blame | history | patch | commit | commitdiff | ignore whitespace
Joseph Redmon
2016-09-12 5c067dc44785a761a0243d8cd634e3ac17d548ad 
 src/yolo.c


@@ -4,6 +4,7 @@


#include "utils.h"


#include "parser.h"


#include "box.h"


#include "demo.h"




#ifdef OPENCV


#include "opencv2/highgui/highgui_c.h"


@@ -14,7 +15,7 @@




void train_yolo(char *cfgfile, char *weightfile)


{


    char *train_images = "data/voc.0712.trainval";


    char *train_images = "/data/voc/train.txt";


    char *backup_directory = "/home/pjreddie/backup/";


    srand(time(0));


    data_seed = time(0);


@@ -53,6 +54,11 @@


    args.d = &buffer;


    args.type = REGION_DATA;




    args.angle = net.angle;


    args.exposure = net.exposure;


    args.saturation = net.saturation;


    args.hue = net.hue;




    pthread_t load_thread = load_data_in_thread(args);


    clock_t time;


    //while(i*imgs < N*120){


@@ -71,7 +77,7 @@


        avg_loss = avg_loss*.9 + loss*.1;




        printf("%d: %f, %f avg, %f rate, %lf seconds, %d images\n", i, loss, avg_loss, get_current_rate(net), sec(clock()-time), i*imgs);


        if(i%1000==0 || i == 600){


        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);


@@ -83,7 +89,7 @@


    save_weights(net, buff);


}




void convert_yolo_detections(float *predictions, int classes, int num, int square, int side, int w, int h, float thresh, float **probs, box *boxes, int only_objectness)


void convert_detections(float *predictions, int classes, int num, int square, int side, int w, int h, float thresh, float **probs, box *boxes, int only_objectness)


{


    int i,j,n;


    //int per_cell = 5*num+classes;


@@ -143,7 +149,8 @@


    srand(time(0));




    char *base = "results/comp4_det_test_";


    list *plist = get_paths("data/voc.2007.test");


    //list *plist = get_paths("data/voc.2007.test");


    list *plist = get_paths("/home/pjreddie/data/voc/2007_test.txt");


    //list *plist = get_paths("data/voc.2012.test");


    char **paths = (char **)list_to_array(plist);




@@ -171,7 +178,7 @@


    int nms = 1;


    float iou_thresh = .5;




    int nthreads = 2;


    int nthreads = 8;


    image *val = calloc(nthreads, sizeof(image));


    image *val_resized = calloc(nthreads, sizeof(image));


    image *buf = calloc(nthreads, sizeof(image));


@@ -210,7 +217,7 @@


            float *predictions = network_predict(net, X);


            int w = val[t].w;


            int h = val[t].h;


            convert_yolo_detections(predictions, classes, l.n, square, side, w, h, thresh, probs, boxes, 0);


            convert_detections(predictions, classes, l.n, square, side, w, h, thresh, probs, boxes, 0);


            if (nms) do_nms_sort(boxes, probs, side*side*l.n, classes, iou_thresh);


            print_yolo_detections(fps, id, boxes, probs, side*side*l.n, classes, w, h);


            free(id);


@@ -255,9 +262,8 @@


    int i=0;




    float thresh = .001;


    int nms = 0;


    float iou_thresh = .5;


    float nms_thresh = .5;


    float nms = 0;




    int total = 0;


    int correct = 0;


@@ -270,8 +276,8 @@


        image sized = resize_image(orig, net.w, net.h);


        char *id = basecfg(path);


        float *predictions = network_predict(net, sized.data);


        convert_yolo_detections(predictions, classes, l.n, square, side, 1, 1, thresh, probs, boxes, 1);


        if (nms) do_nms(boxes, probs, side*side*l.n, 1, nms_thresh);


        convert_detections(predictions, classes, l.n, square, side, 1, 1, thresh, probs, boxes, 1);


        if (nms) do_nms(boxes, probs, side*side*l.n, 1, nms);




        char *labelpath = find_replace(path, "images", "labels");


        labelpath = find_replace(labelpath, "JPEGImages", "labels");


@@ -322,7 +328,7 @@


    char buff[256];


    char *input = buff;


    int j;


    float nms=.5;


    float nms=.4;


    box *boxes = calloc(l.side*l.side*l.n, sizeof(box));


    float **probs = calloc(l.side*l.side*l.n, sizeof(float *));


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


@@ -342,12 +348,13 @@


        time=clock();


        float *predictions = network_predict(net, X);


        printf("%s: Predicted in %f seconds.\n", input, sec(clock()-time));


        convert_yolo_detections(predictions, l.classes, l.n, l.sqrt, l.side, 1, 1, thresh, probs, boxes, 0);


        convert_detections(predictions, l.classes, l.n, l.sqrt, l.side, 1, 1, thresh, probs, boxes, 0);


        if (nms) do_nms_sort(boxes, probs, l.side*l.side*l.n, l.classes, nms);


        //draw_detections(im, l.side*l.side*l.n, thresh, boxes, probs, voc_names, voc_labels, 20);


        draw_detections(im, l.side*l.side*l.n, thresh, boxes, probs, voc_names, voc_labels, 20);


        save_image(im, "predictions");


        show_image(im, "predictions");




        show_image(sized, "resized");


        free_image(im);


        free_image(sized);


#ifdef OPENCV


@@ -358,50 +365,6 @@


    }


}




/*


#ifdef OPENCV


image ipl_to_image(IplImage* src);


#include "opencv2/highgui/highgui_c.h"


#include "opencv2/imgproc/imgproc_c.h"




void demo_swag(char *cfgfile, char *weightfile, float thresh)


{


network net = parse_network_cfg(cfgfile);


if(weightfile){


load_weights(&net, weightfile);


}


detection_layer layer = net.layers[net.n-1];


CvCapture *capture = cvCaptureFromCAM(-1);


set_batch_network(&net, 1);


srand(2222222);


while(1){


IplImage* frame = cvQueryFrame(capture);


image im = ipl_to_image(frame);


cvReleaseImage(&frame);


rgbgr_image(im);




image sized = resize_image(im, net.w, net.h);


float *X = sized.data;


float *predictions = network_predict(net, X);


draw_swag(im, predictions, layer.side, layer.n, "predictions", thresh);


free_image(im);


free_image(sized);


cvWaitKey(10);


}


}


#else


void demo_swag(char *cfgfile, char *weightfile, float thresh){}


#endif


 */




void demo_yolo(char *cfgfile, char *weightfile, float thresh, int cam_index);


#ifndef GPU


void demo_yolo(char *cfgfile, char *weightfile, float thresh, int cam_index)


{


    fprintf(stderr, "Darknet must be compiled with CUDA for YOLO demo.\n");


}


#endif




void run_yolo(int argc, char **argv)


{


    int i;


@@ -413,6 +376,7 @@




    float thresh = find_float_arg(argc, argv, "-thresh", .2);


    int cam_index = find_int_arg(argc, argv, "-c", 0);


    int frame_skip = find_int_arg(argc, argv, "-s", 0);


    if(argc < 4){


        fprintf(stderr, "usage: %s %s [train/test/valid] [cfg] [weights (optional)]\n", argv[0], argv[1]);


        return;


@@ -425,5 +389,5 @@


    else if(0==strcmp(argv[2], "train")) train_yolo(cfg, weights);


    else if(0==strcmp(argv[2], "valid")) validate_yolo(cfg, weights);


    else if(0==strcmp(argv[2], "recall")) validate_yolo_recall(cfg, weights);


    else if(0==strcmp(argv[2], "demo")) demo_yolo(cfg, weights, thresh, cam_index);


    else if(0==strcmp(argv[2], "demo")) demo(cfg, weights, thresh, cam_index, filename, voc_names, voc_labels, 20, frame_skip);


}