Better VOC handling and resizing

Joseph Redmon

2014-03-13 2ea63c0e99a5358eaf38785ea83b9c5923fcc9cd

 src/connected_layer.c

@@ -7,36 +7,60 @@
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

connected_layer *make_connected_layer(int inputs, int outputs, ACTIVATION activation)
connected_layer *make_connected_layer(int batch, int inputs, int outputs, ACTIVATION activation)
{
    fprintf(stderr, "Connected Layer: %d inputs, %d outputs\n", inputs, outputs);
    int i;
    connected_layer *layer = calloc(1, sizeof(connected_layer));
    layer->inputs = inputs;
    layer->outputs = outputs;
    layer->batch=batch;

    layer->output = calloc(outputs, sizeof(double*));
    layer->delta = calloc(outputs, sizeof(double*));
    layer->output = calloc(batch*outputs, sizeof(float*));
    layer->delta = calloc(batch*outputs, sizeof(float*));

    layer->weight_updates = calloc(inputs*outputs, sizeof(double));
    layer->weight_momentum = calloc(inputs*outputs, sizeof(double));
    layer->weights = calloc(inputs*outputs, sizeof(double));
    double scale = 2./inputs;
    layer->weight_updates = calloc(inputs*outputs, sizeof(float));
    layer->weight_adapt = calloc(inputs*outputs, sizeof(float));
    layer->weight_momentum = calloc(inputs*outputs, sizeof(float));
    layer->weights = calloc(inputs*outputs, sizeof(float));
    float scale = 1./inputs;
    for(i = 0; i < inputs*outputs; ++i)
        layer->weights[i] = rand_normal()*scale;
        layer->weights[i] = scale*(rand_uniform());

    layer->bias_updates = calloc(outputs, sizeof(double));
    layer->bias_momentum = calloc(outputs, sizeof(double));
    layer->biases = calloc(outputs, sizeof(double));
    layer->bias_updates = calloc(outputs, sizeof(float));
    layer->bias_adapt = calloc(outputs, sizeof(float));
    layer->bias_momentum = calloc(outputs, sizeof(float));
    layer->biases = calloc(outputs, sizeof(float));
    for(i = 0; i < outputs; ++i)
        //layer->biases[i] = rand_normal()*scale + scale;
        layer->biases[i] = 0;
        layer->biases[i] = 1;

    layer->activation = activation;
    return layer;
}

void update_connected_layer(connected_layer layer, double step, double momentum, double decay)
/*
void update_connected_layer(connected_layer layer, float step, float momentum, float decay)
{
    int i;
    for(i = 0; i < layer.outputs; ++i){
        float delta = layer.bias_updates[i];
        layer.bias_adapt[i] += delta*delta;
        layer.bias_momentum[i] = step/sqrt(layer.bias_adapt[i])*(layer.bias_updates[i]) + momentum*layer.bias_momentum[i];
        layer.biases[i] += layer.bias_momentum[i];
    }
    for(i = 0; i < layer.outputs*layer.inputs; ++i){
        float delta = layer.weight_updates[i];
        layer.weight_adapt[i] += delta*delta;
        layer.weight_momentum[i] = step/sqrt(layer.weight_adapt[i])*(layer.weight_updates[i] - decay*layer.weights[i]) + momentum*layer.weight_momentum[i];
        layer.weights[i] += layer.weight_momentum[i];
    }
    memset(layer.bias_updates, 0, layer.outputs*sizeof(float));
    memset(layer.weight_updates, 0, layer.outputs*layer.inputs*sizeof(float));
}
*/

void update_connected_layer(connected_layer layer, float step, float momentum, float decay)
{
    int i;
    for(i = 0; i < layer.outputs; ++i){
@@ -47,58 +71,59 @@
        layer.weight_momentum[i] = step*(layer.weight_updates[i] - decay*layer.weights[i]) + momentum*layer.weight_momentum[i];
        layer.weights[i] += layer.weight_momentum[i];
    }
    memset(layer.bias_updates, 0, layer.outputs*sizeof(double));
    memset(layer.weight_updates, 0, layer.outputs*layer.inputs*sizeof(double));
    memset(layer.bias_updates, 0, layer.outputs*sizeof(float));
    memset(layer.weight_updates, 0, layer.outputs*layer.inputs*sizeof(float));
}

void forward_connected_layer(connected_layer layer, double *input)
void forward_connected_layer(connected_layer layer, float *input)
{
    int i;
    memcpy(layer.output, layer.biases, layer.outputs*sizeof(double));
    int m = 1;
    memcpy(layer.output, layer.biases, layer.outputs*sizeof(float));
    int m = layer.batch;
    int k = layer.inputs;
    int n = layer.outputs;
    double *a = input;
    double *b = layer.weights;
    double *c = layer.output;
    float *a = input;
    float *b = layer.weights;
    float *c = layer.output;
    gemm(0,0,m,n,k,1,a,k,b,n,1,c,n);
    for(i = 0; i < layer.outputs; ++i){
    for(i = 0; i < layer.outputs*layer.batch; ++i){
        layer.output[i] = activate(layer.output[i], layer.activation);
    }
    //for(i = 0; i < layer.outputs; ++i) if(i%(layer.outputs/10+1)==0) printf("%f, ", layer.output[i]); printf("\n");
}

void learn_connected_layer(connected_layer layer, double *input)
void learn_connected_layer(connected_layer layer, float *input)
{
    int i;
    for(i = 0; i < layer.outputs; ++i){
    for(i = 0; i < layer.outputs*layer.batch; ++i){
        layer.delta[i] *= gradient(layer.output[i], layer.activation);
        layer.bias_updates[i] += layer.delta[i];
        layer.bias_updates[i%layer.batch] += layer.delta[i]/layer.batch;
    }
    int m = layer.inputs;
    int k = 1;
    int k = layer.batch;
    int n = layer.outputs;
    double *a = input;
    double *b = layer.delta;
    double *c = layer.weight_updates;
    float *a = input;
    float *b = layer.delta;
    float *c = layer.weight_updates;
    gemm(0,0,m,n,k,1,a,k,b,n,1,c,n);
}

void backward_connected_layer(connected_layer layer, double *input, double *delta)
void backward_connected_layer(connected_layer layer, float *input, float *delta)
{
    memset(delta, 0, layer.inputs*sizeof(double));
    memset(delta, 0, layer.inputs*sizeof(float));

    int m = layer.inputs;
    int k = layer.outputs;
    int n = 1;
    int n = layer.batch;

    double *a = layer.weights;
    double *b = layer.delta;
    double *c = delta;
    float *a = layer.weights;
    float *b = layer.delta;
    float *c = delta;

    gemm(0,0,m,n,k,1,a,k,b,n,1,c,n);
}
/*
   void forward_connected_layer(connected_layer layer, double *input)
   void forward_connected_layer(connected_layer layer, float *input)
   {
   int i, j;
   for(i = 0; i < layer.outputs; ++i){
@@ -109,7 +134,7 @@
   layer.output[i] = activate(layer.output[i], layer.activation);
   }
   }
   void learn_connected_layer(connected_layer layer, double *input)
   void learn_connected_layer(connected_layer layer, float *input)
   {
   int i, j;
   for(i = 0; i < layer.outputs; ++i){
@@ -120,7 +145,7 @@
   }
   }
   }
   void backward_connected_layer(connected_layer layer, double *input, double *delta)
   void backward_connected_layer(connected_layer layer, float *input, float *delta)
   {
   int i, j;