resize image width 1 ><

Joseph Redmon

2015-09-22 54d761cf9efa6c77e96855ea80156b0fcd81195d

 src/yolo.c

@@ -66,19 +66,14 @@
        load_weights(&net, weightfile);
    }
    detection_layer layer = get_network_detection_layer(net);
    printf("Learning Rate: %g, Momentum: %g, Decay: %g\n", net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
    int imgs = 128;
    int i = net.seen/imgs;
    int i = *net.seen/imgs;

    char **paths;
    list *plist = get_paths(train_images);
    int N = plist->size;
    paths = (char **)list_to_array(plist);

    if(i*imgs > N*80){
        net.layers[net.n-1].joint = 1;
        net.layers[net.n-1].objectness = 0;
    }
    if(i*imgs > N*120){
        net.layers[net.n-1].rescore = 1;
    }
@@ -88,35 +83,37 @@
    int background = layer.objectness;
    int side = sqrt(get_detection_layer_locations(layer));

    pthread_t load_thread = load_data_detection_thread(imgs, paths, plist->size, classes, net.w, net.h, side, side, background, &buffer);
    load_args args = {0};
    args.w = net.w;
    args.h = net.h;
    args.paths = paths;
    args.n = imgs;
    args.m = plist->size;
    args.classes = classes;
    args.num_boxes = side;
    args.background = background;
    args.d = &buffer;
    args.type = DETECTION_DATA;

    pthread_t load_thread = load_data_in_thread(args);
    clock_t time;
    while(i*imgs < N*130){
    while(get_current_batch(net) < net.max_batches){
        i += 1;
        time=clock();
        pthread_join(load_thread, 0);
        train = buffer;
        load_thread = load_data_detection_thread(imgs, paths, plist->size, classes, net.w, net.h, side, side, background, &buffer);
        load_thread = load_data_in_thread(args);

        printf("Loaded: %lf seconds\n", sec(clock()-time));
        time=clock();
        float loss = train_network(net, train);
        net.seen += imgs;
        if (avg_loss < 0) avg_loss = loss;
        avg_loss = avg_loss*.9 + loss*.1;

        printf("%d: %f, %f avg, %lf seconds, %d images, epoch: %f\n", i, loss, avg_loss, sec(clock()-time), i*imgs, ((float)i)*imgs/N);

        if((i-1)*imgs <= N && i*imgs > N){
            fprintf(stderr, "First stage done\n");
            net.learning_rate *= 10;
            char buff[256];
            sprintf(buff, "%s/%s_first_stage.weights", backup_directory, base);
            save_weights(net, buff);
        }
        printf("%d: %f, %f avg, %lf seconds, %f rate, %d images, epoch: %f\n", get_current_batch(net), loss, avg_loss, sec(clock()-time), get_current_rate(net), *net.seen, (float)*net.seen/N);

        if((i-1)*imgs <= 80*N && i*imgs > N*80){
            fprintf(stderr, "Second stage done.\n");
            net.learning_rate *= .1;
            char buff[256];
            sprintf(buff, "%s/%s_second_stage.weights", backup_directory, base);
            save_weights(net, buff);
@@ -126,7 +123,8 @@

            pthread_join(load_thread, 0);
            free_data(buffer);
            load_thread = load_data_detection_thread(imgs, paths, plist->size, classes, net.w, net.h, side, side, background, &buffer);
            args.background = background;
            load_thread = load_data_in_thread(args);
        }

        if((i-1)*imgs <= 120*N && i*imgs > N*120){
@@ -237,8 +235,17 @@
    image *buf = calloc(nthreads, sizeof(image));
    image *buf_resized = calloc(nthreads, sizeof(image));
    pthread_t *thr = calloc(nthreads, sizeof(pthread_t));

    load_args args = {0};
    args.w = net.w;
    args.h = net.h;
    args.type = IMAGE_DATA;

    for(t = 0; t < nthreads; ++t){
        thr[t] = load_image_thread(paths[i+t], &buf[t], &buf_resized[t], net.w, net.h);
        args.path = paths[i+t];
        args.im = &buf[t];
        args.resized = &buf_resized[t];
        thr[t] = load_data_in_thread(args);
    }
    time_t start = time(0);
    for(i = nthreads; i < m+nthreads; i += nthreads){
@@ -249,7 +256,10 @@
            val_resized[t] = buf_resized[t];
        }
        for(t = 0; t < nthreads && i+t < m; ++t){
            thr[t] = load_image_thread(paths[i+t], &buf[t], &buf_resized[t], net.w, net.h);
            args.path = paths[i+t];
            args.im = &buf[t];
            args.resized = &buf_resized[t];
            thr[t] = load_data_in_thread(args);
        }
        for(t = 0; t < nthreads && i+t-nthreads < m; ++t){
            char *path = paths[i+t-nthreads];
@@ -259,7 +269,7 @@
            int w = val[t].w;
            int h = val[t].h;
            convert_yolo_detections(predictions, classes, objectness, background, num_boxes, w, h, thresh, probs, boxes);
            if (nms) do_nms(boxes, probs, num_boxes, classes, iou_thresh);
            if (nms) do_nms(boxes, probs, num_boxes*num_boxes, classes, iou_thresh);
            print_yolo_detections(fps, id, boxes, probs, num_boxes, classes, w, h);
            free(id);
            free_image(val[t]);