idk

Joseph Redmon

2015-09-28 40cc1046395385dd256012810866eba34904f034

 src/swag.c

@@ -1,4 +1,5 @@
#include "network.h"
#include "region_layer.h"
#include "detection_layer.h"
#include "cost_layer.h"
#include "utils.h"
@@ -11,40 +12,37 @@

char *voc_names[] = {"aeroplane", "bicycle", "bird", "boat", "bottle", "bus", "car", "cat", "chair", "cow", "diningtable", "dog", "horse", "motorbike", "person", "pottedplant", "sheep", "sofa", "train", "tvmonitor"};

void draw_swag(image im, float *box, int side, int objectness, char *label, float thresh)
void draw_swag(image im, float *predictions, int side, int num, char *label, float thresh)
{
    int classes = 20;
    int elems = 4+classes+objectness;
    int j;
    int r, c;
    int i,n;

    for(r = 0; r < side; ++r){
        for(c = 0; c < side; ++c){
            j = (r*side + c) * elems;
            float scale = 1;
            if(objectness) scale = 1 - box[j++];
            int class = max_index(box+j, classes);
            if(scale * box[j+class] > thresh){
                int width = sqrt(scale*box[j+class])*5 + 1;
                printf("%f %s\n", scale * box[j+class], voc_names[class]);
    for(i = 0; i < side*side; ++i){
        int row = i / side;
        int col = i % side;
        for(n = 0; n < num; ++n){
            int p_index = side*side*classes + i*num + n;
            int box_index = side*side*(classes + num) + (i*num + n)*4;
            int class_index = i*classes;
            float scale = predictions[p_index];
            int class = max_index(predictions+class_index, classes);
            float prob = scale * predictions[class_index + class];
            if(prob > thresh){
                int width = sqrt(prob)*5 + 1;
                printf("%f %s\n", prob, voc_names[class]);
                float red = get_color(0,class,classes);
                float green = get_color(1,class,classes);
                float blue = get_color(2,class,classes);
                box b = float_to_box(predictions+box_index);
                b.x = (b.x + col)/side;
                b.y = (b.y + row)/side;
                b.w = b.w*b.w;
                b.h = b.h*b.h;

                j += classes;
                float x = box[j+0];
                float y = box[j+1];
                x = (x+c)/side;
                y = (y+r)/side;
                float w = box[j+2]; //*maxwidth;
                float h = box[j+3]; //*maxheight;
                h = h*h;
                w = w*w;

                int left  = (x-w/2)*im.w;
                int right = (x+w/2)*im.w;
                int top   = (y-h/2)*im.h;
                int bot   = (y+h/2)*im.h;
                int left  = (b.x-b.w/2)*im.w;
                int right = (b.x+b.w/2)*im.w;
                int top   = (b.y-b.h/2)*im.h;
                int bot   = (b.y+b.h/2)*im.h;
                draw_box_width(im, left, top, right, bot, width, red, green, blue);
            }
        }
@@ -103,13 +101,13 @@

        printf("Loaded: %lf seconds\n", sec(clock()-time));

/*
        image im = float_to_image(net.w, net.h, 3, train.X.vals[113]);
        image copy = copy_image(im);
        draw_swag(copy, train.y.vals[113], 7, "truth");
        cvWaitKey(0);
        free_image(copy);
        */
        /*
           image im = float_to_image(net.w, net.h, 3, train.X.vals[113]);
           image copy = copy_image(im);
           draw_swag(copy, train.y.vals[113], 7, "truth");
           cvWaitKey(0);
           free_image(copy);
         */

        time=clock();
        float loss = train_network(net, train);
@@ -132,21 +130,22 @@
void convert_swag_detections(float *predictions, int classes, int num, int square, int side, int w, int h, float thresh, float **probs, box *boxes)
{
    int i,j,n;
    int per_cell = 5*num+classes;
    //int per_cell = 5*num+classes;
    for (i = 0; i < side*side; ++i){
        int row = i / side;
        int col = i % side;
        for(n = 0; n < num; ++n){
            int offset = i*per_cell + 5*n;
            float scale = predictions[offset];
            int index = i*num + n;
            boxes[index].x = (predictions[offset + 1] + col) / side * w;
            boxes[index].y = (predictions[offset + 2] + row) / side * h;
            boxes[index].w = pow(predictions[offset + 3], (square?2:1)) * w;
            boxes[index].h = pow(predictions[offset + 4], (square?2:1)) * h;
            int p_index = side*side*classes + i*num + n;
            float scale = predictions[p_index];
            int box_index = side*side*(classes + num) + (i*num + n)*4;
            boxes[index].x = (predictions[box_index + 0] + col) / side * w;
            boxes[index].y = (predictions[box_index + 1] + row) / side * h;
            boxes[index].w = pow(predictions[box_index + 2], (square?2:1)) * w;
            boxes[index].h = pow(predictions[box_index + 3], (square?2:1)) * h;
            for(j = 0; j < classes; ++j){
                offset = i*per_cell + 5*num;
                float prob = scale*predictions[offset+j];
                int class_index = i*classes;
                float prob = scale*predictions[class_index+j];
                probs[index][j] = (prob > thresh) ? prob : 0;
            }
        }
@@ -269,18 +268,20 @@
    if(weightfile){
        load_weights(&net, weightfile);
    }
    detection_layer layer = get_network_detection_layer(net);
    region_layer layer = net.layers[net.n-1];
    set_batch_network(&net, 1);
    srand(2222222);
    clock_t time;
    char input[256];
    char buff[256];
    char *input = buff;
    while(1){
        if(filename){
            strncpy(input, filename, 256);
        } else {
            printf("Enter Image Path: ");
            fflush(stdout);
            fgets(input, 256, stdin);
            input = fgets(input, 256, stdin);
            if(!input) return;
            strtok(input, "\n");
        }
        image im = load_image_color(input,0,0);
@@ -289,7 +290,8 @@
        time=clock();
        float *predictions = network_predict(net, X);
        printf("%s: Predicted in %f seconds.\n", input, sec(clock()-time));
        draw_swag(im, predictions, 7, layer.objectness, "predictions", thresh);
        draw_swag(im, predictions, layer.side, layer.n, "predictions", thresh);
        show_image(sized, "resized");
        free_image(im);
        free_image(sized);
#ifdef OPENCV