testing on one image

Joseph Redmon

2015-06-11 11c72b1132feca7c1252ea01d02da4cb497e723f

 src/detection_layer.c

@@ -10,15 +10,15 @@

int get_detection_layer_locations(detection_layer l)
{
    return l.inputs / (l.classes+l.coords+l.rescore+l.background);
    return l.inputs / (l.classes+l.coords+l.joint+(l.background || l.objectness));
}

int get_detection_layer_output_size(detection_layer l)
{
    return get_detection_layer_locations(l)*(l.background + l.classes + l.coords);
    return get_detection_layer_locations(l)*((l.background || l.objectness) + l.classes + l.coords);
}

detection_layer make_detection_layer(int batch, int inputs, int classes, int coords, int rescore, int background, int nuisance)
detection_layer make_detection_layer(int batch, int inputs, int classes, int coords, int joint, int rescore, int background, int objectness)
{
    detection_layer l = {0};
    l.type = DETECTION;
@@ -28,10 +28,11 @@
    l.classes = classes;
    l.coords = coords;
    l.rescore = rescore;
    l.nuisance = nuisance;
    l.objectness = objectness;
    l.background = background;
    l.joint = joint;
    l.cost = calloc(1, sizeof(float));
    l.does_cost=1;
    l.background = background;
    int outputs = get_detection_layer_output_size(l);
    l.outputs = outputs;
    l.output = calloc(batch*outputs, sizeof(float));
@@ -47,28 +48,6 @@
    return l;
}

void dark_zone(detection_layer l, int class, int start, network_state state)
{
    int index = start+l.background+class;
    int size = l.classes+l.coords+l.background;
    int location = (index%(7*7*size)) / size ;
    int r = location / 7;
    int c = location % 7;
    int dr, dc;
    for(dr = -1; dr <= 1; ++dr){
        for(dc = -1; dc <= 1; ++dc){
            if(!(dr || dc)) continue;
            if((r + dr) > 6 || (r + dr) < 0) continue;
            if((c + dc) > 6 || (c + dc) < 0) continue;
            int di = (dr*7 + dc) * size;
            if(state.truth[index+di]) continue;
            l.output[index + di] = 0;
            //if(!state.truth[start+di]) continue;
            //l.output[start + di] = 1;
        }
    }
}

typedef struct{
    float dx, dy, dw, dh;
} dbox;
@@ -258,24 +237,6 @@
    wiou = ((1-wiou)*(1-wiou) - iou)/(.00001);
    hiou = ((1-hiou)*(1-hiou) - iou)/(.00001);
    printf("manual %f %f %f %f\n", xiou, yiou, wiou, hiou);
    /*

       while(count++ < 300){
       dbox d = diou(a, b);
       printf("%f %f %f %f\n", a.x, a.y, a.w, a.h);
       a.x += .1*d.dx;
       a.w += .1*d.dw;
       a.y += .1*d.dy;
       a.h += .1*d.dh;
       printf("inter: %f\n", box_intersection(a, b));
       printf("union: %f\n", box_union(a, b));
       printf("IOU: %f\n", box_iou(a, b));
       if(d.dx==0 && d.dw==0 && d.dy==0 && d.dh==0) {
       printf("break!!!\n");
       break;
       }
       }
     */
}

dbox diou(box a, box b)
@@ -308,10 +269,10 @@
    int locations = get_detection_layer_locations(l);
    int i,j;
    for(i = 0; i < l.batch*locations; ++i){
        int mask = (!state.truth || state.truth[out_i + l.background + l.classes + 2]);
        int mask = (!state.truth || state.truth[out_i + (l.background || l.objectness) + l.classes + 2]);
        float scale = 1;
        if(l.rescore) scale = state.input[in_i++];
        else if(l.nuisance){
        if(l.joint) scale = state.input[in_i++];
        else if(l.objectness){
            l.output[out_i++] = 1-state.input[in_i++];
            scale = mask;
        }
@@ -320,7 +281,7 @@
        for(j = 0; j < l.classes; ++j){
            l.output[out_i++] = scale*state.input[in_i++];
        }
        if(l.nuisance){
        if(l.objectness){

        }else if(l.background){
            softmax_array(l.output + out_i - l.classes-l.background, l.classes+l.background, l.output + out_i - l.classes-l.background);
@@ -330,76 +291,57 @@
            l.output[out_i++] = mask*state.input[in_i++];
        }
    }
    if(l.does_cost && state.train && 0){
        int count = 0;
        float avg = 0;
    float avg_iou = 0;
    int count = 0;
    if(l.does_cost && state.train){
        *(l.cost) = 0;
        int size = get_detection_layer_output_size(l) * l.batch;
        memset(l.delta, 0, size * sizeof(float));
        for (i = 0; i < l.batch*locations; ++i) {
            int classes = l.nuisance+l.classes;
            int classes = l.objectness+l.classes;
            int offset = i*(classes+l.coords);
            for (j = offset; j < offset+classes; ++j) {
                *(l.cost) += pow(state.truth[j] - l.output[j], 2);
                l.delta[j] =  state.truth[j] - l.output[j];
            }
            box truth;
            truth.x = state.truth[j+0];
            truth.y = state.truth[j+1];
            truth.w = state.truth[j+2];
            truth.h = state.truth[j+3];
            box out;
            out.x = l.output[j+0];
            out.y = l.output[j+1];
            out.w = l.output[j+2];
            out.h = l.output[j+3];
            if(!(truth.w*truth.h)) continue;
            //printf("iou: %f\n", iou);
            dbox d = diou(out, truth);
            l.delta[j+0] = d.dx;
            l.delta[j+1] = d.dy;
            l.delta[j+2] = d.dw;
            l.delta[j+3] = d.dh;

            int sqr = 1;
            if(sqr){
                truth.w *= truth.w;
                truth.h *= truth.h;
                out.w *= out.w;
                out.h *= out.h;
            }
            float iou = box_iou(truth, out);
            *(l.cost) += pow((1-iou), 2);
            avg += iou;
            box truth;
            truth.x = state.truth[j+0]/7;
            truth.y = state.truth[j+1]/7;
            truth.w = pow(state.truth[j+2], 2);
            truth.h = pow(state.truth[j+3], 2);
            box out;
            out.x = l.output[j+0]/7;
            out.y = l.output[j+1]/7;
            out.w = pow(l.output[j+2], 2);
            out.h = pow(l.output[j+3], 2);

            if(!(truth.w*truth.h)) continue;
            float iou = box_iou(out, truth);
            avg_iou += iou;
            ++count;
            dbox delta = diou(out, truth);

            l.delta[j+0] = 10 * delta.dx/7;
            l.delta[j+1] = 10 * delta.dy/7;
            l.delta[j+2] = 10 * delta.dw * 2 * sqrt(out.w);
            l.delta[j+3] = 10 * delta.dh * 2 * sqrt(out.h);


            *(l.cost) += pow((1-iou), 2);
            l.delta[j+0] = 4 * (state.truth[j+0] - l.output[j+0]);
            l.delta[j+1] = 4 * (state.truth[j+1] - l.output[j+1]);
            l.delta[j+2] = 4 * (state.truth[j+2] - l.output[j+2]);
            l.delta[j+3] = 4 * (state.truth[j+3] - l.output[j+3]);
            if(l.rescore){
                for (j = offset; j < offset+classes; ++j) {
                    if(state.truth[j]) state.truth[j] = iou;
                    l.delta[j] =  state.truth[j] - l.output[j];
                }
            }
        }
        fprintf(stderr, "Avg IOU: %f\n", avg/count);
        printf("Avg IOU: %f\n", avg_iou/count);
    }
    /*
       int count = 0;
       for(i = 0; i < l.batch*locations; ++i){
       for(j = 0; j < l.classes+l.background; ++j){
       printf("%f, ", l.output[count++]);
       }
       printf("\n");
       for(j = 0; j < l.coords; ++j){
       printf("%f, ", l.output[count++]);
       }
       printf("\n");
       }
     */
    /*
       if(l.background || 1){
       for(i = 0; i < l.batch*locations; ++i){
       int index = i*(l.classes+l.coords+l.background);
       for(j= 0; j < l.classes; ++j){
       if(state.truth[index+j+l.background]){
//dark_zone(l, j, index, state);
}
}
}
}
     */
}

void backward_detection_layer(const detection_layer l, network_state state)
@@ -411,21 +353,21 @@
    for(i = 0; i < l.batch*locations; ++i){
        float scale = 1;
        float latent_delta = 0;
        if(l.rescore) scale = state.input[in_i++];
        else if (l.nuisance)   state.delta[in_i++] = -l.delta[out_i++];
        if(l.joint) scale = state.input[in_i++];
        else if (l.objectness)   state.delta[in_i++] = -l.delta[out_i++];
        else if (l.background) state.delta[in_i++] = scale*l.delta[out_i++];
        for(j = 0; j < l.classes; ++j){
            latent_delta += state.input[in_i]*l.delta[out_i];
            state.delta[in_i++] = scale*l.delta[out_i++];
        }

        if (l.nuisance) {
        if (l.objectness) {

        }else if (l.background) gradient_array(l.output + out_i, l.coords, LOGISTIC, l.delta + out_i);
        for(j = 0; j < l.coords; ++j){
            state.delta[in_i++] = l.delta[out_i++];
        }
        if(l.rescore) state.delta[in_i-l.coords-l.classes-l.rescore-l.background] = latent_delta;
        if(l.joint) state.delta[in_i-l.coords-l.classes-l.joint] = latent_delta;
    }
}