Better VOC handling and resizing

Joseph Redmon

2014-03-13 2ea63c0e99a5358eaf38785ea83b9c5923fcc9cd

 src/convolutional_layer.c

@@ -31,7 +31,7 @@
    return float_to_image(h,w,c,layer.delta);
}

convolutional_layer *make_convolutional_layer(int h, int w, int c, int n, int size, int stride, ACTIVATION activation)
convolutional_layer *make_convolutional_layer(int batch, int h, int w, int c, int n, int size, int stride, ACTIVATION activation)
{
    int i;
    size = 2*(size/2)+1; //HA! And you thought you'd use an even sized filter...
@@ -40,6 +40,7 @@
    layer->w = w;
    layer->c = c;
    layer->n = n;
    layer->batch = batch;
    layer->stride = stride;
    layer->size = size;

@@ -56,12 +57,12 @@
        //layer->biases[i] = rand_normal()*scale + scale;
        layer->biases[i] = 0;
    }
    int out_h = (h-size)/stride + 1;
    int out_w = (w-size)/stride + 1;
    int out_h = convolutional_out_height(*layer);
    int out_w = convolutional_out_width(*layer);

    layer->col_image = calloc(out_h*out_w*size*size*c, sizeof(float));
    layer->output = calloc(out_h * out_w * n, sizeof(float));
    layer->delta  = calloc(out_h * out_w * n, sizeof(float));
    layer->col_image = calloc(layer->batch*out_h*out_w*size*size*c, sizeof(float));
    layer->output = calloc(layer->batch*out_h * out_w * n, sizeof(float));
    layer->delta  = calloc(layer->batch*out_h * out_w * n, sizeof(float));
    layer->activation = activation;

    fprintf(stderr, "Convolutional Layer: %d x %d x %d image, %d filters -> %d x %d x %d image\n", h,w,c,n, out_h, out_w, n);
@@ -70,21 +71,39 @@
    return layer;
}

void resize_convolutional_layer(convolutional_layer *layer, int h, int w, int c)
{
    layer->h = h;
    layer->w = w;
    layer->c = c;
    int out_h = convolutional_out_height(*layer);
    int out_w = convolutional_out_width(*layer);

    layer->col_image = realloc(layer->col_image,
                                layer->batch*out_h*out_w*layer->size*layer->size*layer->c*sizeof(float));
    layer->output = realloc(layer->output,
                                layer->batch*out_h * out_w * layer->n*sizeof(float));
    layer->delta  = realloc(layer->delta,
                                layer->batch*out_h * out_w * layer->n*sizeof(float));
}

void forward_convolutional_layer(const convolutional_layer layer, float *in)
{
    int i;
    int m = layer.n;
    int k = layer.size*layer.size*layer.c;
    int n = ((layer.h-layer.size)/layer.stride + 1)*
            ((layer.w-layer.size)/layer.stride + 1);
    int n = convolutional_out_height(layer)*
            convolutional_out_width(layer)*
            layer.batch;

    memset(layer.output, 0, m*n*sizeof(float));

    float *a = layer.filters;
    float *b = layer.col_image;
    float *c = layer.output;

    im2col_cpu(in,  layer.c,  layer.h,  layer.w,  layer.size,  layer.stride, b);
    for(i = 0; i < layer.batch; ++i){
        im2col_cpu(in+i*(n/layer.batch),  layer.c,  layer.h,  layer.w,  layer.size,  layer.stride, b+i*(n/layer.batch));
    }
    gemm(0,0,m,n,k,1,a,k,b,n,1,c,n);

    for(i = 0; i < m*n; ++i){
@@ -97,9 +116,10 @@
void gradient_delta_convolutional_layer(convolutional_layer layer)
{
    int i;
    int size = convolutional_out_height(layer)
                *convolutional_out_width(layer)
                *layer.n;
    int size = convolutional_out_height(layer)*
                convolutional_out_width(layer)*
                layer.n*
                layer.batch;
    for(i = 0; i < size; ++i){
        layer.delta[i] *= gradient(layer.output[i], layer.activation);
    }
@@ -107,17 +127,19 @@

void learn_bias_convolutional_layer(convolutional_layer layer)
{
    int i,j;
    int i,j,b;
    int size = convolutional_out_height(layer)
                *convolutional_out_width(layer);
    for(b = 0; b < layer.batch; ++b){
    for(i = 0; i < layer.n; ++i){
        float sum = 0;
        for(j = 0; j < size; ++j){
            sum += layer.delta[j+i*size];
                sum += layer.delta[j+size*(i+b*layer.n)];
        }
        layer.bias_updates[i] += sum/size;
    }
}
}

void learn_convolutional_layer(convolutional_layer layer)
{
@@ -125,8 +147,9 @@
    learn_bias_convolutional_layer(layer);
    int m = layer.n;
    int n = layer.size*layer.size*layer.c;
    int k = ((layer.h-layer.size)/layer.stride + 1)*
            ((layer.w-layer.size)/layer.stride + 1);
    int k = convolutional_out_height(layer)*
            convolutional_out_width(layer)*
            layer.batch;

    float *a = layer.delta;
    float *b = layer.col_image;
@@ -137,10 +160,12 @@

void backward_convolutional_layer(convolutional_layer layer, float *delta)
{
    int i;
    int m = layer.size*layer.size*layer.c;
    int k = layer.n;
    int n = ((layer.h-layer.size)/layer.stride + 1)*
            ((layer.w-layer.size)/layer.stride + 1);
    int n = convolutional_out_height(layer)*
            convolutional_out_width(layer)*
            layer.batch;

    float *a = layer.filters;
    float *b = layer.delta;
@@ -150,8 +175,10 @@
    memset(c, 0, m*n*sizeof(float));
    gemm(1,0,m,n,k,1,a,m,b,n,1,c,n);

    memset(delta, 0, layer.h*layer.w*layer.c*sizeof(float));
    col2im_cpu(c,  layer.c,  layer.h,  layer.w,  layer.size,  layer.stride, delta);
    memset(delta, 0, layer.batch*layer.h*layer.w*layer.c*sizeof(float));
    for(i = 0; i < layer.batch; ++i){
        col2im_cpu(c+i*n/layer.batch,  layer.c,  layer.h,  layer.w,  layer.size,  layer.stride, delta+i*n/layer.batch);
    }
}

void update_convolutional_layer(convolutional_layer layer, float step, float momentum, float decay)
@@ -225,7 +252,7 @@

void test_convolutional_layer()
{
    convolutional_layer l = *make_convolutional_layer(4,4,1,1,3,1,LINEAR);
    convolutional_layer l = *make_convolutional_layer(1,4,4,1,1,3,1,LINEAR);
    float input[] =    {1,2,3,4,
                        5,6,7,8,
                        9,10,11,12,