big change to images

Joseph Redmon

2015-04-09 4f50e29365c8b8fd3aa9b67167701c1ada1e373f

 src/detection.c

@@ -83,14 +83,14 @@
        plist = get_paths("/home/pjreddie/data/voc/trainall.txt");
    }
    paths = (char **)list_to_array(plist);
    pthread_t load_thread = load_data_detection_thread(imgs, paths, plist->size, classes, net.h, net.w, side, side, background, &buffer);
    pthread_t load_thread = load_data_detection_thread(imgs, paths, plist->size, classes, net.w, net.h, side, side, background, &buffer);
    clock_t time;
    while(1){
        i += 1;
        time=clock();
        pthread_join(load_thread, 0);
        train = buffer;
        load_thread = load_data_detection_thread(imgs, paths, plist->size, classes, net.h, net.w, side, side, background, &buffer);
        load_thread = load_data_detection_thread(imgs, paths, plist->size, classes, net.w, net.h, side, side, background, &buffer);

/*
           image im = float_to_image(im_dim, im_dim, 3, train.X.vals[114]);
@@ -124,6 +124,7 @@
    srand(time(0));

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

@@ -142,7 +143,7 @@

    fprintf(stderr, "%d\n", m);
    data val, buffer;
    pthread_t load_thread = load_data_thread(paths, num, 0, 0, num_output, net.h, net.w, &buffer);
    pthread_t load_thread = load_data_thread(paths, num, 0, 0, num_output, net.w, net.h, &buffer);
    clock_t time;
    for(i = 1; i <= splits; ++i){
        time=clock();
@@ -151,7 +152,7 @@

        num = (i+1)*m/splits - i*m/splits;
        char **part = paths+(i*m/splits);
        if(i != splits) load_thread = load_data_thread(part, num, 0, 0, num_output, net.h, net.w, &buffer);
        if(i != splits) load_thread = load_data_thread(part, num, 0, 0, num_output, net.w, net.h, &buffer);

        fprintf(stderr, "%d: Loaded: %lf seconds\n", i, sec(clock()-time));
        matrix pred = network_predict_data(net, val);
@@ -171,7 +172,9 @@
                    h = h*h;
                    float w = pred.vals[j][ci + 3]; //* distance_from_edge(col, num_boxes);
                    w = w*w;
                    printf("%d %d %f %f %f %f %f\n", (i-1)*m/splits + j, class, scale*pred.vals[j][k+class+background+nuisance], y, x, h, w);
                    float prob = scale*pred.vals[j][k+class+background+nuisance];
                    if(prob < .001) continue;
                    printf("%d %d %f %f %f %f %f\n", (i-1)*m/splits + j, class, prob, y, x, h, w);
                }
            }
        }