ADAM

Joseph Redmon

2016-10-26 352ae7e65b6a74bcd768aa88b866a44c713284c8

 src/classifier.c

@@ -41,7 +41,7 @@
    return options;
}

void hierarchy_predictions(float *predictions, int n, tree *hier)
void hierarchy_predictions(float *predictions, int n, tree *hier, int only_leaves)
{
    int j;
    for(j = 0; j < n; ++j){
@@ -50,10 +50,12 @@
            predictions[j] *= predictions[parent]; 
        }
    }
    if(only_leaves){
    for(j = 0; j < n; ++j){
        if(!hier->leaf[j]) predictions[j] = 0;
    }
}
}

float *get_regression_values(char **labels, int n)
{
@@ -410,7 +412,7 @@
        float *pred = calloc(classes, sizeof(float));
        for(j = 0; j < 10; ++j){
            float *p = network_predict(net, images[j].data);
            if(net.hierarchy) hierarchy_predictions(p, net.outputs, net.hierarchy);
            if(net.hierarchy) hierarchy_predictions(p, net.outputs, net.hierarchy, 1);
            axpy_cpu(classes, 1, p, 1, pred, 1);
            free_image(images[j]);
        }
@@ -471,7 +473,7 @@
        //show_image(crop, "cropped");
        //cvWaitKey(0);
        float *pred = network_predict(net, resized.data);
        if(net.hierarchy) hierarchy_predictions(pred, net.outputs, net.hierarchy);
        if(net.hierarchy) hierarchy_predictions(pred, net.outputs, net.hierarchy, 1);

        free_image(im);
        free_image(resized);
@@ -486,6 +488,26 @@
    }
}

void change_leaves(tree *t, char *leaf_list)
{
    list *llist = get_paths(leaf_list);
    char **leaves = (char **)list_to_array(llist);
    int n = llist->size;
    int i,j;
    int found = 0;
    for(i = 0; i < t->n; ++i){
        t->leaf[i] = 0;
        for(j = 0; j < n; ++j){
            if (0==strcmp(t->name[i], leaves[j])){
                t->leaf[i] = 1;
                ++found;
                break;
            }
        }
    }
    fprintf(stderr, "Found %d leaves.\n", found);
}


void validate_classifier_single(char *datacfg, char *filename, char *weightfile)
{
@@ -500,6 +522,8 @@
    list *options = read_data_cfg(datacfg);

    char *label_list = option_find_str(options, "labels", "data/labels.list");
    char *leaf_list = option_find_str(options, "leaves", 0);
    if(leaf_list) change_leaves(net.hierarchy, leaf_list);
    char *valid_list = option_find_str(options, "valid", "data/train.list");
    int classes = option_find_int(options, "classes", 2);
    int topk = option_find_int(options, "top", 1);
@@ -531,7 +555,7 @@
        //show_image(crop, "cropped");
        //cvWaitKey(0);
        float *pred = network_predict(net, crop.data);
        if(net.hierarchy) hierarchy_predictions(pred, net.outputs, net.hierarchy);
        if(net.hierarchy) hierarchy_predictions(pred, net.outputs, net.hierarchy, 1);

        if(resized.data != im.data) free_image(resized);
        free_image(im);
@@ -592,7 +616,7 @@
            image r = resize_min(im, scales[j]);
            resize_network(&net, r.w, r.h);
            float *p = network_predict(net, r.data);
            if(net.hierarchy) hierarchy_predictions(p, net.outputs, net.hierarchy);
            if(net.hierarchy) hierarchy_predictions(p, net.outputs, net.hierarchy, 1);
            axpy_cpu(classes, 1, p, 1, pred, 1);
            flip_image(r);
            p = network_predict(net, r.data);
@@ -692,7 +716,7 @@
    }
}

void predict_classifier(char *datacfg, char *cfgfile, char *weightfile, char *filename)
void predict_classifier(char *datacfg, char *cfgfile, char *weightfile, char *filename, int top)
{
    network net = parse_network_cfg(cfgfile);
    if(weightfile){
@@ -705,7 +729,7 @@

    char *name_list = option_find_str(options, "names", 0);
    if(!name_list) name_list = option_find_str(options, "labels", "data/labels.list");
    int top = option_find_int(options, "top", 1);
    if(top == 0) top = option_find_int(options, "top", 1);

    int i = 0;
    char **names = get_labels(name_list);
@@ -732,7 +756,7 @@
        float *X = r.data;
        time=clock();
        float *predictions = network_predict(net, X);
        if(net.hierarchy) hierarchy_predictions(predictions, net.outputs, net.hierarchy);
        if(net.hierarchy) hierarchy_predictions(predictions, net.outputs, net.hierarchy, 0);
        top_k(predictions, net.outputs, top, indexes);
        printf("%s: Predicted in %f seconds.\n", input, sec(clock()-time));
        for(i = 0; i < top; ++i){
@@ -1113,7 +1137,7 @@
        show_image(in, "Classifier");

        float *predictions = network_predict(net, in_s.data);
        if(net.hierarchy) hierarchy_predictions(predictions, net.outputs, net.hierarchy);
        if(net.hierarchy) hierarchy_predictions(predictions, net.outputs, net.hierarchy, 1);
        top_predictions(net, top, indexes);

        printf("\033[2J");
@@ -1165,6 +1189,7 @@
    }

    int cam_index = find_int_arg(argc, argv, "-c", 0);
    int top = find_int_arg(argc, argv, "-t", 0);
    int clear = find_arg(argc, argv, "-clear");
    char *data = argv[3];
    char *cfg = argv[4];
@@ -1172,7 +1197,7 @@
    char *filename = (argc > 6) ? argv[6]: 0;
    char *layer_s = (argc > 7) ? argv[7]: 0;
    int layer = layer_s ? atoi(layer_s) : -1;
    if(0==strcmp(argv[2], "predict")) predict_classifier(data, cfg, weights, filename);
    if(0==strcmp(argv[2], "predict")) predict_classifier(data, cfg, weights, filename, top);
    else if(0==strcmp(argv[2], "try")) try_classifier(data, cfg, weights, filename, atoi(layer_s));
    else if(0==strcmp(argv[2], "train")) train_classifier(data, cfg, weights, clear);
    else if(0==strcmp(argv[2], "trainm")) train_classifier_multi(data, cfg, weights, gpus, ngpus, clear);