Remove truth only if smaller than 1x1 pix during training

AlexeyAB

2018-04-10 2ce6460c79e06caa33eab3991ee3e7fd9f0909d6

 src/network.c

@@ -374,10 +374,14 @@
            resize_maxpool_layer(&l, w, h);
        }else if(l.type == REGION){
            resize_region_layer(&l, w, h);
      }else if (l.type == YOLO) {
         resize_yolo_layer(&l, w, h);
        }else if(l.type == ROUTE){
            resize_route_layer(&l, net);
      }else if (l.type == SHORTCUT) {
         resize_shortcut_layer(&l, w, h);
      }else if (l.type == UPSAMPLE) {
         resize_upsample_layer(&l, w, h);
        }else if(l.type == REORG){
            resize_reorg_layer(&l, w, h);
        }else if(l.type == AVGPOOL){
@@ -544,7 +548,9 @@
      dets[j].classes = l.classes;
      dets[j].bbox = boxes[j];
      dets[j].objectness = 1;
      for (i = 0; i < l.classes; ++i) dets[j].prob[i] = probs[j][i];
      for (i = 0; i < l.classes; ++i) {
         dets[j].prob[i] = probs[j][i];
      }
   }

   free(boxes);
@@ -742,3 +748,42 @@
   free(net.workspace);
#endif
}


void fuse_conv_batchnorm(network net)
{
   int j;
   for (j = 0; j < net.n; ++j) {
      layer *l = &net.layers[j];

      if (l->type == CONVOLUTIONAL) {
         //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);

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