detection better?

Joseph Redmon

2015-04-07 1fd10265f8a63d1b1305f40111a97518f5541da2

 src/network.h

@@ -2,18 +2,20 @@
#ifndef NETWORK_H
#define NETWORK_H

#include "opencl.h"
#include "image.h"
#include "detection_layer.h"
#include "params.h"
#include "data.h"

typedef enum {
    CONVOLUTIONAL,
    DECONVOLUTIONAL,
    CONNECTED,
    MAXPOOL,
    SOFTMAX,
    DETECTION,
    NORMALIZATION,
    DROPOUT,
    FREEWEIGHT,
    CROP,
    COST
} LAYER_TYPE;
@@ -21,6 +23,8 @@
typedef struct {
    int n;
    int batch;
    int seen;
    int subdivisions;
    float learning_rate;
    float momentum;
    float decay;
@@ -29,40 +33,38 @@
    int outputs;
    float *output;

    int inputs;
    int h, w, c;

    #ifdef GPU
    cl_mem *input_cl;
    cl_mem *truth_cl;
    float **input_gpu;
    float **truth_gpu;
    #endif
} network;

#ifndef GPU
typedef int cl_mem;
#ifdef GPU
float train_network_datum_gpu(network net, float *x, float *y);
float *network_predict_gpu(network net, float *input);
float * get_network_output_gpu_layer(network net, int i);
float * get_network_delta_gpu_layer(network net, int i);
#endif

cl_mem get_network_output_cl_layer(network net, int i);
cl_mem get_network_delta_cl_layer(network net, int i);
void forward_network_gpu(network net, cl_mem input, cl_mem truth, int train);
void backward_network_gpu(network net, cl_mem input);
void update_network_gpu(network net);
float train_network_sgd_gpu(network net, data d, int n);
float train_network_data_gpu(network net, data d, int n);
float *network_predict_gpu(network net, float *input);
float network_accuracy_gpu(network net, data d);
float *network_accuracies_gpu(network net, data d);
void compare_networks(network n1, network n2, data d);
char *get_layer_string(LAYER_TYPE a);

float *network_accuracies(network net, data d);

network make_network(int n, int batch);
void forward_network(network net, float *input, float *truth, int train);
void backward_network(network net, float *input);
network make_network(int n);
void forward_network(network net, network_state state);
void backward_network(network net, network_state state);
void update_network(network net);
float train_network_sgd(network net, data d, int n);

float train_network(network net, data d);
float train_network_batch(network net, data d, int n);
float train_network_data_cpu(network net, data d, int n);
void train_network(network net, data d);
float train_network_sgd(network net, data d, int n);

matrix network_predict_data(network net, data test);
float *network_predict(network net, float *input);
float network_accuracy(network net, data d);
float *network_accuracies(network net, data d);
float network_accuracy_multi(network net, data d, int n);
void top_predictions(network net, int n, int *index);
float *get_network_output(network net);
@@ -78,9 +80,12 @@
void visualize_network(network net);
int resize_network(network net, int h, int w, int c);
void set_batch_network(network *net, int b);
void set_learning_network(network *net, float rate, float momentum, float decay);
int get_network_input_size(network net);
float get_network_cost(network net);
detection_layer *get_network_detection_layer(network net);

int get_network_nuisance(network net);
int get_network_background(network net);

#endif