Fixed network resizing (random=1) for non-square networks

AlexeyAB

2018-05-14 3ebcc647b651a4a3c717eff2a3087127e5707e0c

 src/detector.c

@@ -66,6 +66,11 @@
    srand(time(0));
    network net = nets[0];

   if ((net.batch * net.subdivisions) == 1) {
      printf("\n Error: You set incorrect value batch=1 for Training! You should set batch=64 subdivision=64 \n");
      getchar();
   }

    int imgs = net.batch * net.subdivisions * ngpus;
    printf("Learning Rate: %g, Momentum: %g, Decay: %g\n", net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
    data train, buffer;
@@ -121,12 +126,16 @@
    while(get_current_batch(net) < net.max_batches){
      if(l.random && count++%10 == 0){
            printf("Resizing\n");
         int dim = (rand() % 12 + (init_w/32 - 5)) * 32; // +-160
            //if (get_current_batch(net)+100 > net.max_batches) dim = 544;
         //int dim = (rand() % 12 + (init_w/32 - 5)) * 32;  // +-160
            //int dim = (rand() % 4 + 16) * 32;
            printf("%d\n", dim);
            args.w = dim;
            args.h = dim;
         //if (get_current_batch(net)+100 > net.max_batches) dim = 544;
         int random_val = rand() % 12;
         int dim_w = (random_val + (init_w / 32 - 5)) * 32; // +-160
         int dim_h = (random_val + (init_h / 32 - 5)) * 32; // +-160

         printf("%d x %d \n", dim_w, dim_h);
         args.w = dim_w;
         args.h = dim_h;

            pthread_join(load_thread, 0);
            train = buffer;
@@ -134,7 +143,7 @@
            load_thread = load_data(args);

            for(i = 0; i < ngpus; ++i){
                resize_network(nets + i, dim, dim);
                resize_network(nets + i, dim_w, dim_h);
            }
            net = nets[0];
        }