Detection is back, baby\!

Joseph Redmon

2015-02-11 0f645836f193e75c4c3b718369e6fab15b5d19c5

 src/darknet.c

@@ -57,8 +57,8 @@
                int d = im.w/side;
                int y = r*d+box[j+1]*d;
                int x = c*d+box[j+2]*d;
                int h = box[j+3]*256;
                int w = box[j+4]*256;
                int h = box[j+3]*im.h;
                int w = box[j+4]*im.w;
                //printf("%f %f %f %f\n", box[j+1], box[j+2], box[j+3], box[j+4]);
                //printf("%d %d %d %d\n", x, y, w, h);
                //printf("%d %d %d %d\n", x-w/2, y-h/2, x+w/2, y+h/2);
@@ -70,54 +70,79 @@
    cvWaitKey(0);
}


void train_detection_net(char *cfgfile)
char *basename(char *cfgfile)
{
    char *c = cfgfile;
    char *next;
    while((next = strchr(c, '/')))
    {
        c = next+1;
    }
    c = copy_string(c);
    next = strchr(c, '_');
    if (next) *next = 0;
    next = strchr(c, '.');
    if (next) *next = 0;
    return c;
}

void train_detection_net(char *cfgfile, char *weightfile)
{
    char *base = basename(cfgfile);
    printf("%s\n", base);
    float avg_loss = 1;
    //network net = parse_network_cfg("/home/pjreddie/imagenet_backup/alexnet_1270.cfg");
    network net = parse_network_cfg(cfgfile);
    if(weightfile){
        load_weights(&net, weightfile);
    }
    printf("Learning Rate: %g, Momentum: %g, Decay: %g\n", net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
    int imgs = 1024;
    int imgs = 128;
    srand(time(0));
    //srand(23410);
    int i = 0;
    list *plist = get_paths("/home/pjreddie/data/imagenet/horse.txt");
    int i = net.seen/imgs;
    list *plist = get_paths("/home/pjreddie/data/imagenet/horse_pos.txt");
    char **paths = (char **)list_to_array(plist);
    printf("%d\n", plist->size);
    data train, buffer;
    pthread_t load_thread = load_data_detection_thread(imgs, paths, plist->size, 256, 256, 7, 7, 256, &buffer);
    int im_dim = 512;
    int jitter = 64;
    pthread_t load_thread = load_data_detection_thread(imgs, paths, plist->size, im_dim, im_dim, 7, 7, jitter, &buffer);
    clock_t time;
    while(1){
        i += 1;
        time=clock();
        pthread_join(load_thread, 0);
        train = buffer;
        load_thread = load_data_detection_thread(imgs, paths, plist->size, 256, 256, 7, 7, 256, &buffer);
        //data train = load_data_detection_random(imgs, paths, plist->size, 224, 224, 7, 7, 256);
        load_thread = load_data_detection_thread(imgs, paths, plist->size, im_dim, im_dim, 7, 7, jitter, &buffer);

/*
        image im = float_to_image(224, 224, 3, train.X.vals[923]);
        /*
        image im = float_to_image(im_dim - jitter, im_dim-jitter, 3, train.X.vals[923]);
        draw_detection(im, train.y.vals[923], 7);
        show_image(im, "truth");
        cvWaitKey(0);
        */

        normalize_data_rows(train);
        printf("Loaded: %lf seconds\n", sec(clock()-time));
        time=clock();
        float loss = train_network(net, train);
        net.seen += imgs;
        avg_loss = avg_loss*.9 + loss*.1;
        printf("%d: %f, %f avg, %lf seconds, %d images\n", i, loss, avg_loss, sec(clock()-time), i*imgs);
        if(i%100==0){
            char buff[256];
            sprintf(buff, "/home/pjreddie/imagenet_backup/detnet_%d.cfg", i);
            save_network(net, buff);
            sprintf(buff, "/home/pjreddie/imagenet_backup/%s_%d.weights",base, i);
            save_weights(net, buff);
        }
        free_data(train);
    }
}

void validate_detection_net(char *cfgfile)
void validate_detection_net(char *cfgfile, char *weightfile)
{
    network net = parse_network_cfg(cfgfile);
    if(weightfile){
        load_weights(&net, weightfile);
    }
    fprintf(stderr, "Learning Rate: %g, Momentum: %g, Decay: %g\n", net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
    srand(time(0));

@@ -137,7 +162,6 @@
        time=clock();
        pthread_join(load_thread, 0);
        val = buffer;
        normalize_data_rows(val);

        num = (i+1)*m/splits - i*m/splits;
        char **part = paths+(i*m/splits);
@@ -206,31 +230,25 @@
}
*/

char *basename(char *cfgfile)
void convert(char *cfgfile, char *outfile, char *weightfile)
{
    char *c = cfgfile;
    char *next;
    while((next = strchr(c, '/')))
    {
        c = next+1;
    network net = parse_network_cfg(cfgfile);
    if(weightfile){
        load_weights(&net, weightfile);
    }
    c = copy_string(c);
    next = strchr(c, '_');
    if (next) *next = 0;
    next = strchr(c, '.');
    if (next) *next = 0;
    return c;
    save_network(net, outfile);
}

void train_imagenet(char *cfgfile)
void train_imagenet(char *cfgfile, char *weightfile)
{
    float avg_loss = -1;
    srand(time(0));
    char *base = basename(cfgfile);
    printf("%s\n", base);
    network net = parse_network_cfg(cfgfile);
    //test_learn_bias(*(convolutional_layer *)net.layers[1]);
    //set_learning_network(&net, net.learning_rate, 0, net.decay);
    if(weightfile){
        load_weights(&net, weightfile);
    }
    printf("Learning Rate: %g, Momentum: %g, Decay: %g\n", net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
    int imgs = 1024;
    int i = net.seen/imgs;
@@ -259,21 +277,24 @@
        free_data(train);
        if(i%100==0){
            char buff[256];
            sprintf(buff, "/home/pjreddie/imagenet_backup/%s_%d.cfg",base, i);
            save_network(net, buff);
            sprintf(buff, "/home/pjreddie/imagenet_backup/%s_%d.weights",base, i);
            save_weights(net, buff);
        }
    }
}

void validate_imagenet(char *filename)
void validate_imagenet(char *filename, char *weightfile)
{
    int i = 0;
    network net = parse_network_cfg(filename);
    if(weightfile){
        load_weights(&net, weightfile);
    }
    srand(time(0));

    char **labels = get_labels("/home/pjreddie/data/imagenet/cls.val.labels.list");

    list *plist = get_paths("/home/pjreddie/data/imagenet/cls.val.list");
    list *plist = get_paths("/data/imagenet/cls.val.list");
    char **paths = (char **)list_to_array(plist);
    int m = plist->size;
    free_list(plist);
@@ -306,9 +327,12 @@
    }
}

void test_detection(char *cfgfile)
void test_detection(char *cfgfile, char *weightfile)
{
    network net = parse_network_cfg(cfgfile);
    if(weightfile){
        load_weights(&net, weightfile);
    }
    set_batch_network(&net, 1);
    srand(2222222);
    clock_t time;
@@ -317,7 +341,8 @@
        fgets(filename, 256, stdin);
        strtok(filename, "\n");
        image im = load_image_color(filename, 224, 224);
        z_normalize_image(im);
        translate_image(im, -128);
        scale_image(im, 1/128.);
        printf("%d %d %d\n", im.h, im.w, im.c);
        float *X = im.data;
        time=clock();
@@ -370,14 +395,38 @@
    float *X = im.data;
    network net = parse_network_cfg(cfgfile);
    set_batch_network(&net, 1);
    float *predictions = network_predict(net, X);
    network_predict(net, X);
    image crop = get_network_image_layer(net, 0);
    //show_image(crop, "cropped");
   // print_image(crop);
    //show_image(im, "orig");
    show_image(crop, "cropped");
    print_image(crop);
    show_image(im, "orig");
    float * inter = get_network_output(net);
    pm(1000, 1, inter);
    //cvWaitKey(0);
    cvWaitKey(0);
}

void test_voc_segment(char *cfgfile, char *weightfile)
{
    network net = parse_network_cfg(cfgfile);
    if(weightfile){
        load_weights(&net, weightfile);
    }
    set_batch_network(&net, 1);
    while(1){
        char filename[256];
        fgets(filename, 256, stdin);
        strtok(filename, "\n");
        image im = load_image_color(filename, 500, 500);
        //resize_network(net, im.h, im.w, im.c);
        translate_image(im, -128);
        scale_image(im, 1/128.);
        //float *predictions = network_predict(net, im.data);
        network_predict(net, im.data);
        free_image(im);
        image output = get_network_image_layer(net, net.n-2);
        show_image(output, "Segment Output");
        cvWaitKey(0);
    }
}

void test_imagenet(char *cfgfile)
@@ -578,26 +627,6 @@
    cvWaitKey(0);
}

#ifdef GPU
void test_convolutional_layer()
{
    network net = parse_network_cfg("cfg/nist_conv.cfg");
    int size = get_network_input_size(net);
    float *in = calloc(size, sizeof(float));
    int i;
    for(i = 0; i < size; ++i) in[i] = rand_normal();
    float *in_gpu = cuda_make_array(in, size);
    convolutional_layer layer = *(convolutional_layer *)net.layers[0];
    int out_size = convolutional_out_height(layer)*convolutional_out_width(layer)*layer.batch;
    cuda_compare(layer.output_gpu, layer.output, out_size, "nothing");
    cuda_compare(layer.biases_gpu, layer.biases, layer.n, "biases");
    cuda_compare(layer.filters_gpu, layer.filters, layer.n*layer.size*layer.size*layer.c, "filters");
    bias_output(layer);
    bias_output_gpu(layer);
    cuda_compare(layer.output_gpu, layer.output, out_size, "biased output");
}
#endif

void test_correct_nist()
{
    network net = parse_network_cfg("cfg/nist_conv.cfg");
@@ -703,14 +732,18 @@
{
    int i;
    for(i = index; i < argc-1; ++i) argv[i] = argv[i+1];
    argv[i] = 0;
}

int find_arg(int argc, char* argv[], char *arg)
{
    int i;
    for(i = 0; i < argc; ++i) if(0==strcmp(argv[i], arg)) {
        del_arg(argc, argv, i);
        return 1;
    for(i = 0; i < argc; ++i) {
        if(!argv[i]) continue;
        if(0==strcmp(argv[i], arg)) {
            del_arg(argc, argv, i);
            return 1;
        }
    }
    return 0;
}
@@ -719,6 +752,7 @@
{
    int i;
    for(i = 0; i < argc-1; ++i){
        if(!argv[i]) continue;
        if(0==strcmp(argv[i], arg)){
            def = atoi(argv[i+1]);
            del_arg(argc, argv, i);
@@ -729,6 +763,20 @@
    return def;
}

void scale_rate(char *filename, float scale)
{
    // Ready for some weird shit??
    FILE *fp = fopen(filename, "r+b");
    if(!fp) file_error(filename);
    float rate = 0;
    fread(&rate, sizeof(float), 1, fp);
    printf("Scaling learning rate from %f to %f\n", rate, rate*scale);
    rate = rate*scale;
    fseek(fp, 0, SEEK_SET);
    fwrite(&rate, sizeof(float), 1, fp);
    fclose(fp);
}

int main(int argc, char **argv)
{
    //test_convolutional_layer();
@@ -759,25 +807,28 @@
        fprintf(stderr, "usage: %s <function> <filename>\n", argv[0]);
        return 0;
    }
    else if(0==strcmp(argv[1], "detection")) train_detection_net(argv[2]);
    else if(0==strcmp(argv[1], "detection")) train_detection_net(argv[2], (argc > 3)? argv[3] : 0);
    else if(0==strcmp(argv[1], "test")) test_imagenet(argv[2]);
    else if(0==strcmp(argv[1], "dog")) test_dog(argv[2]);
    else if(0==strcmp(argv[1], "ctrain")) train_cifar10(argv[2]);
    else if(0==strcmp(argv[1], "nist")) train_nist(argv[2]);
    else if(0==strcmp(argv[1], "ctest")) test_cifar10(argv[2]);
    else if(0==strcmp(argv[1], "train")) train_imagenet(argv[2]);
    else if(0==strcmp(argv[1], "train")) train_imagenet(argv[2], (argc > 3)? argv[3] : 0);
    else if(0==strcmp(argv[1], "testseg")) test_voc_segment(argv[2], (argc > 3)? argv[3] : 0);
    //else if(0==strcmp(argv[1], "client")) train_imagenet_distributed(argv[2]);
    else if(0==strcmp(argv[1], "detect")) test_detection(argv[2]);
    else if(0==strcmp(argv[1], "detect")) test_detection(argv[2], (argc > 3)? argv[3] : 0);
    else if(0==strcmp(argv[1], "init")) test_init(argv[2]);
    else if(0==strcmp(argv[1], "visualize")) test_visualize(argv[2]);
    else if(0==strcmp(argv[1], "valid")) validate_imagenet(argv[2]);
    else if(0==strcmp(argv[1], "valid")) validate_imagenet(argv[2], (argc > 3)? argv[3] : 0);
    else if(0==strcmp(argv[1], "testnist")) test_nist(argv[2]);
    else if(0==strcmp(argv[1], "validetect")) validate_detection_net(argv[2]);
    else if(0==strcmp(argv[1], "validetect")) validate_detection_net(argv[2], (argc > 3)? argv[3] : 0);
    else if(argc < 4){
        fprintf(stderr, "usage: %s <function> <filename> <filename>\n", argv[0]);
        return 0;
    }
    else if(0==strcmp(argv[1], "compare")) compare_nist(argv[2], argv[3]);
    else if(0==strcmp(argv[1], "convert")) convert(argv[2], argv[3], (argc > 4)? argv[4] : 0);
    else if(0==strcmp(argv[1], "scale")) scale_rate(argv[2], atof(argv[3]));
    fprintf(stderr, "Success!\n");
    return 0;
}