Update Readme.md

Alexey

2018-06-07 63aeb63dee51aff8d0b7c862f9c7966e055eb061

 src/parser.c

@@ -268,9 +268,14 @@

   char *a = option_find_str(options, "mask", 0);
   int *mask = parse_yolo_mask(a, &num);
   int max_boxes = option_find_int_quiet(options, "max", 30);
   int max_boxes = option_find_int_quiet(options, "max", 90);
   layer l = make_yolo_layer(params.batch, params.w, params.h, num, total, mask, classes, max_boxes);
   assert(l.outputs == params.inputs);
   if (l.outputs != params.inputs) {
      printf("Error: l.outputs == params.inputs \n");
      printf("filters= in the [convolutional]-layer doesn't correspond to classes= or mask= in [yolo]-layer \n");
      exit(EXIT_FAILURE);
   }
   //assert(l.outputs == params.inputs);

   //l.max_boxes = option_find_int_quiet(options, "max", 90);
   l.jitter = option_find_float(options, "jitter", .2);
@@ -291,7 +296,7 @@
      for (i = 0; i < len; ++i) {
         if (a[i] == ',') ++n;
      }
      for (i = 0; i < n; ++i) {
      for (i = 0; i < n && i < total*2; ++i) {
         float bias = atof(a);
         l.biases[i] = bias;
         a = strchr(a, ',') + 1;
@@ -305,10 +310,15 @@
    int coords = option_find_int(options, "coords", 4);
    int classes = option_find_int(options, "classes", 20);
    int num = option_find_int(options, "num", 1);
   int max_boxes = option_find_int_quiet(options, "max", 30);
   int max_boxes = option_find_int_quiet(options, "max", 90);

    layer l = make_region_layer(params.batch, params.w, params.h, num, classes, coords, max_boxes);
    assert(l.outputs == params.inputs);
   if (l.outputs != params.inputs) {
      printf("Error: l.outputs == params.inputs \n");
      printf("filters= in the [convolutional]-layer doesn't correspond to classes= or num= in [region]-layer \n");
      exit(EXIT_FAILURE);
   }
    //assert(l.outputs == params.inputs);

    l.log = option_find_int_quiet(options, "log", 0);
    l.sqrt = option_find_int_quiet(options, "sqrt", 0);
@@ -344,7 +354,7 @@
        for(i = 0; i < len; ++i){
            if (a[i] == ',') ++n;
        }
        for(i = 0; i < n; ++i){
        for(i = 0; i < n && i < num*2; ++i){
            float bias = atof(a);
            l.biases[i] = bias;
            a = strchr(a, ',')+1;
@@ -712,6 +722,7 @@
    params.time_steps = net.time_steps;
    params.net = net;

   float bflops = 0;
    size_t workspace_size = 0;
    n = n->next;
    int count = 0;
@@ -719,7 +730,7 @@
    fprintf(stderr, "layer     filters    size              input                output\n");
    while(n){
        params.index = count;
        fprintf(stderr, "%5d ", count);
        fprintf(stderr, "%4d ", count);
        s = (section *)n->val;
        options = s->options;
        layer l = {0};
@@ -796,15 +807,17 @@
            params.c = l.out_c;
            params.inputs = l.outputs;
        }
      if (l.bflops > 0) bflops += l.bflops;
    }   
    free_list(sections);
    net.outputs = get_network_output_size(net);
    net.output = get_network_output(net);
   printf("Total BFLOPS %5.3f \n", bflops);
    if(workspace_size){
        //printf("%ld\n", workspace_size);
#ifdef GPU
        if(gpu_index >= 0){
            net.workspace = cuda_make_array(0, (workspace_size-1)/sizeof(float)+1);
            net.workspace = cuda_make_array(0, workspace_size/sizeof(float) + 1);
        }else {
            net.workspace = calloc(1, workspace_size);
        }