AlexeyAB
2018-04-19 5d616450a43f4b5fdf130f57cdaab105cf2563e2
src/detector.c
@@ -99,7 +99,7 @@
    args.hue = net.hue;
#ifdef OPENCV
   args.threads = 7;
   args.threads = 3;
   IplImage* img = NULL;
   float max_img_loss = 5;
   int number_of_lines = 100;
@@ -167,7 +167,7 @@
#else
        loss = train_network(net, train);
#endif
        if (avg_loss < 0) avg_loss = loss;
        if (avg_loss < 0 || avg_loss != avg_loss) avg_loss = loss;   // if(-inf or nan)
        avg_loss = avg_loss*.9 + loss*.1;
        i = get_current_batch(net);
@@ -460,6 +460,9 @@
      find_replace(path, "images", "labels", labelpath);
      find_replace(labelpath, "JPEGImages", "labels", labelpath);
      find_replace(labelpath, ".jpg", ".txt", labelpath);
      find_replace(labelpath, ".png", ".txt", labelpath);
      find_replace(labelpath, ".bmp", ".txt", labelpath);
      find_replace(labelpath, ".JPG", ".txt", labelpath);
      find_replace(labelpath, ".JPEG", ".txt", labelpath);
      int num_labels = 0;
@@ -484,7 +487,7 @@
            ++correct;
         }
      }
      fprintf(stderr, " %s - %s - ", paths[i], labelpath);
      //fprintf(stderr, " %s - %s - ", paths[i], labelpath);
      fprintf(stderr, "%5d %5d %5d\tRPs/Img: %.2f\tIOU: %.2f%%\tRecall:%.2f%%\n", i, correct, total, (float)proposals / (i + 1), avg_iou * 100 / total, 100.*correct / total);
      free(id);
      free_image(orig);
@@ -614,8 +617,10 @@
         find_replace(path, "images", "labels", labelpath);
         find_replace(labelpath, "JPEGImages", "labels", labelpath);
         find_replace(labelpath, ".jpg", ".txt", labelpath);
         find_replace(labelpath, ".JPEG", ".txt", labelpath);
         find_replace(labelpath, ".png", ".txt", labelpath);
         find_replace(labelpath, ".bmp", ".txt", labelpath);
         find_replace(labelpath, ".JPG", ".txt", labelpath);
         find_replace(labelpath, ".JPEG", ".txt", labelpath);
         int num_labels = 0;
         box_label *truth = read_boxes(labelpath, &num_labels);
         int i, j;
@@ -841,6 +846,11 @@
void calc_anchors(char *datacfg, int num_of_clusters, int width, int height, int show)
{
   printf("\n num_of_clusters = %d, width = %d, height = %d \n", num_of_clusters, width, height);
   if (width < 0 || height < 0) {
      printf("Usage: darknet detector calc_anchors data/voc.data -num_of_clusters 9 -width 416 -height 416 \n");
      printf("Error: set width and height \n");
      return;
   }
   //float pointsdata[] = { 1,1, 2,2, 6,6, 5,5, 10,10 };
   float *rel_width_height_array = calloc(1000, sizeof(float));
@@ -861,8 +871,10 @@
      find_replace(path, "images", "labels", labelpath);
      find_replace(labelpath, "JPEGImages", "labels", labelpath);
      find_replace(labelpath, ".jpg", ".txt", labelpath);
      find_replace(labelpath, ".JPEG", ".txt", labelpath);
      find_replace(labelpath, ".png", ".txt", labelpath);
      find_replace(labelpath, ".bmp", ".txt", labelpath);
      find_replace(labelpath, ".JPG", ".txt", labelpath);
      find_replace(labelpath, ".JPEG", ".txt", labelpath);
      int num_labels = 0;
      box_label *truth = read_boxes(labelpath, &num_labels);
      //printf(" new path: %s \n", labelpath);
@@ -1056,8 +1068,8 @@
        float *X = sized.data;
        time= what_time_is_it_now();
        network_predict(net, X);
      //network_predict_image(&net, im);
        //network_predict(net, X);
      network_predict_image(&net, im); letterbox = 1;
        printf("%s: Predicted in %f seconds.\n", input, (what_time_is_it_now()-time));
        //get_region_boxes(l, 1, 1, thresh, probs, boxes, 0, 0);
      // if (nms) do_nms_sort_v2(boxes, probs, l.w*l.h*l.n, l.classes, nms);
@@ -1099,8 +1111,8 @@
    int cam_index = find_int_arg(argc, argv, "-c", 0);
    int frame_skip = find_int_arg(argc, argv, "-s", 0);
   int num_of_clusters = find_int_arg(argc, argv, "-num_of_clusters", 5);
   int width = find_int_arg(argc, argv, "-width", 13);
   int heigh = find_int_arg(argc, argv, "-heigh", 13);
   int width = find_int_arg(argc, argv, "-width", -1);
   int height = find_int_arg(argc, argv, "-height", -1);
    if(argc < 4){
        fprintf(stderr, "usage: %s %s [train/test/valid] [cfg] [weights (optional)]\n", argv[0], argv[1]);
        return;
@@ -1141,7 +1153,7 @@
    else if(0==strcmp(argv[2], "valid")) validate_detector(datacfg, cfg, weights, outfile);
    else if(0==strcmp(argv[2], "recall")) validate_detector_recall(datacfg, cfg, weights);
   else if(0==strcmp(argv[2], "map")) validate_detector_map(datacfg, cfg, weights, thresh);
   else if(0==strcmp(argv[2], "calc_anchors")) calc_anchors(datacfg, num_of_clusters, width, heigh, show);
   else if(0==strcmp(argv[2], "calc_anchors")) calc_anchors(datacfg, num_of_clusters, width, height, show);
    else if(0==strcmp(argv[2], "demo")) {
        list *options = read_data_cfg(datacfg);
        int classes = option_find_int(options, "classes", 20);