Nist NIN testing multi-crop

Joseph Redmon

2014-08-11 176d65b76583803cf10194c4c70bdc51897f2ae3

 src/cnn.c

@@ -240,9 +240,22 @@

void test_cifar10()
{
   srand(222222);

    network net = parse_network_cfg("cfg/cifar10_part5.cfg");
    data test = load_cifar10_data("data/cifar10/test_batch.bin");
        clock_t start = clock(), end;
    float test_acc = network_accuracy(net, test);
        end = clock();
    printf("%f in %f Sec\n", test_acc, (float)(end-start)/CLOCKS_PER_SEC);
    visualize_network(net);
    cvWaitKey(0);
}

void train_cifar10()
{
    srand(555555);
    network net = parse_network_cfg("cfg/cifar10.cfg");
    //data test = load_cifar10_data("data/cifar10/test_batch.bin");
    data test = load_cifar10_data("data/cifar10/test_batch.bin");
    int count = 0;
    int iters = 10000/net.batch;
    data train = load_all_cifar10();
@@ -250,12 +263,20 @@
        clock_t start = clock(), end;
        float loss = train_network_sgd(net, train, iters);
        end = clock();
        //visualize_network(net);
        //cvWaitKey(1000);
        visualize_network(net);
        cvWaitKey(5000);

        //float test_acc = network_accuracy(net, test);
        //printf("%d: Loss: %f, Test Acc: %f, Time: %lf seconds, LR: %f, Momentum: %f, Decay: %f\n", count, loss, test_acc,(float)(end-start)/CLOCKS_PER_SEC, net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
        printf("%d: Loss: %f, Time: %lf seconds, LR: %f, Momentum: %f, Decay: %f\n", count, loss, (float)(end-start)/CLOCKS_PER_SEC, net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
        if(count%10 == 0){
            float test_acc = network_accuracy(net, test);
            printf("%d: Loss: %f, Test Acc: %f, Time: %lf seconds, LR: %f, Momentum: %f, Decay: %f\n", count, loss, test_acc,(float)(end-start)/CLOCKS_PER_SEC, net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
            char buff[256];
            sprintf(buff, "/home/pjreddie/cifar/cifar2_%d.cfg", count);
            save_network(net, buff);
        }else{
            printf("%d: Loss: %f, Time: %lf seconds, LR: %f, Momentum: %f, Decay: %f\n", count, loss, (float)(end-start)/CLOCKS_PER_SEC, net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
        }
    }
    free_data(train);
}
@@ -292,13 +313,25 @@
void test_nist()
{
    srand(222222);
    network net = parse_network_cfg("cfg/nist.cfg");
    network net = parse_network_cfg("cfg/nist_final.cfg");
    data test = load_categorical_data_csv("data/mnist/mnist_test.csv",0,10);
    translate_data_rows(test, -144);
    clock_t start = clock(), end;
    float test_acc = network_accuracy_multi(net, test,16);
    end = clock();
    printf("Accuracy: %f, Time: %lf seconds\n", test_acc,(float)(end-start)/CLOCKS_PER_SEC);
}

void train_nist()
{
    srand(222222);
    network net = parse_network_cfg("cfg/nist_final.cfg");
    data train = load_categorical_data_csv("data/mnist/mnist_train.csv", 0, 10);
    data test = load_categorical_data_csv("data/mnist/mnist_test.csv",0,10);
   translate_data_rows(train, -144);
   //scale_data_rows(train, 1./128);
   translate_data_rows(test, -144);
   //scale_data_rows(test, 1./128);
    translate_data_rows(train, -144);
    //scale_data_rows(train, 1./128);
    translate_data_rows(test, -144);
    //scale_data_rows(test, 1./128);
    //randomize_data(train);
    int count = 0;
    //clock_t start = clock(), end;
@@ -311,12 +344,12 @@
        //float test_acc = 0;
        printf("%d: Loss: %f, Test Acc: %f, Time: %lf seconds, LR: %f, Momentum: %f, Decay: %f\n", count, loss, test_acc,(float)(end-start)/CLOCKS_PER_SEC, net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
        /*printf("%f %f %f %f %f\n", mean_array(get_network_output_layer(net,0), 100),
        mean_array(get_network_output_layer(net,1), 100),
        mean_array(get_network_output_layer(net,2), 100),
        mean_array(get_network_output_layer(net,3), 100),
        mean_array(get_network_output_layer(net,4), 100));
        */
        //save_network(net, "cfg/nist_basic_trained.cfg");
          mean_array(get_network_output_layer(net,1), 100),
          mean_array(get_network_output_layer(net,2), 100),
          mean_array(get_network_output_layer(net,3), 100),
          mean_array(get_network_output_layer(net,4), 100));
         */
        save_network(net, "cfg/nist_final2.cfg");

        //printf("%5d Training Loss: %lf, Params: %f %f %f, ",count*1000, loss, lr, momentum, decay);
        //end = clock();
@@ -778,6 +811,7 @@
    //test_nist_single();
    test_nist();
    //test_cifar10();
    //train_cifar10();
    //test_vince();
    //test_full();
    //tune_VOC();