Joseph Redmon
2015-04-11 390a0cf923cee683e5be300390c736a2ab9b7fd5
src/imagenet.c
@@ -13,7 +13,7 @@
        load_weights(&net, weightfile);
    }
    printf("Learning Rate: %g, Momentum: %g, Decay: %g\n", net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
    int imgs = 128;
    int imgs = 1024;
    int i = net.seen/imgs;
    char **labels = get_labels("/home/pjreddie/data/imagenet/cls.labels.list");
    list *plist = get_paths("/data/imagenet/cls.train.list");
@@ -29,6 +29,13 @@
        time=clock();
        pthread_join(load_thread, 0);
        train = buffer;
/*
        image im = float_to_image(256, 256, 3, train.X.vals[114]);
        show_image(im, "training");
        cvWaitKey(0);
        */
        load_thread = load_data_thread(paths, imgs, plist->size, labels, 1000, 256, 256, &buffer);
        printf("Loaded: %lf seconds\n", sec(clock()-time));
        time=clock();
@@ -38,6 +45,7 @@
        avg_loss = avg_loss*.9 + loss*.1;
        printf("%d: %f, %f avg, %lf seconds, %d images\n", i, loss, avg_loss, sec(clock()-time), net.seen);
        free_data(train);
        //if(i%100 == 0 && net.learning_rate > .00001) net.learning_rate *= .97;
        if(i%100==0){
            char buff[256];
            sprintf(buff, "/home/pjreddie/imagenet_backup/%s_%d.weights",base, i);