pathing changes and stuff

Joseph Redmon

2015-06-16 48401dcbf10927f557393ec521e5ebbd0ef23a1a

 src/detection.c

@@ -120,94 +120,6 @@
    }
}

void predict_detections(network net, data d, float threshold, int offset, int classes, int objectness, int background, int num_boxes, int per_box)
{
    matrix pred = network_predict_data(net, d);
    int j, k, class;
    for(j = 0; j < pred.rows; ++j){
        for(k = 0; k < pred.cols; k += per_box){
            float scale = 1.;
            int index = k/per_box;
            int row = index / num_boxes;
            int col = index % num_boxes;
            if (objectness) scale = 1.-pred.vals[j][k];
            for (class = 0; class < classes; ++class){
                int ci = k+classes+(background || objectness);
                float x = (pred.vals[j][ci + 0] + col)/num_boxes;
                float y = (pred.vals[j][ci + 1] + row)/num_boxes;
                float w = pred.vals[j][ci + 2]; // distance_from_edge(row, num_boxes);
                float h = pred.vals[j][ci + 3]; // distance_from_edge(col, num_boxes);
                w = pow(w, 2);
                h = pow(h, 2);
                float prob = scale*pred.vals[j][k+class+(background || objectness)];
                if(prob < threshold) continue;
                printf("%d %d %f %f %f %f %f\n", offset +  j, class, prob, x, y, w, h);
            }
        }
    }
    free_matrix(pred);
}

void validate_detection(char *cfgfile, char *weightfile)
{
    network net = parse_network_cfg(cfgfile);
    if(weightfile){
        load_weights(&net, weightfile);
    }
    detection_layer layer = get_network_detection_layer(net);
    fprintf(stderr, "Learning Rate: %g, Momentum: %g, Decay: %g\n", net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
    srand(time(0));

    list *plist = get_paths("/home/pjreddie/data/voc/test.txt");
    char **paths = (char **)list_to_array(plist);

    int classes = layer.classes;
    int objectness = layer.objectness;
    int background = layer.background;
    int num_boxes = sqrt(get_detection_layer_locations(layer));

    int per_box = 4+classes+(background || objectness);
    int num_output = num_boxes*num_boxes*per_box;

    int m = plist->size;
    int i = 0;
    int splits = 100;

    int nthreads = 4;
    int t;
    data *val = calloc(nthreads, sizeof(data));
    data *buf = calloc(nthreads, sizeof(data));
    pthread_t *thr = calloc(nthreads, sizeof(data));

    time_t start = time(0);

    for(t = 0; t < nthreads; ++t){
        int num = (i+1+t)*m/splits - (i+t)*m/splits;
        char **part = paths+((i+t)*m/splits);
        thr[t] = load_data_thread(part, num, 0, 0, num_output, net.w, net.h, &(buf[t]));
    }

    for(i = nthreads; i <= splits; i += nthreads){
        for(t = 0; t < nthreads; ++t){
            pthread_join(thr[t], 0);
            val[t] = buf[t];
        }
        for(t = 0; t < nthreads && i < splits; ++t){
            int num = (i+1+t)*m/splits - (i+t)*m/splits;
            char **part = paths+((i+t)*m/splits);
            thr[t] = load_data_thread(part, num, 0, 0, num_output, net.w, net.h, &(buf[t]));
        }

        fprintf(stderr, "%d\n", i);
        for(t = 0; t < nthreads; ++t){
            predict_detections(net, val[t], .001, (i-nthreads+t)*m/splits, classes, objectness, background, num_boxes, per_box);
            free_data(val[t]);
        }
    }
    fprintf(stderr, "Total Detection Time: %f Seconds\n", (double)(time(0) - start));
}


void convert_detections(float *predictions, int classes, int objectness, int background, int num_boxes, int w, int h, float thresh, float **probs, box *boxes)
{
    int i,j;
@@ -271,7 +183,7 @@
    }
}

void valid_detection(char *cfgfile, char *weightfile)
void validate_detection(char *cfgfile, char *weightfile)
{
    network net = parse_network_cfg(cfgfile);
    if(weightfile){
@@ -282,8 +194,8 @@
    fprintf(stderr, "Learning Rate: %g, Momentum: %g, Decay: %g\n", net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
    srand(time(0));

    char *base = "/home/pjreddie/data/voc/devkit/results/VOC2012/Main/comp4_det_test_";
    list *plist = get_paths("/home/pjreddie/data/voc/test.txt");
    char *base = "results/comp4_det_test_";
    list *plist = get_paths("data/voc.2012test.list");
    char **paths = (char **)list_to_array(plist);

    int classes = layer.classes;
@@ -401,5 +313,4 @@
    if(0==strcmp(argv[2], "test")) test_detection(cfg, weights, filename);
    else if(0==strcmp(argv[2], "train")) train_detection(cfg, weights);
    else if(0==strcmp(argv[2], "valid")) validate_detection(cfg, weights);
    else if(0==strcmp(argv[2], "run")) valid_detection(cfg, weights);
}