Letter box is disabled in the darknet.py by defualt

AlexeyAB

2018-06-04 1e512b23089b23e91fa5ed6a617641d9286d1417

 src/network.c

@@ -28,6 +28,25 @@
#include "route_layer.h"
#include "shortcut_layer.h"
#include "yolo_layer.h"
#include "upsample_layer.h"
#include "parser.h"

network *load_network_custom(char *cfg, char *weights, int clear, int batch)
{
   printf(" Try to load cfg: %s, weights: %s, clear = %d \n", cfg, weights, clear);
   network *net = calloc(1, sizeof(network));
   *net = parse_network_cfg_custom(cfg, batch);
   if (weights && weights[0] != 0) {
      load_weights(net, weights);
   }
   if (clear) (*net->seen) = 0;
   return net;
}

network *load_network(char *cfg, char *weights, int clear)
{
   return load_network_custom(cfg, weights, clear, 0);
}

int get_current_batch(network net)
{
@@ -46,6 +65,27 @@
    #endif
}

void reset_network_state(network *net, int b)
{
   int i;
   for (i = 0; i < net->n; ++i) {
#ifdef GPU
      layer l = net->layers[i];
      if (l.state_gpu) {
         fill_ongpu(l.outputs, 0, l.state_gpu + l.outputs*b, 1);
      }
      if (l.h_gpu) {
         fill_ongpu(l.outputs, 0, l.h_gpu + l.outputs*b, 1);
      }
#endif
   }
}

void reset_rnn(network *net)
{
   reset_network_state(net, 0);
}

float get_current_rate(network net)
{
    int batch_num = get_current_batch(net);
@@ -138,7 +178,7 @@
    net.n = n;
    net.layers = calloc(net.n, sizeof(layer));
    net.seen = calloc(1, sizeof(int));
    #ifdef GPU
#ifdef GPU
    net.input_gpu = calloc(1, sizeof(float *));
    net.truth_gpu = calloc(1, sizeof(float *));

@@ -146,7 +186,7 @@
   net.output16_gpu = calloc(1, sizeof(float *));
   net.max_input16_size = calloc(1, sizeof(size_t));
   net.max_output16_size = calloc(1, sizeof(size_t));
    #endif
#endif
    return net;
}

@@ -542,7 +582,7 @@
   box *boxes = calloc(l.w*l.h*l.n, sizeof(box));
   float **probs = calloc(l.w*l.h*l.n, sizeof(float *));
   int i, j;
   for (j = 0; j < l.w*l.h*l.n; ++j) probs[j] = calloc(l.classes, sizeof(float *));
   for (j = 0; j < l.w*l.h*l.n; ++j) probs[j] = calloc(l.classes, sizeof(float));
   get_region_boxes(l, 1, 1, thresh, probs, boxes, 0, map);
   for (j = 0; j < l.w*l.h*l.n; ++j) {
      dets[j].classes = l.classes;
@@ -555,6 +595,9 @@

   free(boxes);
   free_ptrs((void **)probs, l.w*l.h*l.n);

   //correct_region_boxes(dets, l.w*l.h*l.n, w, h, net_w, net_h, relative);
   correct_yolo_boxes(dets, l.w*l.h*l.n, w, h, net_w, net_h, relative, letter);
}

void fill_network_boxes(network *net, int w, int h, float thresh, float hier, int *map, int relative, detection *dets, int letter)
@@ -597,7 +640,8 @@

float *network_predict_image(network *net, image im)
{
   image imr = letterbox_image(im, net->w, net->h);
   //image imr = letterbox_image(im, net->w, net->h);
   image imr = resize_image(im, net->w, net->h);
   set_batch_network(net, 1);
   float *p = network_predict(*net, imr.data);
   free_image(imr);
@@ -730,6 +774,11 @@
      free_layer(net.layers[i]);
   }
   free(net.layers);

   free(net.scales);
   free(net.steps);
   free(net.seen);

#ifdef GPU
   if (gpu_index >= 0) cuda_free(net.workspace);
   else free(net.workspace);
@@ -757,29 +806,33 @@
      layer *l = &net.layers[j];

      if (l->type == CONVOLUTIONAL) {
         printf(" Fuse Convolutional layer \t\t l->size = %d  \n", l->size);
         //printf(" Merges Convolutional-%d and batch_norm \n", j);

         if (l->batch_normalize) {
            int f;
            for (f = 0; f < l->n; ++f)
            {
               l->biases[f] = l->biases[f] - l->scales[f] * l->rolling_mean[f] / (sqrtf(l->rolling_variance[f]) + .000001f);
               l->biases[f] = l->biases[f] - (double)l->scales[f] * l->rolling_mean[f] / (sqrt((double)l->rolling_variance[f]) + .000001f);

               const size_t filter_size = l->size*l->size*l->c;
               int i;
               for (i = 0; i < filter_size; ++i) {
                  int w_index = f*filter_size + i;

                  l->weights[w_index] = l->weights[w_index] * l->scales[f] / (sqrtf(l->rolling_variance[f]) + .000001f);
                  l->weights[w_index] = (double)l->weights[w_index] * l->scales[f] / (sqrt((double)l->rolling_variance[f]) + .000001f);
               }
            }

            l->batch_normalize = 0;
            push_convolutional_layer(*l);
#ifdef GPU
            if (gpu_index >= 0) {
               push_convolutional_layer(*l);
            }
#endif
         }
      }
      else {
         printf(" Skip layer: %d \n", l->type);
         //printf(" Fusion skip layer type: %d \n", l->type);
      }
   }
}