Some fixes

AlexeyAB

2018-01-17 54f83e153549dd1a63bcc8fa5e55fb171621a989

 src/detector.c

@@ -9,7 +9,22 @@

#ifdef OPENCV
#include "opencv2/highgui/highgui_c.h"
#include "opencv2/core/core_c.h"
#include "opencv2/core/version.hpp"

#ifndef CV_VERSION_EPOCH
#include "opencv2/videoio/videoio_c.h"
#define OPENCV_VERSION CVAUX_STR(CV_VERSION_MAJOR)""CVAUX_STR(CV_VERSION_MINOR)""CVAUX_STR(CV_VERSION_REVISION)
#pragma comment(lib, "opencv_world" OPENCV_VERSION ".lib")
#else
#define OPENCV_VERSION CVAUX_STR(CV_VERSION_EPOCH)""CVAUX_STR(CV_VERSION_MAJOR)""CVAUX_STR(CV_VERSION_MINOR)
#pragma comment(lib, "opencv_core" OPENCV_VERSION ".lib")
#pragma comment(lib, "opencv_imgproc" OPENCV_VERSION ".lib")
#pragma comment(lib, "opencv_highgui" OPENCV_VERSION ".lib")
#endif

#endif

static int coco_ids[] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,27,28,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,67,70,72,73,74,75,76,77,78,79,80,81,82,84,85,86,87,88,89,90};

void train_detector(char *datacfg, char *cfgfile, char *weightfile, int *gpus, int ngpus, int clear)
@@ -55,6 +70,9 @@
    //int N = plist->size;
    char **paths = (char **)list_to_array(plist);

   int init_w = net.w;
   int init_h = net.h;

    load_args args = {0};
    args.w = net.w;
    args.h = net.h;
@@ -66,7 +84,7 @@
    args.num_boxes = l.max_boxes;
    args.d = &buffer;
    args.type = DETECTION_DATA;
    args.threads = 4;
    args.threads = 8;

    args.angle = net.angle;
    args.exposure = net.exposure;
@@ -75,8 +93,29 @@

    pthread_t load_thread = load_data(args);
    clock_t time;
    int count = 0;
    //while(i*imgs < N*120){
    while(get_current_batch(net) < net.max_batches){
      if(l.random && count++%10 == 0){
            printf("Resizing\n");
         int dim = (rand() % 12 + (init_w/32 - 5)) * 32; // +-160
            //int dim = (rand() % 10 + 10) * 32;
            //if (get_current_batch(net)+100 > net.max_batches) dim = 544;
            //int dim = (rand() % 4 + 16) * 32;
            printf("%d\n", dim);
            args.w = dim;
            args.h = dim;

            pthread_join(load_thread, 0);
            train = buffer;
            free_data(train);
            load_thread = load_data(args);

            for(i = 0; i < ngpus; ++i){
                resize_network(nets + i, dim, dim);
            }
            net = nets[0];
        }
        time=clock();
        pthread_join(load_thread, 0);
        train = buffer;
@@ -117,13 +156,20 @@

        i = get_current_batch(net);
        printf("%d: %f, %f avg, %f rate, %lf seconds, %d images\n", get_current_batch(net), loss, avg_loss, get_current_rate(net), sec(clock()-time), i*imgs);
        if(i%1000==0 || (i < 1000 && i%100 == 0)){
            char buff[256];
            sprintf(buff, "%s/%s_%d.weights", backup_directory, base, i);
            save_weights(net, buff);
        }
      //if (i % 1000 == 0 || (i < 1000 && i % 100 == 0)) {
      if (i % 100 == 0) {
#ifdef GPU
         if (ngpus != 1) sync_nets(nets, ngpus, 0);
#endif
         char buff[256];
         sprintf(buff, "%s/%s_%d.weights", backup_directory, base, i);
         save_weights(net, buff);
      }
        free_data(train);
    }
#ifdef GPU
    if(ngpus != 1) sync_nets(nets, ngpus, 0);
#endif
    char buff[256];
    sprintf(buff, "%s/%s_final.weights", backup_directory, base);
    save_weights(net, buff);
@@ -183,25 +229,41 @@
    }
}

void print_imagenet_detections(FILE *fp, int id, box *boxes, float **probs, int total, int classes, int w, int h)
{
    int i, j;
    for(i = 0; i < total; ++i){
        float xmin = boxes[i].x - boxes[i].w/2.;
        float xmax = boxes[i].x + boxes[i].w/2.;
        float ymin = boxes[i].y - boxes[i].h/2.;
        float ymax = boxes[i].y + boxes[i].h/2.;

        if (xmin < 0) xmin = 0;
        if (ymin < 0) ymin = 0;
        if (xmax > w) xmax = w;
        if (ymax > h) ymax = h;

        for(j = 0; j < classes; ++j){
            int class = j;
            if (probs[i][class]) fprintf(fp, "%d %d %f %f %f %f %f\n", id, j+1, probs[i][class],
                    xmin, ymin, xmax, ymax);
        }
    }
}

void validate_detector(char *datacfg, char *cfgfile, char *weightfile)
{
    int j;
    list *options = read_data_cfg(datacfg);
    char *valid_images = option_find_str(options, "valid", "data/train.list");
    char *name_list = option_find_str(options, "names", "data/names.list");
    char *prefix = option_find_str(options, "results", "results");
    char **names = get_labels(name_list);
    char *mapf = option_find_str(options, "map", 0);
    int *map = 0;
    if (mapf) map = read_map(mapf);


    char buff[1024];
    int coco = option_find_int_quiet(options, "coco", 0);
    FILE *coco_fp = 0;
    if(coco){
        snprintf(buff, 1024, "%s/coco_results.json", prefix);
        coco_fp = fopen(buff, "w");
        fprintf(coco_fp, "[\n");
    }

    network net = parse_network_cfg(cfgfile);
    network net = parse_network_cfg_custom(cfgfile, 1);
    if(weightfile){
        load_weights(&net, weightfile);
    }
@@ -216,12 +278,31 @@
    layer l = net.layers[net.n-1];
    int classes = l.classes;

    int j;
    FILE **fps = calloc(classes, sizeof(FILE *));
    for(j = 0; j < classes; ++j){
        snprintf(buff, 1024, "%s/%s%s.txt", prefix, base, names[j]);
        fps[j] = fopen(buff, "w");
    char buff[1024];
    char *type = option_find_str(options, "eval", "voc");
    FILE *fp = 0;
    FILE **fps = 0;
    int coco = 0;
    int imagenet = 0;
    if(0==strcmp(type, "coco")){
        snprintf(buff, 1024, "%s/coco_results.json", prefix);
        fp = fopen(buff, "w");
        fprintf(fp, "[\n");
        coco = 1;
    } else if(0==strcmp(type, "imagenet")){
        snprintf(buff, 1024, "%s/imagenet-detection.txt", prefix);
        fp = fopen(buff, "w");
        imagenet = 1;
        classes = 200;
    } else {
        fps = calloc(classes, sizeof(FILE *));
        for(j = 0; j < classes; ++j){
            snprintf(buff, 1024, "%s/%s%s.txt", prefix, base, names[j]);
            fps[j] = fopen(buff, "w");
        }
    }


    box *boxes = calloc(l.w*l.h*l.n, sizeof(box));
    float **probs = calloc(l.w*l.h*l.n, sizeof(float *));
    for(j = 0; j < l.w*l.h*l.n; ++j) probs[j] = calloc(classes, sizeof(float *));
@@ -230,10 +311,10 @@
    int i=0;
    int t;

    float thresh = .001;
    float nms = .5;
    float thresh = .005;
    float nms = .45;

    int nthreads = 2;
    int nthreads = 4;
    image *val = calloc(nthreads, sizeof(image));
    image *val_resized = calloc(nthreads, sizeof(image));
    image *buf = calloc(nthreads, sizeof(image));
@@ -272,11 +353,13 @@
            network_predict(net, X);
            int w = val[t].w;
            int h = val[t].h;
            get_region_boxes(l, w, h, thresh, probs, boxes, 0);
            get_region_boxes(l, w, h, thresh, probs, boxes, 0, map);
            if (nms) do_nms_sort(boxes, probs, l.w*l.h*l.n, classes, nms);
            if(coco_fp){
                print_cocos(coco_fp, path, boxes, probs, l.w*l.h*l.n, classes, w, h);
            }else{
            if (coco){
                print_cocos(fp, path, boxes, probs, l.w*l.h*l.n, classes, w, h);
            } else if (imagenet){
                print_imagenet_detections(fp, i+t-nthreads+1, boxes, probs, l.w*l.h*l.n, classes, w, h);
            } else {
                print_detector_detections(fps, id, boxes, probs, l.w*l.h*l.n, classes, w, h);
            }
            free(id);
@@ -285,19 +368,19 @@
        }
    }
    for(j = 0; j < classes; ++j){
        fclose(fps[j]);
        if(fps) fclose(fps[j]);
    }
    if(coco_fp){
        fseek(coco_fp, -2, SEEK_CUR); 
        fprintf(coco_fp, "\n]\n");
        fclose(coco_fp);
    if(coco){
        fseek(fp, -2, SEEK_CUR); 
        fprintf(fp, "\n]\n");
        fclose(fp);
    }
    fprintf(stderr, "Total Detection Time: %f Seconds\n", (double)(time(0) - start));
}

void validate_detector_recall(char *cfgfile, char *weightfile)
void validate_detector_recall(char *datacfg, char *cfgfile, char *weightfile)
{
    network net = parse_network_cfg(cfgfile);
    network net = parse_network_cfg_custom(cfgfile, 1);
    if(weightfile){
        load_weights(&net, weightfile);
    }
@@ -305,7 +388,9 @@
    fprintf(stderr, "Learning Rate: %g, Momentum: %g, Decay: %g\n", net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
    srand(time(0));

    list *plist = get_paths("data/voc.2007.test");
   list *options = read_data_cfg(datacfg);
   char *valid_images = option_find_str(options, "valid", "data/train.txt");
    list *plist = get_paths(valid_images);
    char **paths = (char **)list_to_array(plist);

    layer l = net.layers[net.n-1];
@@ -319,7 +404,7 @@
    int m = plist->size;
    int i=0;

    float thresh = .001;
   float thresh = .001;// .001;  // .2;
    float iou_thresh = .5;
    float nms = .4;

@@ -334,7 +419,7 @@
        image sized = resize_image(orig, net.w, net.h);
        char *id = basecfg(path);
        network_predict(net, sized.data);
        get_region_boxes(l, 1, 1, thresh, probs, boxes, 1);
        get_region_boxes(l, 1, 1, thresh, probs, boxes, 1, 0);
        if (nms) do_nms(boxes, probs, l.w*l.h*l.n, 1, nms);

        char labelpath[4096];
@@ -342,6 +427,7 @@
        find_replace(labelpath, "JPEGImages", "labels", labelpath);
        find_replace(labelpath, ".jpg", ".txt", labelpath);
        find_replace(labelpath, ".JPEG", ".txt", labelpath);
   find_replace(labelpath, ".png", ".txt", labelpath);

        int num_labels = 0;
        box_label *truth = read_boxes(labelpath, &num_labels);
@@ -350,16 +436,16 @@
                ++proposals;
            }
        }
        for (j = 0; j < num_labels; ++j) {
            ++total;
            box t = {truth[j].x, truth[j].y, truth[j].w, truth[j].h};
            float best_iou = 0;
            for(k = 0; k < l.w*l.h*l.n; ++k){
                float iou = box_iou(boxes[k], t);
                if(probs[k][0] > thresh && iou > best_iou){
                    best_iou = iou;
                }
            }
      for (j = 0; j < num_labels; ++j) {
         ++total;
         box t = { truth[j].x, truth[j].y, truth[j].w, truth[j].h };
         float best_iou = 0;
         for (k = 0; k < l.w*l.h*l.n; ++k) {
            float iou = box_iou(boxes[k], t);
            if (probs[k][0] > thresh && iou > best_iou) {
               best_iou = iou;
            }
         }
            avg_iou += best_iou;
            if(best_iou > iou_thresh){
                ++correct;
@@ -380,11 +466,10 @@
    char **names = get_labels(name_list);

    image **alphabet = load_alphabet();
    network net = parse_network_cfg(cfgfile);
    network net = parse_network_cfg_custom(cfgfile, 1);
    if(weightfile){
        load_weights(&net, weightfile);
    }
    layer l = net.layers[net.n-1];
    set_batch_network(&net, 1);
    srand(2222222);
    clock_t time;
@@ -392,12 +477,10 @@
    char *input = buff;
    int j;
    float nms=.4;
    box *boxes = calloc(l.w*l.h*l.n, sizeof(box));
    float **probs = calloc(l.w*l.h*l.n, sizeof(float *));
    for(j = 0; j < l.w*l.h*l.n; ++j) probs[j] = calloc(l.classes, sizeof(float *));
    while(1){
        if(filename){
            strncpy(input, filename, 256);
         if (input[strlen(input) - 1] == 0x0d) input[strlen(input) - 1] = 0;
        } else {
            printf("Enter Image Path: ");
            fflush(stdout);
@@ -407,11 +490,17 @@
        }
        image im = load_image_color(input,0,0);
        image sized = resize_image(im, net.w, net.h);
        layer l = net.layers[net.n-1];

        box *boxes = calloc(l.w*l.h*l.n, sizeof(box));
        float **probs = calloc(l.w*l.h*l.n, sizeof(float *));
        for(j = 0; j < l.w*l.h*l.n; ++j) probs[j] = calloc(l.classes, sizeof(float *));

        float *X = sized.data;
        time=clock();
        network_predict(net, X);
        printf("%s: Predicted in %f seconds.\n", input, sec(clock()-time));
        get_region_boxes(l, 1, 1, thresh, probs, boxes, 0);
        get_region_boxes(l, 1, 1, thresh, probs, boxes, 0, 0);
        if (nms) do_nms_sort(boxes, probs, l.w*l.h*l.n, l.classes, nms);
        draw_detections(im, l.w*l.h*l.n, thresh, boxes, probs, names, alphabet, l.classes);
        save_image(im, "predictions");
@@ -419,6 +508,8 @@

        free_image(im);
        free_image(sized);
        free(boxes);
        free_ptrs((void **)probs, l.w*l.h*l.n);
#ifdef OPENCV
        cvWaitKey(0);
        cvDestroyAllWindows();
@@ -429,8 +520,9 @@

void run_detector(int argc, char **argv)
{
   char *out_filename = find_char_arg(argc, argv, "-out_filename", 0);
    char *prefix = find_char_arg(argc, argv, "-prefix", 0);
    float thresh = find_float_arg(argc, argv, "-thresh", .2);
    float thresh = find_float_arg(argc, argv, "-thresh", .24);
    int cam_index = find_int_arg(argc, argv, "-c", 0);
    int frame_skip = find_int_arg(argc, argv, "-s", 0);
    if(argc < 4){
@@ -465,16 +557,20 @@
    char *datacfg = argv[3];
    char *cfg = argv[4];
    char *weights = (argc > 5) ? argv[5] : 0;
   if(weights)
      if (weights[strlen(weights) - 1] == 0x0d) weights[strlen(weights) - 1] = 0;
    char *filename = (argc > 6) ? argv[6]: 0;
    if(0==strcmp(argv[2], "test")) test_detector(datacfg, cfg, weights, filename, thresh);
    else if(0==strcmp(argv[2], "train")) train_detector(datacfg, cfg, weights, gpus, ngpus, clear);
    else if(0==strcmp(argv[2], "valid")) validate_detector(datacfg, cfg, weights);
    else if(0==strcmp(argv[2], "recall")) validate_detector_recall(cfg, weights);
    else if(0==strcmp(argv[2], "recall")) validate_detector_recall(datacfg, cfg, weights);
    else if(0==strcmp(argv[2], "demo")) {
        list *options = read_data_cfg(datacfg);
        int classes = option_find_int(options, "classes", 20);
        char *name_list = option_find_str(options, "names", "data/names.list");
        char **names = get_labels(name_list);
        demo(cfg, weights, thresh, cam_index, filename, names, classes, frame_skip, prefix);
      if(filename)
         if (filename[strlen(filename) - 1] == 0x0d) filename[strlen(filename) - 1] = 0;
        demo(cfg, weights, thresh, cam_index, filename, names, classes, frame_skip, prefix, out_filename);
    }
}