fix detection paths

Philip Kahn

2018-05-04 1aadf29a51fcc985f46cee4f9c7bc23c44507834

 src/data.c

@@ -29,7 +29,7 @@
    int i;
    pthread_mutex_lock(&mutex);
    for(i = 0; i < n; ++i){
        int index = rand()%m;
        int index = random_gen()%m;
        indexes[i] = index;
        random_paths[i] = paths[index];
        if(i == 0) printf("%s\n", paths[index]);
@@ -44,10 +44,12 @@
    char **random_paths = calloc(n, sizeof(char*));
    int i;
    pthread_mutex_lock(&mutex);
    for(i = 0; i < n; ++i){
        int index = rand()%m;
   //printf("n = %d \n", n);
    for(i = 0; i < n; ++i){		
        int index = random_gen() % m;
        random_paths[i] = paths[index];
        //if(i == 0) printf("%s\n", paths[index]);
      //printf("grp: %s\n", paths[index]);
    }
    pthread_mutex_unlock(&mutex);
    return random_paths;
@@ -102,7 +104,7 @@
    return X;
}

matrix load_image_augment_paths(char **paths, int n, int min, int max, int size, float angle, float aspect, float hue, float saturation, float exposure)
matrix load_image_augment_paths(char **paths, int n, int use_flip, int min, int max, int size, float angle, float aspect, float hue, float saturation, float exposure)
{
    int i;
    matrix X;
@@ -113,8 +115,9 @@
    for(i = 0; i < n; ++i){
        image im = load_image_color(paths[i], 0, 0);
        image crop = random_augment_image(im, angle, aspect, min, max, size);
        int flip = rand()%2;
        if (flip) flip_image(crop);
        int flip = use_flip ? random_gen() % 2 : 0;
        if (flip)
            flip_image(crop);
        random_distort_image(crop, hue, saturation, exposure);

        /*
@@ -161,7 +164,7 @@
    int i;
    for(i = 0; i < n; ++i){
        box_label swap = b[i];
        int index = rand()%n;
        int index = random_gen()%n;
        b[i] = b[index];
        b[index] = swap;
    }
@@ -171,6 +174,13 @@
{
    int i;
    for(i = 0; i < n; ++i){
        if(boxes[i].x == 0 && boxes[i].y == 0) {
            boxes[i].x = 999999;
            boxes[i].y = 999999;
            boxes[i].w = 999999;
            boxes[i].h = 999999;
            continue;
        }
        boxes[i].left   = boxes[i].left  * sx - dx;
        boxes[i].right  = boxes[i].right * sx - dx;
        boxes[i].top    = boxes[i].top   * sy - dy;
@@ -260,7 +270,7 @@
        h =  boxes[i].h;
        id = boxes[i].id;

        if (w < .01 || h < .01) continue;
        if (w < .001 || h < .001) continue;

        int col = (int)(x*num_boxes);
        int row = (int)(y*num_boxes);
@@ -283,24 +293,35 @@
    free(boxes);
}

void fill_truth_detection(char *path, int num_boxes, float *truth, int classes, int flip, float dx, float dy, float sx, float sy)
void fill_truth_detection(char *path, int num_boxes, float *truth, int classes, int flip, float dx, float dy, float sx, float sy, 
   int small_object, int net_w, int net_h)
{
    char labelpath[4096];
    find_replace(path, "images", "labels", labelpath);
    find_replace(labelpath, "JPEGImages", "labels", labelpath);

    find_replace(labelpath, "raw", "labels", labelpath);
    find_replace(labelpath, ".jpg", ".txt", labelpath);
    find_replace(labelpath, ".png", ".txt", labelpath);
   find_replace(labelpath, ".bmp", ".txt", labelpath);
    find_replace(labelpath, ".JPG", ".txt", labelpath);
    find_replace(labelpath, ".JPEG", ".txt", labelpath);
    int count = 0;
   int i;
    box_label *boxes = read_boxes(labelpath, &count);
   float lowest_w = 1.F / net_w;
   float lowest_h = 1.F / net_h;
   if (small_object == 1) {
      for (i = 0; i < count; ++i) {
         if (boxes[i].w < lowest_w) boxes[i].w = lowest_w;
         if (boxes[i].h < lowest_h) boxes[i].h = lowest_h;
      }
   }
    randomize_boxes(boxes, count);
    correct_boxes(boxes, count, dx, dy, sx, sy, flip);
    if(count > num_boxes) count = num_boxes;
    float x,y,w,h;
    int id;
    int i;

    for (i = 0; i < count; ++i) {
        x =  boxes[i].x;
@@ -309,7 +330,10 @@
        h =  boxes[i].h;
        id = boxes[i].id;

        if (w < .01 || h < .01) continue;
      // not detect small objects
      //if ((w < 0.001F || h < 0.001F)) continue;
      // if truth (box for object) is smaller than 1x1 pix
      if ((w < lowest_w || h < lowest_h)) continue;

        truth[i*5+0] = x;
        truth[i*5+1] = y;
@@ -514,7 +538,7 @@
        float sx = (float)swidth  / ow;
        float sy = (float)sheight / oh;

        int flip = rand()%2;
        int flip = random_gen()%2;
        image cropped = crop_image(orig, pleft, ptop, swidth, sheight);

        float dx = ((float)pleft/ow)/sx;
@@ -600,7 +624,7 @@

data load_data_swag(char **paths, int n, int classes, float jitter)
{
    int index = rand()%n;
    int index = random_gen()%n;
    char *random_path = paths[index];

    image orig = load_image_color(random_path, 0, 0);
@@ -633,7 +657,7 @@
    float sx = (float)swidth  / w;
    float sy = (float)sheight / h;

    int flip = rand()%2;
    int flip = random_gen()%2;
    image cropped = crop_image(orig, pleft, ptop, swidth, sheight);

    float dx = ((float)pleft/w)/sx;
@@ -651,7 +675,18 @@
    return d;
}

data load_data_detection(int n, char **paths, int m, int w, int h, int boxes, int classes, float jitter, float hue, float saturation, float exposure)
#ifdef OPENCV
#include "opencv2/highgui/highgui_c.h"
#include "opencv2/imgproc/imgproc_c.h"
#include "opencv2/core/version.hpp"
#ifndef CV_VERSION_EPOCH
#include "opencv2/videoio/videoio_c.h"
#include "opencv2/imgcodecs/imgcodecs_c.h"
#endif

#include "http_stream.h"

data load_data_detection(int n, char **paths, int m, int w, int h, int boxes, int classes, int use_flip, float jitter, float hue, float saturation, float exposure, int small_object)
{
    char **random_paths = get_random_paths(paths, n, m);
    int i;
@@ -664,18 +699,30 @@

    d.y = make_matrix(n, 5*boxes);
    for(i = 0; i < n; ++i){
        image orig = load_image_color(random_paths[i], 0, 0);
      const char *filename = random_paths[i];

        int oh = orig.h;
        int ow = orig.w;
      int flag = 1;
      IplImage *src;
      if ((src = cvLoadImage(filename, flag)) == 0)
      {
         fprintf(stderr, "Cannot load image \"%s\"\n", filename);
         char buff[256];
         sprintf(buff, "echo %s >> bad.list", filename);
         system(buff);
         continue;
         //exit(0);
      }

      int oh = src->height;
      int ow = src->width;

        int dw = (ow*jitter);
        int dh = (oh*jitter);

        int pleft  = rand_uniform(-dw, dw);
        int pright = rand_uniform(-dw, dw);
        int ptop   = rand_uniform(-dh, dh);
        int pbot   = rand_uniform(-dh, dh);
        int pleft  = rand_uniform_strong(-dw, dw);
        int pright = rand_uniform_strong(-dw, dw);
        int ptop   = rand_uniform_strong(-dh, dh);
        int pbot   = rand_uniform_strong(-dh, dh);

        int swidth =  ow - pleft - pright;
        int sheight = oh - ptop - pbot;
@@ -683,30 +730,86 @@
        float sx = (float)swidth  / ow;
        float sy = (float)sheight / oh;

        int flip = rand()%2;
        image cropped = crop_image(orig, pleft, ptop, swidth, sheight);
        int flip = use_flip ? random_gen()%2 : 0;

        float dx = ((float)pleft/ow)/sx;
        float dy = ((float)ptop /oh)/sy;

        image sized = resize_image(cropped, w, h);
        if(flip) flip_image(sized);
        random_distort_image(sized, hue, saturation, exposure);
        d.X.vals[i] = sized.data;
      float dhue = rand_uniform_strong(-hue, hue);
      float dsat = rand_scale(saturation);
      float dexp = rand_scale(exposure);

        fill_truth_detection(random_paths[i], boxes, d.y.vals[i], classes, flip, dx, dy, 1./sx, 1./sy);
      image ai = image_data_augmentation(src, w, h, pleft, ptop, swidth, sheight, flip, jitter, dhue, dsat, dexp);
      d.X.vals[i] = ai.data;
		
      //show_image(ai, "aug");
      //cvWaitKey(0);

        free_image(orig);
        free_image(cropped);
        fill_truth_detection(filename, boxes, d.y.vals[i], classes, flip, dx, dy, 1./sx, 1./sy, small_object, w, h);

      cvReleaseImage(&src);
    }
    free(random_paths);
    return d;
}
#else // OPENCV
data load_data_detection(int n, char **paths, int m, int w, int h, int boxes, int classes, int use_flip, float jitter, float hue, float saturation, float exposure, int small_object)
{
   char **random_paths = get_random_paths(paths, n, m);
   int i;
   data d = { 0 };
   d.shallow = 0;

   d.X.rows = n;
   d.X.vals = calloc(d.X.rows, sizeof(float*));
   d.X.cols = h*w * 3;

   d.y = make_matrix(n, 5 * boxes);
   for (i = 0; i < n; ++i) {
      image orig = load_image_color(random_paths[i], 0, 0);

      int oh = orig.h;
      int ow = orig.w;

      int dw = (ow*jitter);
      int dh = (oh*jitter);

      int pleft = rand_uniform_strong(-dw, dw);
      int pright = rand_uniform_strong(-dw, dw);
      int ptop = rand_uniform_strong(-dh, dh);
      int pbot = rand_uniform_strong(-dh, dh);

      int swidth = ow - pleft - pright;
      int sheight = oh - ptop - pbot;

      float sx = (float)swidth / ow;
      float sy = (float)sheight / oh;

      int flip = use_flip ? random_gen() % 2 : 0;
      image cropped = crop_image(orig, pleft, ptop, swidth, sheight);

      float dx = ((float)pleft / ow) / sx;
      float dy = ((float)ptop / oh) / sy;

      image sized = resize_image(cropped, w, h);
      if (flip) flip_image(sized);
      random_distort_image(sized, hue, saturation, exposure);
      d.X.vals[i] = sized.data;

      fill_truth_detection(random_paths[i], boxes, d.y.vals[i], classes, flip, dx, dy, 1. / sx, 1. / sy, small_object, w, h);

      free_image(orig);
      free_image(cropped);
   }
   free(random_paths);
   return d;
}
#endif   // OPENCV

void *load_thread(void *ptr)
{
    //printf("Loading data: %d\n", rand());
   //srand(time(0));
    //printf("Loading data: %d\n", random_gen());
    load_args a = *(struct load_args*)ptr;
    if(a.exposure == 0) a.exposure = 1;
    if(a.saturation == 0) a.saturation = 1;
@@ -715,7 +818,7 @@
    if (a.type == OLD_CLASSIFICATION_DATA){
        *a.d = load_data_old(a.paths, a.n, a.m, a.labels, a.classes, a.w, a.h);
    } else if (a.type == CLASSIFICATION_DATA){
        *a.d = load_data_augment(a.paths, a.n, a.m, a.labels, a.classes, a.hierarchy, a.min, a.max, a.size, a.angle, a.aspect, a.hue, a.saturation, a.exposure);
        *a.d = load_data_augment(a.paths, a.n, a.m, a.labels, a.classes, a.hierarchy, a.flip, a.min, a.max, a.size, a.angle, a.aspect, a.hue, a.saturation, a.exposure);
    } else if (a.type == SUPER_DATA){
        *a.d = load_data_super(a.paths, a.n, a.m, a.w, a.h, a.scale);
    } else if (a.type == WRITING_DATA){
@@ -723,7 +826,7 @@
    } else if (a.type == REGION_DATA){
        *a.d = load_data_region(a.n, a.paths, a.m, a.w, a.h, a.num_boxes, a.classes, a.jitter, a.hue, a.saturation, a.exposure);
    } else if (a.type == DETECTION_DATA){
        *a.d = load_data_detection(a.n, a.paths, a.m, a.w, a.h, a.num_boxes, a.classes, a.jitter, a.hue, a.saturation, a.exposure);
        *a.d = load_data_detection(a.n, a.paths, a.m, a.w, a.h, a.num_boxes, a.classes, a.flip, a.jitter, a.hue, a.saturation, a.exposure, a.small_object);
    } else if (a.type == SWAG_DATA){
        *a.d = load_data_swag(a.paths, a.n, a.classes, a.jitter);
    } else if (a.type == COMPARE_DATA){
@@ -731,8 +834,11 @@
    } else if (a.type == IMAGE_DATA){
        *(a.im) = load_image_color(a.path, 0, 0);
        *(a.resized) = resize_image(*(a.im), a.w, a.h);
   }else if (a.type == LETTERBOX_DATA) {
      *(a.im) = load_image_color(a.path, 0, 0);
      *(a.resized) = letterbox_image(*(a.im), a.w, a.h);
    } else if (a.type == TAG_DATA){
        *a.d = load_data_tag(a.paths, a.n, a.m, a.classes, a.min, a.max, a.size, a.angle, a.aspect, a.hue, a.saturation, a.exposure);
        *a.d = load_data_tag(a.paths, a.n, a.m, a.classes, a.flip, a.min, a.max, a.size, a.angle, a.aspect, a.hue, a.saturation, a.exposure);
    }
    free(ptr);
    return 0;
@@ -749,6 +855,7 @@

void *load_threads(void *ptr)
{
   //srand(time(0));
    int i;
    load_args args = *(load_args *)ptr;
    if (args.threads == 0) args.threads = 1;
@@ -818,7 +925,7 @@
   d.indexes = calloc(n, sizeof(int));
   if(m) paths = get_random_paths_indexes(paths, n, m, d.indexes);
   d.shallow = 0;
   d.X = load_image_augment_paths(paths, n, min, max, size, angle, aspect, hue, saturation, exposure);
   d.X = load_image_augment_paths(paths, n, flip, min, max, size, angle, aspect, hue, saturation, exposure);
   d.y = load_labels_paths(paths, n, labels, k);
   if(m) free(paths);
   return d;
@@ -843,7 +950,7 @@
    for(i = 0; i < n; ++i){
        image im = load_image_color(paths[i], 0, 0);
        image crop = random_crop_image(im, w*scale, h*scale);
        int flip = rand()%2;
        int flip = random_gen()%2;
        if (flip) flip_image(crop);
        image resize = resize_image(crop, w, h);
        d.X.vals[i] = resize.data;
@@ -855,25 +962,25 @@
    return d;
}

data load_data_augment(char **paths, int n, int m, char **labels, int k, tree *hierarchy, int min, int max, int size, float angle, float aspect, float hue, float saturation, float exposure)
data load_data_augment(char **paths, int n, int m, char **labels, int k, tree *hierarchy, int use_flip, int min, int max, int size, float angle, float aspect, float hue, float saturation, float exposure)
{
    if(m) paths = get_random_paths(paths, n, m);
    data d = {0};
    d.shallow = 0;
    d.X = load_image_augment_paths(paths, n, min, max, size, angle, aspect, hue, saturation, exposure);
    d.X = load_image_augment_paths(paths, n, use_flip, min, max, size, angle, aspect, hue, saturation, exposure);
    d.y = load_labels_paths(paths, n, labels, k, hierarchy);
    if(m) free(paths);
    return d;
}

data load_data_tag(char **paths, int n, int m, int k, int min, int max, int size, float angle, float aspect, float hue, float saturation, float exposure)
data load_data_tag(char **paths, int n, int m, int k, int use_flip, int min, int max, int size, float angle, float aspect, float hue, float saturation, float exposure)
{
    if(m) paths = get_random_paths(paths, n, m);
    data d = {0};
    d.w = size;
    d.h = size;
    d.shallow = 0;
    d.X = load_image_augment_paths(paths, n, min, max, size, angle, aspect, hue, saturation, exposure);
    d.X = load_image_augment_paths(paths, n, use_flip, min, max, size, angle, aspect, hue, saturation, exposure);
    d.y = load_tags_paths(paths, n, k);
    if(m) free(paths);
    return d;
@@ -948,8 +1055,8 @@
    for(i = 0; i < 10000; ++i){
        unsigned char bytes[3073];
        fread(bytes, 1, 3073, fp);
        int class = bytes[0];
        y.vals[i][class] = 1;
        int class_id = bytes[0];
        y.vals[i][class_id] = 1;
        for(j = 0; j < X.cols; ++j){
            X.vals[i][j] = (double)bytes[j+1];
        }
@@ -965,7 +1072,7 @@
{
    int j;
    for(j = 0; j < n; ++j){
        int index = rand()%d.X.rows;
        int index = random_gen()%d.X.rows;
        memcpy(X+j*d.X.cols, d.X.vals[index], d.X.cols*sizeof(float));
        memcpy(y+j*d.y.cols, d.y.vals[index], d.y.cols*sizeof(float));
    }
@@ -1012,8 +1119,8 @@
        for(i = 0; i < 10000; ++i){
            unsigned char bytes[3073];
            fread(bytes, 1, 3073, fp);
            int class = bytes[0];
            y.vals[i+b*10000][class] = 1;
            int class_id = bytes[0];
            y.vals[i+b*10000][class_id] = 1;
            for(j = 0; j < X.cols; ++j){
                X.vals[i+b*10000][j] = (double)bytes[j+1];
            }
@@ -1078,7 +1185,7 @@
{
    int i;
    for(i = d.X.rows-1; i > 0; --i){
        int index = rand()%i;
        int index = random_gen()%i;
        float *swap = d.X.vals[index];
        d.X.vals[index] = d.X.vals[i];
        d.X.vals[i] = swap;
@@ -1142,7 +1249,7 @@

    int i;
    for(i = 0; i < num; ++i){
        int index = rand()%d.X.rows;
        int index = random_gen()%d.X.rows;
        r.X.vals[i] = d.X.vals[index];
        r.y.vals[i] = d.y.vals[index];
    }