Remove from cmd-files the command for output videofile

AlexeyAB

2017-08-26 70644c158ab80d3a3053925cb9aa62ab08d79a4c

 src/parser.c

@@ -2,33 +2,34 @@
#include <string.h>
#include <stdlib.h>

#include "blas.h"
#include "parser.h"
#include "assert.h"
#include "activations.h"
#include "crop_layer.h"
#include "cost_layer.h"
#include "convolutional_layer.h"
#include "activation_layer.h"
#include "normalization_layer.h"
#include "batchnorm_layer.h"
#include "connected_layer.h"
#include "rnn_layer.h"
#include "gru_layer.h"
#include "crnn_layer.h"
#include "maxpool_layer.h"
#include "reorg_layer.h"
#include "softmax_layer.h"
#include "dropout_layer.h"
#include "detection_layer.h"
#include "region_layer.h"
#include "activations.h"
#include "assert.h"
#include "avgpool_layer.h"
#include "batchnorm_layer.h"
#include "blas.h"
#include "connected_layer.h"
#include "convolutional_layer.h"
#include "cost_layer.h"
#include "crnn_layer.h"
#include "crop_layer.h"
#include "detection_layer.h"
#include "dropout_layer.h"
#include "gru_layer.h"
#include "list.h"
#include "local_layer.h"
#include "maxpool_layer.h"
#include "normalization_layer.h"
#include "option_list.h"
#include "parser.h"
#include "region_layer.h"
#include "reorg_layer.h"
#include "rnn_layer.h"
#include "route_layer.h"
#include "shortcut_layer.h"
#include "list.h"
#include "option_list.h"
#include "softmax_layer.h"
#include "utils.h"
#include <stdint.h>

typedef struct{
    char *type;
@@ -232,30 +233,12 @@
    return layer;
}

int *read_map(char *filename)
{
    int n = 0;
    int *map = 0;
    char *str;
    FILE *file = fopen(filename, "r");
    if(!file) file_error(filename);
    while((str=fgetl(file))){
        ++n;
        map = realloc(map, n*sizeof(int));
        map[n-1] = atoi(str);
    }
    return map;
}

layer parse_region(list *options, size_params params)
{
    int coords = option_find_int(options, "coords", 4);
    int classes = option_find_int(options, "classes", 20);
    int num = option_find_int(options, "num", 1);

    params.w = option_find_int(options, "side", params.w);
    params.h = option_find_int(options, "side", params.h);

    layer l = make_region_layer(params.batch, params.w, params.h, num, classes, coords);
    assert(l.outputs == params.inputs);

@@ -268,6 +251,9 @@
    l.rescore = option_find_int_quiet(options, "rescore",0);

    l.thresh = option_find_float(options, "thresh", .5);
    l.classfix = option_find_int_quiet(options, "classfix", 0);
    l.absolute = option_find_int_quiet(options, "absolute", 0);
    l.random = option_find_int_quiet(options, "random", 0);

    l.coord_scale = option_find_float(options, "coord_scale", 1);
    l.object_scale = option_find_float(options, "object_scale", 1);
@@ -357,6 +343,7 @@
layer parse_reorg(list *options, size_params params)
{
    int stride = option_find_int(options, "stride",1);
    int reverse = option_find_int_quiet(options, "reverse",0);

    int batch,h,w,c;
    h = params.h;
@@ -365,7 +352,7 @@
    batch=params.batch;
    if(!(h && w && c)) error("Layer before reorg layer must output image.");

    layer layer = make_reorg_layer(batch,w,h,c,stride);
    layer layer = make_reorg_layer(batch,w,h,c,stride,reverse);
    return layer;
}

@@ -621,9 +608,10 @@
    n = n->next;
    int count = 0;
    free_section(s);
    fprintf(stderr, "layer     filters    size              input                output\n");
    while(n){
        params.index = count;
        fprintf(stderr, "%d: ", count);
        fprintf(stderr, "%5d ", count);
        s = (section *)n->val;
        options = s->options;
        layer l = {0};
@@ -839,7 +827,7 @@
    }
#endif
    fprintf(stderr, "Saving weights to %s\n", filename);
    FILE *fp = fopen(filename, "w");
    FILE *fp = fopen(filename, "wb");
    if(!fp) file_error(filename);

    int major = 0;
@@ -979,23 +967,28 @@
        //return;
    }
    int num = l.n*l.c*l.size*l.size;
    if(0){
        fread(l.biases + ((l.n != 1374)?0:5), sizeof(float), l.n, fp);
        if (l.batch_normalize && (!l.dontloadscales)){
            fread(l.scales + ((l.n != 1374)?0:5), sizeof(float), l.n, fp);
            fread(l.rolling_mean + ((l.n != 1374)?0:5), sizeof(float), l.n, fp);
            fread(l.rolling_variance + ((l.n != 1374)?0:5), sizeof(float), l.n, fp);
    fread(l.biases, sizeof(float), l.n, fp);
    if (l.batch_normalize && (!l.dontloadscales)){
        fread(l.scales, sizeof(float), l.n, fp);
        fread(l.rolling_mean, sizeof(float), l.n, fp);
        fread(l.rolling_variance, sizeof(float), l.n, fp);
        if(0){
            int i;
            for(i = 0; i < l.n; ++i){
                printf("%g, ", l.rolling_mean[i]);
            }
            printf("\n");
            for(i = 0; i < l.n; ++i){
                printf("%g, ", l.rolling_variance[i]);
            }
            printf("\n");
        }
        fread(l.weights + ((l.n != 1374)?0:5*l.c*l.size*l.size), sizeof(float), num, fp);
    }else{
        fread(l.biases, sizeof(float), l.n, fp);
        if (l.batch_normalize && (!l.dontloadscales)){
            fread(l.scales, sizeof(float), l.n, fp);
            fread(l.rolling_mean, sizeof(float), l.n, fp);
            fread(l.rolling_variance, sizeof(float), l.n, fp);
        if(0){
            fill_cpu(l.n, 0, l.rolling_mean, 1);
            fill_cpu(l.n, 0, l.rolling_variance, 1);
        }
        fread(l.weights, sizeof(float), num, fp);
    }
    fread(l.weights, sizeof(float), num, fp);
    if(l.adam){
        fread(l.m, sizeof(float), num, fp);
        fread(l.v, sizeof(float), num, fp);
@@ -1031,7 +1024,14 @@
    fread(&major, sizeof(int), 1, fp);
    fread(&minor, sizeof(int), 1, fp);
    fread(&revision, sizeof(int), 1, fp);
    fread(net->seen, sizeof(int), 1, fp);
   if ((major * 10 + minor) >= 2) {
      fread(net->seen, sizeof(uint64_t), 1, fp);
   }
   else {
      int iseen = 0;
      fread(&iseen, sizeof(int), 1, fp);
      *net->seen = iseen;
   }
    int transpose = (major > 1000) || (minor > 1000);

    int i;