better demo

Joseph Redmon

2016-06-23 52a6c30748c0cc115e77e9301ac631dd5fd8954c

 src/parser.c

@@ -257,12 +257,14 @@
    layer.softmax = option_find_int(options, "softmax", 0);
    layer.sqrt = option_find_int(options, "sqrt", 0);

    layer.max_boxes = option_find_int_quiet(options, "max",30);
    layer.coord_scale = option_find_float(options, "coord_scale", 1);
    layer.forced = option_find_int(options, "forced", 0);
    layer.object_scale = option_find_float(options, "object_scale", 1);
    layer.noobject_scale = option_find_float(options, "noobject_scale", 1);
    layer.class_scale = option_find_float(options, "class_scale", 1);
    layer.jitter = option_find_float(options, "jitter", .2);
    layer.random = option_find_int_quiet(options, "random", 0);
    return layer;
}

@@ -432,6 +434,7 @@

learning_rate_policy get_policy(char *s)
{
    if (strcmp(s, "random")==0) return RANDOM;
    if (strcmp(s, "poly")==0) return POLY;
    if (strcmp(s, "constant")==0) return CONSTANT;
    if (strcmp(s, "step")==0) return STEP;
@@ -465,6 +468,7 @@

    char *policy_s = option_find_str(options, "policy", "constant");
    net->policy = get_policy(policy_s);
    net->burn_in = option_find_int_quiet(options, "burn_in", 0);
    if(net->policy == STEP){
        net->step = option_find_int(options, "step", 1);
        net->scale = option_find_float(options, "scale", 1);
@@ -497,7 +501,7 @@
    } else if (net->policy == SIG){
        net->gamma = option_find_float(options, "gamma", 1);
        net->step = option_find_int(options, "step", 1);
    } else if (net->policy == POLY){
    } else if (net->policy == POLY || net->policy == RANDOM){
        net->power = option_find_float(options, "power", 1);
    }
    net->max_batches = option_find_int(options, "max_batches", 0);
@@ -523,6 +527,7 @@
    params.batch = net.batch;
    params.time_steps = net.time_steps;

    size_t workspace_size = 0;
    n = n->next;
    int count = 0;
    free_section(s);
@@ -583,6 +588,7 @@
        l.dontloadscales = option_find_int_quiet(options, "dontloadscales", 0);
        option_unused(options);
        net.layers[count] = l;
        if (l.workspace_size > workspace_size) workspace_size = l.workspace_size;
        free_section(s);
        n = n->next;
        ++count;
@@ -596,6 +602,14 @@
    free_list(sections);
    net.outputs = get_network_output_size(net);
    net.output = get_network_output(net);
    if(workspace_size){
    //printf("%ld\n", workspace_size);
#ifdef GPU
        net.workspace = cuda_make_array(0, (workspace_size-1)/sizeof(float)+1);
#else
        net.workspace = calloc(1, workspace_size);
#endif
    }
    return net;
}

@@ -852,6 +866,18 @@
    fwrite(l.filters, sizeof(float), num, fp);
}

void save_batchnorm_weights(layer l, FILE *fp)
{
#ifdef GPU
    if(gpu_index >= 0){
        pull_batchnorm_layer(l);
    }
#endif
    fwrite(l.scales, sizeof(float), l.c, fp);
    fwrite(l.rolling_mean, sizeof(float), l.c, fp);
    fwrite(l.rolling_variance, sizeof(float), l.c, fp);
}

void save_connected_weights(layer l, FILE *fp)
{
#ifdef GPU
@@ -889,6 +915,8 @@
            save_convolutional_weights(l, fp);
        } if(l.type == CONNECTED){
            save_connected_weights(l, fp);
        } if(l.type == BATCHNORM){
            save_batchnorm_weights(l, fp);
        } if(l.type == RNN){
            save_connected_weights(*(l.input_layer), fp);
            save_connected_weights(*(l.self_layer), fp);
@@ -943,8 +971,8 @@
    if(transpose){
        transpose_matrix(l.weights, l.inputs, l.outputs);
    }
        //printf("Biases: %f mean %f variance\n", mean_array(l.biases, l.outputs), variance_array(l.biases, l.outputs));
        //printf("Weights: %f mean %f variance\n", mean_array(l.weights, l.outputs*l.inputs), variance_array(l.weights, l.outputs*l.inputs));
    //printf("Biases: %f mean %f variance\n", mean_array(l.biases, l.outputs), variance_array(l.biases, l.outputs));
    //printf("Weights: %f mean %f variance\n", mean_array(l.weights, l.outputs*l.inputs), variance_array(l.weights, l.outputs*l.inputs));
    if (l.batch_normalize && (!l.dontloadscales)){
        fread(l.scales, sizeof(float), l.outputs, fp);
        fread(l.rolling_mean, sizeof(float), l.outputs, fp);
@@ -960,6 +988,18 @@
#endif
}

void load_batchnorm_weights(layer l, FILE *fp)
{
    fread(l.scales, sizeof(float), l.c, fp);
    fread(l.rolling_mean, sizeof(float), l.c, fp);
    fread(l.rolling_variance, sizeof(float), l.c, fp);
#ifdef GPU
    if(gpu_index >= 0){
        push_batchnorm_layer(l);
    }
#endif
}

void load_convolutional_weights_binary(layer l, FILE *fp)
{
    fread(l.biases, sizeof(float), l.n, fp);
@@ -983,7 +1023,6 @@
            }
        }
    }
    binarize_filters2(l.filters, l.n, l.c*l.size*l.size, l.cfilters, l.scales);
#ifdef GPU
    if(gpu_index >= 0){
        push_convolutional_layer(l);
@@ -1008,7 +1047,7 @@
    if (l.flipped) {
        transpose_matrix(l.filters, l.c*l.size*l.size, l.n);
    }
    if (l.binary) binarize_filters(l.filters, l.n, l.c*l.size*l.size, l.filters);
    //if (l.binary) binarize_filters(l.filters, l.n, l.c*l.size*l.size, l.filters);
#ifdef GPU
    if(gpu_index >= 0){
        push_convolutional_layer(l);
@@ -1053,6 +1092,9 @@
        if(l.type == CONNECTED){
            load_connected_weights(l, fp, transpose);
        }
        if(l.type == BATCHNORM){
            load_batchnorm_weights(l, fp);
        }
        if(l.type == CRNN){
            load_convolutional_weights(*(l.input_layer), fp);
            load_convolutional_weights(*(l.self_layer), fp);