Nist NIN testing multi-crop

Joseph Redmon

2014-08-11 176d65b76583803cf10194c4c70bdc51897f2ae3

 src/convolutional_layer.c

@@ -5,12 +5,18 @@

int convolutional_out_height(convolutional_layer layer)
{
    return (layer.h-layer.size)/layer.stride + 1;
    int h = layer.h;
    if (!layer.pad) h -= layer.size;
    else h -= 1;
    return h/layer.stride + 1;
}

int convolutional_out_width(convolutional_layer layer)
{
    return (layer.w-layer.size)/layer.stride + 1;
    int w = layer.w;
    if (!layer.pad) w -= layer.size;
    else w -= 1;
    return w/layer.stride + 1;
}

image get_convolutional_image(convolutional_layer layer)
@@ -31,11 +37,16 @@
    return float_to_image(h,w,c,layer.delta);
}

convolutional_layer *make_convolutional_layer(int batch, int h, int w, int c, int n, int size, int stride, ACTIVATION activation)
convolutional_layer *make_convolutional_layer(int batch, int h, int w, int c, int n, int size, int stride, int pad, ACTIVATION activation, float learning_rate, float momentum, float decay)
{
    int i;
    size = 2*(size/2)+1; //HA! And you thought you'd use an even sized filter...
    convolutional_layer *layer = calloc(1, sizeof(convolutional_layer));

    layer->learning_rate = learning_rate;
    layer->momentum = momentum;
    layer->decay = decay;

    layer->h = h;
    layer->w = w;
    layer->c = c;
@@ -43,6 +54,7 @@
    layer->batch = batch;
    layer->stride = stride;
    layer->size = size;
    layer->pad = pad;

    layer->filters = calloc(c*n*size*size, sizeof(float));
    layer->filter_updates = calloc(c*n*size*size, sizeof(float));
@@ -52,10 +64,11 @@
    layer->bias_updates = calloc(n, sizeof(float));
    layer->bias_momentum = calloc(n, sizeof(float));
    float scale = 1./(size*size*c);
    for(i = 0; i < c*n*size*size; ++i) layer->filters[i] = scale*(rand_uniform());
    scale = .05;
    for(i = 0; i < c*n*size*size; ++i) layer->filters[i] = scale*2*(rand_uniform()-.5);
    for(i = 0; i < n; ++i){
        //layer->biases[i] = rand_normal()*scale + scale;
        layer->biases[i] = 0;
        layer->biases[i] = .5;
    }
    int out_h = convolutional_out_height(*layer);
    int out_w = convolutional_out_width(*layer);
@@ -63,10 +76,22 @@
    layer->col_image = calloc(layer->batch*out_h*out_w*size*size*c, sizeof(float));
    layer->output = calloc(layer->batch*out_h * out_w * n, sizeof(float));
    layer->delta  = calloc(layer->batch*out_h * out_w * n, sizeof(float));
    #ifdef GPU
    layer->filters_cl = cl_make_array(layer->filters, c*n*size*size);
    layer->filter_updates_cl = cl_make_array(layer->filter_updates, c*n*size*size);
    layer->filter_momentum_cl = cl_make_array(layer->filter_momentum, c*n*size*size);

    layer->biases_cl = cl_make_array(layer->biases, n);
    layer->bias_updates_cl = cl_make_array(layer->bias_updates, n);
    layer->bias_momentum_cl = cl_make_array(layer->bias_momentum, n);

    layer->col_image_cl = cl_make_array(layer->col_image, layer->batch*out_h*out_w*size*size*c);
    layer->delta_cl = cl_make_array(layer->delta, layer->batch*out_h*out_w*n);
    layer->output_cl = cl_make_array(layer->output, layer->batch*out_h*out_w*n);
    #endif
    layer->activation = activation;

    fprintf(stderr, "Convolutional Layer: %d x %d x %d image, %d filters -> %d x %d x %d image\n", h,w,c,n, out_h, out_w, n);
    srand(0);

    return layer;
}
@@ -87,119 +112,117 @@
                                layer->batch*out_h * out_w * layer->n*sizeof(float));
}

void forward_convolutional_layer(const convolutional_layer layer, float *in)
{
    int i;
    int m = layer.n;
    int k = layer.size*layer.size*layer.c;
    int n = convolutional_out_height(layer)*
            convolutional_out_width(layer)*
            layer.batch;

    float *a = layer.filters;
    float *b = layer.col_image;
    float *c = layer.output;
    for(i = 0; i < layer.batch; ++i){
        im2col_cpu(in+i*(n/layer.batch),  layer.c,  layer.h,  layer.w,  layer.size,  layer.stride, b+i*(n/layer.batch));
    }
    gemm(0,0,m,n,k,1,a,k,b,n,0,c,n);
    activate_array(layer.output, m*n, layer.activation);
}

void learn_bias_convolutional_layer(convolutional_layer layer)
void bias_output(const convolutional_layer layer)
{
    int i,j,b;
    int size = convolutional_out_height(layer)
                *convolutional_out_width(layer);
    int out_h = convolutional_out_height(layer);
    int out_w = convolutional_out_width(layer);
    for(b = 0; b < layer.batch; ++b){
        for(i = 0; i < layer.n; ++i){
            float sum = 0;
            for(j = 0; j < size; ++j){
                sum += layer.delta[j+size*(i+b*layer.n)];
            for(j = 0; j < out_h*out_w; ++j){
                layer.output[(b*layer.n + i)*out_h*out_w + j] = layer.biases[i];
            }
            layer.bias_updates[i] += sum/size;
        }
    }
}

void learn_convolutional_layer(convolutional_layer layer)
void forward_convolutional_layer(const convolutional_layer layer, float *in)
{
    int out_h = convolutional_out_height(layer);
    int out_w = convolutional_out_width(layer);
    int i;

    bias_output(layer);

    int m = layer.n;
    int k = layer.size*layer.size*layer.c;
    int n = out_h*out_w;

    float *a = layer.filters;
    float *b = layer.col_image;
    float *c = layer.output;

    im2col_cpu(in, layer.batch, layer.c, layer.h, layer.w, 
        layer.size, layer.stride, layer.pad, b);

    for(i = 0; i < layer.batch; ++i){
        gemm(0,0,m,n,k,1,a,k,b,n,1,c,n);
        c += n*m;
        in += layer.h*layer.w*layer.c;
        b += k*n;
    }
    /*
    int i;
    for(i = 0; i < m*n; ++i) printf("%f, ", layer.output[i]);
    printf("\n");
    */
    activate_array(layer.output, m*n*layer.batch, layer.activation);
}

void learn_bias_convolutional_layer(convolutional_layer layer)
{
    int i,b;
    int size = convolutional_out_height(layer)
        *convolutional_out_width(layer);
    for(b = 0; b < layer.batch; ++b){
        for(i = 0; i < layer.n; ++i){
            layer.bias_updates[i] += sum_array(layer.delta+size*(i+b*layer.n), size);
        }
    }
}

void backward_convolutional_layer(convolutional_layer layer, float *delta)
{
    int i;
    int m = layer.n;
    int n = layer.size*layer.size*layer.c;
    int k = convolutional_out_height(layer)*
            convolutional_out_width(layer)*
            layer.batch;
    gradient_array(layer.output, m*k, layer.activation, layer.delta);
        convolutional_out_width(layer);
    gradient_array(layer.output, m*k*layer.batch, layer.activation, layer.delta);
    learn_bias_convolutional_layer(layer);

    float *a = layer.delta;
    float *b = layer.col_image;
    float *c = layer.filter_updates;

    gemm(0,1,m,n,k,1,a,k,b,k,1,c,n);
}

void backward_convolutional_layer(convolutional_layer layer, float *delta)
{
    int i;
    int m = layer.size*layer.size*layer.c;
    int k = layer.n;
    int n = convolutional_out_height(layer)*
            convolutional_out_width(layer)*
            layer.batch;

    float *a = layer.filters;
    float *b = layer.delta;
    float *c = layer.col_image;

    gemm(1,0,m,n,k,1,a,m,b,n,0,c,n);

    memset(delta, 0, layer.batch*layer.h*layer.w*layer.c*sizeof(float));
    for(i = 0; i < layer.batch; ++i){
        col2im_cpu(c+i*n/layer.batch,  layer.c,  layer.h,  layer.w,  layer.size,  layer.stride, delta+i*n/layer.batch);
        gemm(0,1,m,n,k,1,a,k,b,k,1,c,n);
        a += m*k;
        b += k*n;
    }

    if(delta){
        m = layer.size*layer.size*layer.c;
        k = layer.n;
        n = convolutional_out_height(layer)*
            convolutional_out_width(layer);

        a = layer.filters;
        b = layer.delta;
        c = layer.col_image;

        memset(delta, 0, layer.batch*layer.h*layer.w*layer.c*sizeof(float));

        for(i = 0; i < layer.batch; ++i){
            gemm(1,0,m,n,k,1,a,m,b,n,0,c,n);
            col2im_cpu(c, layer.c,  layer.h,  layer.w,  layer.size,  layer.stride, layer.pad, delta);
            c += k*n;
            delta += layer.h*layer.w*layer.c;
        }
    }
}

void update_convolutional_layer(convolutional_layer layer, float step, float momentum, float decay)
void update_convolutional_layer(convolutional_layer layer)
{
    int i;
    int size = layer.size*layer.size*layer.c*layer.n;
    for(i = 0; i < layer.n; ++i){
        layer.biases[i] += step*layer.bias_updates[i];
        layer.bias_updates[i] *= momentum;
    }
    for(i = 0; i < size; ++i){
        layer.filters[i] += step*(layer.filter_updates[i] - decay*layer.filters[i]);
        layer.filter_updates[i] *= momentum;
    }
    axpy_cpu(layer.n, layer.learning_rate, layer.bias_updates, 1, layer.biases, 1);
    scal_cpu(layer.n,layer.momentum, layer.bias_updates, 1);

    scal_cpu(size, 1.-layer.learning_rate*layer.decay, layer.filters, 1);
    axpy_cpu(size, layer.learning_rate, layer.filter_updates, 1, layer.filters, 1);
    scal_cpu(size, layer.momentum, layer.filter_updates, 1);
}

void test_convolutional_layer()
{
    convolutional_layer l = *make_convolutional_layer(1,4,4,1,1,3,1,LINEAR);
    float input[] =    {1,2,3,4,
                        5,6,7,8,
                        9,10,11,12,
                        13,14,15,16};
    float filter[] =   {.5, 0, .3,
                        0  , 1,  0,
                        .2 , 0,  1};
    float delta[] =    {1, 2,
                        3,  4};
    float in_delta[] = {.5,1,.3,.6,
                        5,6,7,8,
                        9,10,11,12,
                        13,14,15,16};
    l.filters = filter;
    forward_convolutional_layer(l, input);
    l.delta = delta;
    learn_convolutional_layer(l);
    image filter_updates = float_to_image(3,3,1,l.filter_updates);
    print_image(filter_updates);
    printf("Delta:\n");
    backward_convolutional_layer(l, in_delta);
    pm(4,4,in_delta);
}

image get_convolutional_filter(convolutional_layer layer, int i)
{
@@ -248,9 +271,29 @@
    image dc = collapse_image_layers(delta, 1);
    char buff[256];
    sprintf(buff, "%s: Output", window);
    show_image(dc, buff);
    save_image(dc, buff);
    //show_image(dc, buff);
    //save_image(dc, buff);
    free_image(dc);
    return single_filters;
}

#ifdef GPU
void forward_convolutional_layer_gpu(convolutional_layer layer, cl_mem in)
{
    int m = layer.n;
    int k = layer.size*layer.size*layer.c;
    int n = convolutional_out_height(layer)*
        convolutional_out_width(layer)*
        layer.batch;

    cl_write_array(layer.filters_cl, layer.filters, m*k);
    cl_mem a = layer.filters_cl;
    cl_mem b = layer.col_image_cl;
    cl_mem c = layer.output_cl;
    im2col_ongpu(in, layer.batch, layer.c,  layer.h,  layer.w,  layer.size,  layer.stride, b);
    gemm_ongpu(0,0,m,n,k,1,a,k,b,n,0,c,n);
    activate_array_ongpu(layer.output_cl, m*n, layer.activation);
    cl_read_array(layer.output_cl, layer.output, m*n);
}
#endif