Sources fixed - Yolo v2 can be used on Windows (MSVS 2015 + CUDA 8.0)

AlexeyAB

2016-12-02 5b6dd3a07c0d933f36f9e2a3aaa95ff855ca2795

 src/darknet.c

@@ -12,6 +12,8 @@
#include "opencv2/highgui/highgui_c.h"
#endif

extern void predict_classifier(char *datacfg, char *cfgfile, char *weightfile, char *filename, int top);
extern void test_detector(char *datacfg, char *cfgfile, char *weightfile, char *filename, float thresh);
extern void run_voxel(int argc, char **argv);
extern void run_yolo(int argc, char **argv);
extern void run_detector(int argc, char **argv);
@@ -30,20 +32,6 @@
extern void run_art(int argc, char **argv);
extern void run_super(int argc, char **argv);

void change_rate(char *filename, float scale, float add)
{
    // Ready for some weird shit??
    FILE *fp = fopen(filename, "r+b");
    if(!fp) file_error(filename);
    float rate = 0;
    fread(&rate, sizeof(float), 1, fp);
    printf("Scaling learning rate from %f to %f\n", rate, rate*scale+add);
    rate = rate*scale + add;
    fseek(fp, 0, SEEK_SET);
    fwrite(&rate, sizeof(float), 1, fp);
    fclose(fp);
}

void average(int argc, char *argv[])
{
    char *cfgfile = argv[2];
@@ -67,6 +55,11 @@
                int num = l.n*l.c*l.size*l.size;
                axpy_cpu(l.n, 1, l.biases, 1, out.biases, 1);
                axpy_cpu(num, 1, l.weights, 1, out.weights, 1);
                if(l.batch_normalize){
                    axpy_cpu(l.n, 1, l.scales, 1, out.scales, 1);
                    axpy_cpu(l.n, 1, l.rolling_mean, 1, out.rolling_mean, 1);
                    axpy_cpu(l.n, 1, l.rolling_variance, 1, out.rolling_variance, 1);
                }
            }
            if(l.type == CONNECTED){
                axpy_cpu(l.outputs, 1, l.biases, 1, out.biases, 1);
@@ -81,6 +74,11 @@
            int num = l.n*l.c*l.size*l.size;
            scal_cpu(l.n, 1./n, l.biases, 1);
            scal_cpu(num, 1./n, l.weights, 1);
                if(l.batch_normalize){
                    scal_cpu(l.n, 1./n, l.scales, 1);
                    scal_cpu(l.n, 1./n, l.rolling_mean, 1);
                    scal_cpu(l.n, 1./n, l.rolling_variance, 1);
                }
        }
        if(l.type == CONNECTED){
            scal_cpu(l.outputs, 1./n, l.biases, 1);
@@ -125,6 +123,31 @@
    printf("Floating Point Operations: %.2f Bn\n", (float)ops/1000000000.);
}

void oneoff(char *cfgfile, char *weightfile, char *outfile)
{
    gpu_index = -1;
    network net = parse_network_cfg(cfgfile);
    int oldn = net.layers[net.n - 2].n;
    int c = net.layers[net.n - 2].c;
    net.layers[net.n - 2].n = 9372;
    net.layers[net.n - 2].biases += 5;
    net.layers[net.n - 2].weights += 5*c;
    if(weightfile){
        load_weights(&net, weightfile);
    }
    net.layers[net.n - 2].biases -= 5;
    net.layers[net.n - 2].weights -= 5*c;
    net.layers[net.n - 2].n = oldn;
    printf("%d\n", oldn);
    layer l = net.layers[net.n - 2];
    copy_cpu(l.n/3, l.biases, 1, l.biases +   l.n/3, 1);
    copy_cpu(l.n/3, l.biases, 1, l.biases + 2*l.n/3, 1);
    copy_cpu(l.n/3*l.c, l.weights, 1, l.weights +   l.n/3*l.c, 1);
    copy_cpu(l.n/3*l.c, l.weights, 1, l.weights + 2*l.n/3*l.c, 1);
    *net.seen = 0;
    save_weights(net, outfile);
}

void partial(char *cfgfile, char *weightfile, char *outfile, int max)
{
    gpu_index = -1;
@@ -357,6 +380,10 @@
        run_super(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "detector")){
        run_detector(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "detect")){
        float thresh = find_float_arg(argc, argv, "-thresh", .24);
        char *filename = (argc > 4) ? argv[4]: 0;
        test_detector("cfg/coco.data", argv[2], argv[3], filename, thresh);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "cifar")){
        run_cifar(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "go")){
@@ -367,6 +394,8 @@
        run_vid_rnn(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "coco")){
        run_coco(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "classify")){
        predict_classifier("cfg/imagenet1k.data", argv[2], argv[3], argv[4], 5);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "classifier")){
        run_classifier(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "art")){
@@ -387,8 +416,6 @@
        run_captcha(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "nightmare")){
        run_nightmare(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "change")){
        change_rate(argv[2], atof(argv[3]), (argc > 4) ? atof(argv[4]) : 0);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "rgbgr")){
        rgbgr_net(argv[2], argv[3], argv[4]);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "reset")){
@@ -404,7 +431,9 @@
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "ops")){
        operations(argv[2]);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "speed")){
        speed(argv[2], (argc > 3) ? atoi(argv[3]) : 0);
        speed(argv[2], (argc > 3 && argv[3]) ? atoi(argv[3]) : 0);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "oneoff")){
        oneoff(argv[2], argv[3], argv[4]);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "partial")){
        partial(argv[2], argv[3], argv[4], atoi(argv[5]));
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "average")){