Better VOC handling and resizing

Joseph Redmon

2014-03-13 2ea63c0e99a5358eaf38785ea83b9c5923fcc9cd

 src/data.c

@@ -1,5 +1,4 @@
#include "data.h"
#include "list.h"
#include "utils.h"
#include "image.h"

@@ -11,6 +10,7 @@
{
    char *path;
    FILE *file = fopen(filename, "r");
    if(!file) file_error(filename);
    list *lines = make_list();
    while((path=fgetl(file))){
        list_insert(lines, path);
@@ -19,10 +19,10 @@
    return lines;
}

void fill_truth(char *path, char **labels, int k, double *truth)
void fill_truth(char *path, char **labels, int k, float *truth)
{
    int i;
    memset(truth, 0, k*sizeof(double));
    memset(truth, 0, k*sizeof(float));
    for(i = 0; i < k; ++i){
        if(strstr(path, labels[i])){
            truth[i] = 1;
@@ -30,17 +30,17 @@
    }
}

data load_data_image_paths(char **paths, int n, char **labels, int k)
data load_data_image_paths(char **paths, int n, char **labels, int k, int h, int w)
{
    int i;
    data d;
    d.shallow = 0;
    d.X.rows = n;
    d.X.vals = calloc(d.X.rows, sizeof(double*));
    d.X.vals = calloc(d.X.rows, sizeof(float*));
    d.y = make_matrix(n, k);

    for(i = 0; i < n; ++i){
        image im = load_image(paths[i]);
        image im = load_image(paths[i], h, w);
        d.X.vals[i] = im.data;
        d.X.cols = im.h*im.w*im.c;
        fill_truth(paths[i], labels, k, d.y.vals[i]);
@@ -48,11 +48,11 @@
    return d;
}

data load_data_image_pathfile(char *filename, char **labels, int k)
data load_data_image_pathfile(char *filename, char **labels, int k, int h, int w)
{
    list *plist = get_paths(filename);
    char **paths = (char **)list_to_array(plist);
    data d = load_data_image_paths(paths, plist->size, labels, k);
    data d = load_data_image_paths(paths, plist->size, labels, k, h, w);
    free_list_contents(plist);
    free_list(plist);
    free(paths);
@@ -70,20 +70,20 @@
    }
}

data load_data_image_pathfile_part(char *filename, int part, int total, char **labels, int k)
data load_data_image_pathfile_part(char *filename, int part, int total, char **labels, int k, int h, int w)
{
    list *plist = get_paths(filename);
    char **paths = (char **)list_to_array(plist);
    int start = part*plist->size/total;
    int end = (part+1)*plist->size/total;
    data d = load_data_image_paths(paths+start, end-start, labels, k);
    data d = load_data_image_paths(paths+start, end-start, labels, k, h, w);
    free_list_contents(plist);
    free_list(plist);
    free(paths);
    return d;
}

data load_data_image_pathfile_random(char *filename, int n, char **labels, int k)
data load_data_image_pathfile_random(char *filename, int n, char **labels, int k, int h, int w)
{
    int i;
    list *plist = get_paths(filename);
@@ -92,8 +92,9 @@
    for(i = 0; i < n; ++i){
        int index = rand()%plist->size;
        random_paths[i] = paths[index];
        if(i == 0) printf("%s\n", paths[index]);
    }
    data d = load_data_image_paths(random_paths, n, labels, k);
    data d = load_data_image_paths(random_paths, n, labels, k, h, w);
    free_list_contents(plist);
    free_list(plist);
    free(paths);
@@ -106,8 +107,8 @@
    data d;
    d.shallow = 0;
    matrix X = csv_to_matrix(filename);
    double *truth_1d = pop_column(&X, target);
    double **truth = one_hot_encode(truth_1d, X.rows, k);
    float *truth_1d = pop_column(&X, target);
    float **truth = one_hot_encode(truth_1d, X.rows, k);
    matrix y;
    y.rows = X.rows;
    y.cols = k;
@@ -118,12 +119,36 @@
    return d;
}

data load_cifar10_data(char *filename)
{
    data d;
    d.shallow = 0;
    unsigned long i,j;
    matrix X = make_matrix(10000, 3072);
    matrix y = make_matrix(10000, 10);
    d.X = X;
    d.y = y;

    FILE *fp = fopen(filename, "rb");
    for(i = 0; i < 10000; ++i){
        unsigned char bytes[3073];
        fread(bytes, 1, 3073, fp);
        int class = bytes[0];
        y.vals[i][class] = 1;
        for(j = 0; j < X.cols; ++j){
            X.vals[i][j] = (double)bytes[j+1];
        }
    }
    fclose(fp);
    return d;
}

void randomize_data(data d)
{
    int i;
    for(i = d.X.rows-1; i > 0; --i){
        int index = rand()%i;
        double *swap = d.X.vals[index];
        float *swap = d.X.vals[index];
        d.X.vals[index] = d.X.vals[i];
        d.X.vals[i] = swap;

@@ -133,6 +158,14 @@
    }
}

void scale_data_rows(data d, float s)
{
    int i;
    for(i = 0; i < d.X.rows; ++i){
        scale_array(d.X.vals[i], d.X.cols, s);
    }
}

void normalize_data_rows(data d)
{
    int i;
@@ -156,10 +189,10 @@
    train.X.cols = test.X.cols = d.X.cols;
    train.y.cols = test.y.cols = d.y.cols;

    train.X.vals = calloc(train.X.rows, sizeof(double*));
    test.X.vals = calloc(test.X.rows, sizeof(double*));
    train.y.vals = calloc(train.y.rows, sizeof(double*));
    test.y.vals = calloc(test.y.rows, sizeof(double*));
    train.X.vals = calloc(train.X.rows, sizeof(float*));
    test.X.vals = calloc(test.X.rows, sizeof(float*));
    train.y.vals = calloc(train.y.rows, sizeof(float*));
    test.y.vals = calloc(test.y.rows, sizeof(float*));

    for(i = 0; i < start; ++i){
        train.X.vals[i] = d.X.vals[i];