blame | history | patch | commit | commitdiff | ignore whitespace
AlexeyAB
2018-08-23 5b6be00d4b1ffd671c20c4c72d2239c924eaa3d4 
 src/network.h


@@ -2,19 +2,27 @@


#ifndef NETWORK_H


#define NETWORK_H




#include "image.h"


#include "detection_layer.h"


#include <stdint.h>


#include "layer.h"




#ifdef __cplusplus


extern "C" {


#endif




#include "image.h"


#include "data.h"


#include "tree.h"




typedef enum {


    CONSTANT, STEP, EXP, POLY


    CONSTANT, STEP, EXP, POLY, STEPS, SIG, RANDOM


} learning_rate_policy;




typedef struct {


typedef struct network{


    float *workspace;


    int n;


    int batch;


    int *seen;


   int *seen;


    float epoch;


    int subdivisions;


    float momentum;


    float decay;


@@ -25,20 +33,60 @@




    float learning_rate;


    float gamma;


    float scale;


    float power;


    int time_steps;


    int step;


    int max_batches;


    float *scales;


    int   *steps;


    int num_steps;


    int burn_in;




    int adam;


    float B1;


    float B2;


    float eps;




    int inputs;


    int h, w, c;


    int max_crop;


    int min_crop;


    int flip; // horizontal flip 50% probability augmentaiont for classifier training (default = 1)


    float angle;


    float aspect;


    float exposure;


    float saturation;


    float hue;


   int small_object;




    int gpu_index;


    tree *hierarchy;




    #ifdef GPU


    float **input_gpu;


    float **truth_gpu;


   float **input16_gpu;


   float **output16_gpu;


   size_t *max_input16_size;


   size_t *max_output16_size;


   int wait_stream;


    #endif


} network;




typedef struct network_state {


    float *truth;


    float *input;


    float *delta;


    float *workspace;


    int train;


    int index;


    network net;


} network_state;




#ifdef GPU


float train_networks(network *nets, int n, data d, int interval);


void sync_nets(network *nets, int n, int interval);


float train_network_datum_gpu(network net, float *x, float *y);


float *network_predict_gpu(network net, float *input);


float * get_network_output_gpu_layer(network net, int i);


@@ -46,6 +94,7 @@


float *get_network_output_gpu(network net);


void forward_network_gpu(network net, network_state state);


void backward_network_gpu(network net, network_state state);


void update_network_gpu(network net);


#endif




float get_current_rate(network net);


@@ -62,11 +111,12 @@


float train_network(network net, data d);


float train_network_batch(network net, data d, int n);


float train_network_sgd(network net, data d, int n);


float train_network_datum(network net, float *x, float *y);




matrix network_predict_data(network net, data test);


float *network_predict(network net, float *input);


YOLODLL_API float *network_predict(network net, float *input);


float network_accuracy(network net, data d);


float *network_accuracies(network net, data d);


float *network_accuracies(network net, data d, int n);


float network_accuracy_multi(network net, data d, int n);


void top_predictions(network net, int n, int *index);


float *get_network_output(network net);


@@ -84,10 +134,28 @@


void set_batch_network(network *net, int b);


int get_network_input_size(network net);


float get_network_cost(network net);


detection_layer get_network_detection_layer(network net);


YOLODLL_API layer* get_network_layer(network* net, int i);


YOLODLL_API detection *get_network_boxes(network *net, int w, int h, float thresh, float hier, int *map, int relative, int *num, int letter);


YOLODLL_API detection *make_network_boxes(network *net, float thresh, int *num);


YOLODLL_API void free_detections(detection *dets, int n);


YOLODLL_API void reset_rnn(network *net);


YOLODLL_API network *load_network_custom(char *cfg, char *weights, int clear, int batch);


YOLODLL_API network *load_network(char *cfg, char *weights, int clear);


YOLODLL_API float *network_predict_image(network *net, image im);


YOLODLL_API void train_detector(char *datacfg, char *cfgfile, char *weightfile, int *gpus, int ngpus, int clear, int dont_show);


YOLODLL_API int network_width(network *net);


YOLODLL_API int network_height(network *net);




YOLODLL_API void optimize_picture(network *net, image orig, int max_layer, float scale, float rate, float thresh, int norm);




int get_network_nuisance(network net);


int get_network_background(network net);


YOLODLL_API void fuse_conv_batchnorm(network net);


YOLODLL_API void calculate_binary_weights(network net);




#ifdef __cplusplus


}


#endif




#endif