, l.c*l.size*l.size, l.n);
    }