good chance I didn't break anything

Joseph Redmon

2016-09-12 5c067dc44785a761a0243d8cd634e3ac17d548ad

 src/convolutional_layer.h

@@ -1,23 +1,52 @@
#ifndef CONVOLUTIONAL_LAYER_H
#define CONVOLUTIONAL_LAYER_H

#include "cuda.h"
#include "image.h"
#include "activations.h"
#include "layer.h"
#include "network.h"

typedef struct {
    int n;
    int stride;
    image *kernels;
    image *kernel_updates;
    image upsampled;
    image output;
} convolutional_layer;
typedef layer convolutional_layer;

convolutional_layer *make_convolutional_layer(int h, int w, int c, int n, int size, int stride);
void run_convolutional_layer(const image input, const convolutional_layer layer);
void learn_convolutional_layer(image input, convolutional_layer layer);
void update_convolutional_layer(convolutional_layer layer, double step);
void backpropagate_convolutional_layer(image input, convolutional_layer layer);
void backpropagate_convolutional_layer_convolve(image input, convolutional_layer layer);
#ifdef GPU
void forward_convolutional_layer_gpu(convolutional_layer layer, network_state state);
void backward_convolutional_layer_gpu(convolutional_layer layer, network_state state);
void update_convolutional_layer_gpu(convolutional_layer layer, int batch, float learning_rate, float momentum, float decay);

void push_convolutional_layer(convolutional_layer layer);
void pull_convolutional_layer(convolutional_layer layer);

void add_bias_gpu(float *output, float *biases, int batch, int n, int size);
void backward_bias_gpu(float *bias_updates, float *delta, int batch, int n, int size);
#ifdef CUDNN
void cudnn_convolutional_setup(layer *l);
#endif
#endif

convolutional_layer make_convolutional_layer(int batch, int h, int w, int c, int n, int size, int stride, int pad, ACTIVATION activation, int batch_normalization, int binary, int xnor);
void denormalize_convolutional_layer(convolutional_layer l);
void resize_convolutional_layer(convolutional_layer *layer, int w, int h);
void forward_convolutional_layer(const convolutional_layer layer, network_state state);
void update_convolutional_layer(convolutional_layer layer, int batch, float learning_rate, float momentum, float decay);
image *visualize_convolutional_layer(convolutional_layer layer, char *window, image *prev_weights);
void binarize_weights(float *weights, int n, int size, float *binary);
void swap_binary(convolutional_layer *l);
void binarize_weights2(float *weights, int n, int size, char *binary, float *scales);

void backward_convolutional_layer(convolutional_layer layer, network_state state);

void add_bias(float *output, float *biases, int batch, int n, int size);
void backward_bias(float *bias_updates, float *delta, int batch, int n, int size);

image get_convolutional_image(convolutional_layer layer);
image get_convolutional_delta(convolutional_layer layer);
image get_convolutional_weight(convolutional_layer layer, int i);

int convolutional_out_height(convolutional_layer layer);
int convolutional_out_width(convolutional_layer layer);
void rescale_weights(convolutional_layer l, float scale, float trans);
void rgbgr_weights(convolutional_layer l);

#endif