Added linear extrapolation of coordinates

AlexeyAB

2018-02-12 14db8f3384e72d10952da882cd0dc111c582cc45

 src/detector.c

@@ -9,7 +9,22 @@

#ifdef OPENCV
#include "opencv2/highgui/highgui_c.h"
#include "opencv2/core/core_c.h"
#include "opencv2/core/version.hpp"

#ifndef CV_VERSION_EPOCH
#include "opencv2/videoio/videoio_c.h"
#define OPENCV_VERSION CVAUX_STR(CV_VERSION_MAJOR)""CVAUX_STR(CV_VERSION_MINOR)""CVAUX_STR(CV_VERSION_REVISION)
#pragma comment(lib, "opencv_world" OPENCV_VERSION ".lib")
#else
#define OPENCV_VERSION CVAUX_STR(CV_VERSION_EPOCH)""CVAUX_STR(CV_VERSION_MAJOR)""CVAUX_STR(CV_VERSION_MINOR)
#pragma comment(lib, "opencv_core" OPENCV_VERSION ".lib")
#pragma comment(lib, "opencv_imgproc" OPENCV_VERSION ".lib")
#pragma comment(lib, "opencv_highgui" OPENCV_VERSION ".lib")
#endif

#endif

static int coco_ids[] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,27,28,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,67,70,72,73,74,75,76,77,78,79,80,81,82,84,85,86,87,88,89,90};

void train_detector(char *datacfg, char *cfgfile, char *weightfile, int *gpus, int ngpus, int clear)
@@ -55,6 +70,9 @@
    //int N = plist->size;
    char **paths = (char **)list_to_array(plist);

   int init_w = net.w;
   int init_h = net.h;

    load_args args = {0};
    args.w = net.w;
    args.h = net.h;
@@ -64,9 +82,10 @@
    args.classes = classes;
    args.jitter = jitter;
    args.num_boxes = l.max_boxes;
   args.small_object = l.small_object;
    args.d = &buffer;
    args.type = DETECTION_DATA;
    args.threads = 8;
   args.threads = 4;// 8;

    args.angle = net.angle;
    args.exposure = net.exposure;
@@ -78,10 +97,11 @@
    int count = 0;
    //while(i*imgs < N*120){
    while(get_current_batch(net) < net.max_batches){
        if(l.random && count++%10 == 0){
      if(l.random && count++%10 == 0){
            printf("Resizing\n");
            int dim = (rand() % 10 + 10) * 32;
            if (get_current_batch(net)+100 > net.max_batches) dim = 544;
         int dim = (rand() % 12 + (init_w/32 - 5)) * 32; // +-160
            //int dim = (rand() % 10 + 10) * 32;
            //if (get_current_batch(net)+100 > net.max_batches) dim = 544;
            //int dim = (rand() % 4 + 16) * 32;
            printf("%d\n", dim);
            args.w = dim;
@@ -137,14 +157,15 @@

        i = get_current_batch(net);
        printf("%d: %f, %f avg, %f rate, %lf seconds, %d images\n", get_current_batch(net), loss, avg_loss, get_current_rate(net), sec(clock()-time), i*imgs);
        if(i%1000==0 || (i < 1000 && i%100 == 0)){
      //if (i % 1000 == 0 || (i < 1000 && i % 100 == 0)) {
      if (i % 100 == 0) {
#ifdef GPU
            if(ngpus != 1) sync_nets(nets, ngpus, 0);
         if (ngpus != 1) sync_nets(nets, ngpus, 0);
#endif
            char buff[256];
            sprintf(buff, "%s/%s_%d.weights", backup_directory, base, i);
            save_weights(net, buff);
        }
         char buff[256];
         sprintf(buff, "%s/%s_%d.weights", backup_directory, base, i);
         save_weights(net, buff);
      }
        free_data(train);
    }
#ifdef GPU
@@ -243,7 +264,7 @@
    int *map = 0;
    if (mapf) map = read_map(mapf);

    network net = parse_network_cfg(cfgfile);
    network net = parse_network_cfg_custom(cfgfile, 1);
    if(weightfile){
        load_weights(&net, weightfile);
    }
@@ -358,9 +379,9 @@
    fprintf(stderr, "Total Detection Time: %f Seconds\n", (double)(time(0) - start));
}

void validate_detector_recall(char *cfgfile, char *weightfile)
void validate_detector_recall(char *datacfg, char *cfgfile, char *weightfile)
{
    network net = parse_network_cfg(cfgfile);
    network net = parse_network_cfg_custom(cfgfile, 1);
    if(weightfile){
        load_weights(&net, weightfile);
    }
@@ -368,7 +389,9 @@
    fprintf(stderr, "Learning Rate: %g, Momentum: %g, Decay: %g\n", net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
    srand(time(0));

    list *plist = get_paths("data/voc.2007.test");
   list *options = read_data_cfg(datacfg);
   char *valid_images = option_find_str(options, "valid", "data/train.txt");
    list *plist = get_paths(valid_images);
    char **paths = (char **)list_to_array(plist);

    layer l = net.layers[net.n-1];
@@ -382,7 +405,7 @@
    int m = plist->size;
    int i=0;

    float thresh = .001;
   float thresh = .001;// .001;  // .2;
    float iou_thresh = .5;
    float nms = .4;

@@ -405,6 +428,7 @@
        find_replace(labelpath, "JPEGImages", "labels", labelpath);
        find_replace(labelpath, ".jpg", ".txt", labelpath);
        find_replace(labelpath, ".JPEG", ".txt", labelpath);
   find_replace(labelpath, ".png", ".txt", labelpath);

        int num_labels = 0;
        box_label *truth = read_boxes(labelpath, &num_labels);
@@ -413,16 +437,16 @@
                ++proposals;
            }
        }
        for (j = 0; j < num_labels; ++j) {
            ++total;
            box t = {truth[j].x, truth[j].y, truth[j].w, truth[j].h};
            float best_iou = 0;
            for(k = 0; k < l.w*l.h*l.n; ++k){
                float iou = box_iou(boxes[k], t);
                if(probs[k][0] > thresh && iou > best_iou){
                    best_iou = iou;
                }
            }
      for (j = 0; j < num_labels; ++j) {
         ++total;
         box t = { truth[j].x, truth[j].y, truth[j].w, truth[j].h };
         float best_iou = 0;
         for (k = 0; k < l.w*l.h*l.n; ++k) {
            float iou = box_iou(boxes[k], t);
            if (probs[k][0] > thresh && iou > best_iou) {
               best_iou = iou;
            }
         }
            avg_iou += best_iou;
            if(best_iou > iou_thresh){
                ++correct;
@@ -443,7 +467,7 @@
    char **names = get_labels(name_list);

    image **alphabet = load_alphabet();
    network net = parse_network_cfg(cfgfile);
    network net = parse_network_cfg_custom(cfgfile, 1);
    if(weightfile){
        load_weights(&net, weightfile);
    }
@@ -457,6 +481,7 @@
    while(1){
        if(filename){
            strncpy(input, filename, 256);
         if (input[strlen(input) - 1] == 0x0d) input[strlen(input) - 1] = 0;
        } else {
            printf("Enter Image Path: ");
            fflush(stdout);
@@ -496,8 +521,9 @@

void run_detector(int argc, char **argv)
{
   char *out_filename = find_char_arg(argc, argv, "-out_filename", 0);
    char *prefix = find_char_arg(argc, argv, "-prefix", 0);
    float thresh = find_float_arg(argc, argv, "-thresh", .25);
    float thresh = find_float_arg(argc, argv, "-thresh", .24);
    int cam_index = find_int_arg(argc, argv, "-c", 0);
    int frame_skip = find_int_arg(argc, argv, "-s", 0);
    if(argc < 4){
@@ -532,16 +558,20 @@
    char *datacfg = argv[3];
    char *cfg = argv[4];
    char *weights = (argc > 5) ? argv[5] : 0;
   if(weights)
      if (weights[strlen(weights) - 1] == 0x0d) weights[strlen(weights) - 1] = 0;
    char *filename = (argc > 6) ? argv[6]: 0;
    if(0==strcmp(argv[2], "test")) test_detector(datacfg, cfg, weights, filename, thresh);
    else if(0==strcmp(argv[2], "train")) train_detector(datacfg, cfg, weights, gpus, ngpus, clear);
    else if(0==strcmp(argv[2], "valid")) validate_detector(datacfg, cfg, weights);
    else if(0==strcmp(argv[2], "recall")) validate_detector_recall(cfg, weights);
    else if(0==strcmp(argv[2], "recall")) validate_detector_recall(datacfg, cfg, weights);
    else if(0==strcmp(argv[2], "demo")) {
        list *options = read_data_cfg(datacfg);
        int classes = option_find_int(options, "classes", 20);
        char *name_list = option_find_str(options, "names", "data/names.list");
        char **names = get_labels(name_list);
        demo(cfg, weights, thresh, cam_index, filename, names, classes, frame_skip, prefix);
      if(filename)
         if (filename[strlen(filename) - 1] == 0x0d) filename[strlen(filename) - 1] = 0;
        demo(cfg, weights, thresh, cam_index, filename, names, classes, frame_skip, prefix, out_filename);
    }
}