idk

Joseph Redmon

2016-01-18 1578ec70d751231218c869d345404ea68be9e5e8

 src/classifier.c

@@ -2,6 +2,7 @@
#include "utils.h"
#include "parser.h"
#include "option_list.h"
#include "blas.h"

#ifdef OPENCV
#include "opencv2/highgui/highgui_c.h"
@@ -183,6 +184,145 @@
    }
}

void validate_classifier_10(char *datacfg, char *filename, char *weightfile)
{
    int i, j;
    network net = parse_network_cfg(filename);
    set_batch_network(&net, 1);
    if(weightfile){
        load_weights(&net, weightfile);
    }
    srand(time(0));

    list *options = read_data_cfg(datacfg);

    char *label_list = option_find_str(options, "labels", "data/labels.list");
    char *valid_list = option_find_str(options, "valid", "data/train.list");
    int classes = option_find_int(options, "classes", 2);
    int topk = option_find_int(options, "top", 1);

    char **labels = get_labels(label_list);
    list *plist = get_paths(valid_list);

    char **paths = (char **)list_to_array(plist);
    int m = plist->size;
    free_list(plist);

    float avg_acc = 0;
    float avg_topk = 0;
    int *indexes = calloc(topk, sizeof(int));

    for(i = 0; i < m; ++i){
        int class = -1;
        char *path = paths[i];
        for(j = 0; j < classes; ++j){
            if(strstr(path, labels[j])){
                class = j;
                break;
            }
        }
        image im = load_image_color(paths[i], 256, 256);
        image images[10];
        images[0] = crop_image(im, -16, -16, 256, 256);
        images[1] = crop_image(im, 16, -16, 256, 256);
        images[2] = crop_image(im, 0, 0, 256, 256);
        images[3] = crop_image(im, -16, 16, 256, 256);
        images[4] = crop_image(im, 16, 16, 256, 256);
        flip_image(im);
        images[5] = crop_image(im, -16, -16, 256, 256);
        images[6] = crop_image(im, 16, -16, 256, 256);
        images[7] = crop_image(im, 0, 0, 256, 256);
        images[8] = crop_image(im, -16, 16, 256, 256);
        images[9] = crop_image(im, 16, 16, 256, 256);
        float *pred = calloc(classes, sizeof(float));
        for(j = 0; j < 10; ++j){
            float *p = network_predict(net, images[j].data);
            axpy_cpu(classes, 1, p, 1, pred, 1);
            free_image(images[j]);
        }
        free_image(im);
        top_k(pred, classes, topk, indexes);
        free(pred);
        if(indexes[0] == class) avg_acc += 1;
        for(j = 0; j < topk; ++j){
            if(indexes[j] == class) avg_topk += 1;
        }

        printf("%d: top 1: %f, top %d: %f\n", i, avg_acc/(i+1), topk, avg_topk/(i+1));
    }
}

void validate_classifier_multi(char *datacfg, char *filename, char *weightfile)
{
    int i, j;
    network net = parse_network_cfg(filename);
    set_batch_network(&net, 1);
    if(weightfile){
        load_weights(&net, weightfile);
    }
    srand(time(0));

    list *options = read_data_cfg(datacfg);

    char *label_list = option_find_str(options, "labels", "data/labels.list");
    char *valid_list = option_find_str(options, "valid", "data/train.list");
    int classes = option_find_int(options, "classes", 2);
    int topk = option_find_int(options, "top", 1);

    char **labels = get_labels(label_list);
    list *plist = get_paths(valid_list);
    int scales[] = {224, 256, 384, 480, 640};
    int nscales = sizeof(scales)/sizeof(scales[0]);

    char **paths = (char **)list_to_array(plist);
    int m = plist->size;
    free_list(plist);

    float avg_acc = 0;
    float avg_topk = 0;
    int *indexes = calloc(topk, sizeof(int));

    for(i = 0; i < m; ++i){
        int class = -1;
        char *path = paths[i];
        for(j = 0; j < classes; ++j){
            if(strstr(path, labels[j])){
                class = j;
                break;
            }
        }
        float *pred = calloc(classes, sizeof(float));
        image im = load_image_color(paths[i], 0, 0);
        for(j = 0; j < nscales; ++j){
            int w, h;
            if(im.w < im.h){
                w = scales[j];
                h = (im.h*w)/im.w;
            } else {
                h = scales[j];
                w = (im.w * h) / im.h;
            }
            resize_network(&net, w, h);
            image r = resize_image(im, w, h);
            float *p = network_predict(net, r.data);
            axpy_cpu(classes, 1, p, 1, pred, 1);
            flip_image(r);
            p = network_predict(net, r.data);
            axpy_cpu(classes, 1, p, 1, pred, 1);
            free_image(r);
        }
        free_image(im);
        top_k(pred, classes, topk, indexes);
        free(pred);
        if(indexes[0] == class) avg_acc += 1;
        for(j = 0; j < topk; ++j){
            if(indexes[j] == class) avg_topk += 1;
        }

        printf("%d: top 1: %f, top %d: %f\n", i, avg_acc/(i+1), topk, avg_topk/(i+1));
    }
}

void predict_classifier(char *datacfg, char *cfgfile, char *weightfile, char *filename)
{
    network net = parse_network_cfg(cfgfile);
@@ -296,7 +436,7 @@

        free_matrix(pred);

        fprintf(stderr, "%lf seconds, %d images\n", sec(clock()-time), val.X.rows);
        fprintf(stderr, "%lf seconds, %d images, %d total\n", sec(clock()-time), val.X.rows, curr);
        free_data(val);
    }
}
@@ -319,6 +459,8 @@
    else if(0==strcmp(argv[2], "train")) train_classifier(data, cfg, weights);
    else if(0==strcmp(argv[2], "test")) test_classifier(data, cfg, weights, layer);
    else if(0==strcmp(argv[2], "valid")) validate_classifier(data, cfg, weights);
    else if(0==strcmp(argv[2], "valid10")) validate_classifier_10(data, cfg, weights);
    else if(0==strcmp(argv[2], "validmulti")) validate_classifier_multi(data, cfg, weights);
}