Fixed detector recall

AlexeyAB

2018-04-02 726cebd3fb67d65ec6d2d49fa6bfba4c053085df

 src/network.c

@@ -1,37 +1,117 @@
#include <stdio.h>
#include <time.h>
#include <assert.h>
#include "network.h"
#include "image.h"
#include "data.h"
#include "utils.h"
#include "blas.h"

#include "crop_layer.h"
#include "connected_layer.h"
#include "gru_layer.h"
#include "rnn_layer.h"
#include "crnn_layer.h"
#include "local_layer.h"
#include "convolutional_layer.h"
#include "deconvolutional_layer.h"
#include "activation_layer.h"
#include "detection_layer.h"
#include "region_layer.h"
#include "normalization_layer.h"
#include "batchnorm_layer.h"
#include "maxpool_layer.h"
#include "reorg_layer.h"
#include "avgpool_layer.h"
#include "cost_layer.h"
#include "softmax_layer.h"
#include "dropout_layer.h"
#include "route_layer.h"
#include "shortcut_layer.h"
#include "yolo_layer.h"

int get_current_batch(network net)
{
    int batch_num = (*net.seen)/(net.batch*net.subdivisions);
    return batch_num;
}

void reset_momentum(network net)
{
    if (net.momentum == 0) return;
    net.learning_rate = 0;
    net.momentum = 0;
    net.decay = 0;
    #ifdef GPU
        //if(net.gpu_index >= 0) update_network_gpu(net);
    #endif
}

float get_current_rate(network net)
{
    int batch_num = get_current_batch(net);
    int i;
    float rate;
   if (batch_num < net.burn_in) return net.learning_rate * pow((float)batch_num / net.burn_in, net.power);
    switch (net.policy) {
        case CONSTANT:
            return net.learning_rate;
        case STEP:
            return net.learning_rate * pow(net.scale, batch_num/net.step);
        case STEPS:
            rate = net.learning_rate;
            for(i = 0; i < net.num_steps; ++i){
                if(net.steps[i] > batch_num) return rate;
                rate *= net.scales[i];
                //if(net.steps[i] > batch_num - 1 && net.scales[i] > 1) reset_momentum(net);
            }
            return rate;
        case EXP:
            return net.learning_rate * pow(net.gamma, batch_num);
        case POLY:
         return net.learning_rate * pow(1 - (float)batch_num / net.max_batches, net.power);
            //if (batch_num < net.burn_in) return net.learning_rate * pow((float)batch_num / net.burn_in, net.power);
            //return net.learning_rate * pow(1 - (float)batch_num / net.max_batches, net.power);
        case RANDOM:
            return net.learning_rate * pow(rand_uniform(0,1), net.power);
        case SIG:
            return net.learning_rate * (1./(1.+exp(net.gamma*(batch_num - net.step))));
        default:
            fprintf(stderr, "Policy is weird!\n");
            return net.learning_rate;
    }
}

char *get_layer_string(LAYER_TYPE a)
{
    switch(a){
        case CONVOLUTIONAL:
            return "convolutional";
        case ACTIVE:
            return "activation";
        case LOCAL:
            return "local";
        case DECONVOLUTIONAL:
            return "deconvolutional";
        case CONNECTED:
            return "connected";
        case RNN:
            return "rnn";
        case GRU:
            return "gru";
        case CRNN:
            return "crnn";
        case MAXPOOL:
            return "maxpool";
        case REORG:
            return "reorg";
        case AVGPOOL:
            return "avgpool";
        case SOFTMAX:
            return "softmax";
        case DETECTION:
            return "detection";
        case REGION:
            return "region";
        case DROPOUT:
            return "dropout";
        case CROP:
@@ -40,8 +120,12 @@
            return "cost";
        case ROUTE:
            return "route";
        case SHORTCUT:
            return "shortcut";
        case NORMALIZATION:
            return "normalization";
        case BATCHNORM:
            return "batchnorm";
        default:
            break;
    }
@@ -53,41 +137,30 @@
    network net = {0};
    net.n = n;
    net.layers = calloc(net.n, sizeof(layer));
    net.seen = calloc(1, sizeof(int));
    #ifdef GPU
    net.input_gpu = calloc(1, sizeof(float *));
    net.truth_gpu = calloc(1, sizeof(float *));

   net.input16_gpu = calloc(1, sizeof(float *));
   net.output16_gpu = calloc(1, sizeof(float *));
   net.max_input16_size = calloc(1, sizeof(size_t));
   net.max_output16_size = calloc(1, sizeof(size_t));
    #endif
    return net;
}

void forward_network(network net, network_state state)
{
    state.workspace = net.workspace;
    int i;
    for(i = 0; i < net.n; ++i){
        state.index = i;
        layer l = net.layers[i];
        if(l.type == CONVOLUTIONAL){
            forward_convolutional_layer(l, state);
        } else if(l.type == DECONVOLUTIONAL){
            forward_deconvolutional_layer(l, state);
        } else if(l.type == NORMALIZATION){
            forward_normalization_layer(l, state);
        } else if(l.type == DETECTION){
            forward_detection_layer(l, state);
        } else if(l.type == CONNECTED){
            forward_connected_layer(l, state);
        } else if(l.type == CROP){
            forward_crop_layer(l, state);
        } else if(l.type == COST){
            forward_cost_layer(l, state);
        } else if(l.type == SOFTMAX){
            forward_softmax_layer(l, state);
        } else if(l.type == MAXPOOL){
            forward_maxpool_layer(l, state);
        } else if(l.type == DROPOUT){
            forward_dropout_layer(l, state);
        } else if(l.type == ROUTE){
            forward_route_layer(l, net);
        if(l.delta){
            scal_cpu(l.outputs * l.batch, 0, l.delta, 1);
        }
        l.forward(l, state);
        state.input = l.output;
    }
}
@@ -96,20 +169,20 @@
{
    int i;
    int update_batch = net.batch*net.subdivisions;
    float rate = get_current_rate(net);
    for(i = 0; i < net.n; ++i){
        layer l = net.layers[i];
        if(l.type == CONVOLUTIONAL){
            update_convolutional_layer(l, update_batch, net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
        } else if(l.type == DECONVOLUTIONAL){
            update_deconvolutional_layer(l, net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
        } else if(l.type == CONNECTED){
            update_connected_layer(l, update_batch, net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
        if(l.update){
            l.update(l, update_batch, rate, net.momentum, net.decay);
        }
    }
}

float *get_network_output(network net)
{
#ifdef GPU
    if (gpu_index >= 0) return get_network_output_gpu(net);
#endif 
    int i;
    for(i = net.n-1; i > 0; --i) if(net.layers[i].type != COST) break;
    return net.layers[i].output;
@@ -117,13 +190,16 @@

float get_network_cost(network net)
{
    if(net.layers[net.n-1].type == COST){
        return net.layers[net.n-1].output[0];
    int i;
    float sum = 0;
    int count = 0;
    for(i = 0; i < net.n; ++i){
        if(net.layers[i].cost){
            sum += net.layers[i].cost[0];
            ++count;
        }
    }
    if(net.layers[net.n-1].type == DETECTION){
        return net.layers[net.n-1].cost[0];
    }
    return 0;
    return sum/count;
}

int get_predicted_class_network(network net)
@@ -138,7 +214,9 @@
    int i;
    float *original_input = state.input;
    float *original_delta = state.delta;
    state.workspace = net.workspace;
    for(i = net.n-1; i >= 0; --i){
        state.index = i;
        if(i == 0){
            state.input = original_input;
            state.delta = original_delta;
@@ -148,36 +226,20 @@
            state.delta = prev.delta;
        }
        layer l = net.layers[i];
        if(l.type == CONVOLUTIONAL){
            backward_convolutional_layer(l, state);
        } else if(l.type == DECONVOLUTIONAL){
            backward_deconvolutional_layer(l, state);
        } else if(l.type == NORMALIZATION){
            backward_normalization_layer(l, state);
        } else if(l.type == MAXPOOL){
            if(i != 0) backward_maxpool_layer(l, state);
        } else if(l.type == DROPOUT){
            backward_dropout_layer(l, state);
        } else if(l.type == DETECTION){
            backward_detection_layer(l, state);
        } else if(l.type == SOFTMAX){
            if(i != 0) backward_softmax_layer(l, state);
        } else if(l.type == CONNECTED){
            backward_connected_layer(l, state);
        } else if(l.type == COST){
            backward_cost_layer(l, state);
        } else if(l.type == ROUTE){
            backward_route_layer(l, net);
        }
        if (l.stopbackward) break;
        l.backward(l, state);
    }
}

float train_network_datum(network net, float *x, float *y)
{
    #ifdef GPU
#ifdef GPU
    if(gpu_index >= 0) return train_network_datum_gpu(net, x, y);
    #endif
#endif
    network_state state;
    *net.seen += net.batch;
    state.index = 0;
    state.net = net;
    state.input = x;
    state.delta = 0;
    state.truth = y;
@@ -185,7 +247,7 @@
    forward_network(net, state);
    backward_network(net, state);
    float error = get_network_cost(net);
    if((net.seen/net.batch)%net.subdivisions == 0) update_network(net);
    if(((*net.seen)/net.batch)%net.subdivisions == 0) update_network(net);
    return error;
}

@@ -198,7 +260,6 @@
    int i;
    float sum = 0;
    for(i = 0; i < n; ++i){
        net.seen += batch;
        get_random_batch(d, batch, X, y);
        float err = train_network_datum(net, X, y);
        sum += err;
@@ -210,6 +271,7 @@

float train_network(network net, data d)
{
    assert(d.X.rows % net.batch == 0);
    int batch = net.batch;
    int n = d.X.rows / batch;
    float *X = calloc(batch*d.X.cols, sizeof(float));
@@ -219,7 +281,6 @@
    float sum = 0;
    for(i = 0; i < n; ++i){
        get_next_batch(d, batch, i*batch, X, y);
        net.seen += batch;
        float err = train_network_datum(net, X, y);
        sum += err;
    }
@@ -228,10 +289,13 @@
    return (float)sum/(n*batch);
}


float train_network_batch(network net, data d, int n)
{
    int i,j;
    network_state state;
    state.index = 0;
    state.net = net;
    state.train = 1;
    state.delta = 0;
    float sum = 0;
@@ -256,32 +320,100 @@
    int i;
    for(i = 0; i < net->n; ++i){
        net->layers[i].batch = b;
#ifdef CUDNN
        if(net->layers[i].type == CONVOLUTIONAL){
         cudnn_convolutional_setup(net->layers + i, cudnn_fastest);
         /*
         layer *l = net->layers + i;
            cudnn_convolutional_setup(l, cudnn_fastest);
         // check for excessive memory consumption 
         size_t free_byte;
         size_t total_byte;
         check_error(cudaMemGetInfo(&free_byte, &total_byte));
         if (l->workspace_size > free_byte || l->workspace_size >= total_byte / 2) {
            printf(" used slow CUDNN algo without Workspace! \n");
            cudnn_convolutional_setup(l, cudnn_smallest);
            l->workspace_size = get_workspace_size(*l);
         }
         */
        }
#endif
    }
}

int resize_network(network *net, int w, int h)
{
#ifdef GPU
    cuda_set_device(net->gpu_index);
    if(gpu_index >= 0){
        cuda_free(net->workspace);
      if (net->input_gpu) {
         cuda_free(*net->input_gpu);
         *net->input_gpu = 0;
         cuda_free(*net->truth_gpu);
         *net->truth_gpu = 0;
      }
    }
#endif
    int i;
    //if(w == net->w && h == net->h) return 0;
    net->w = w;
    net->h = h;
    //fprintf(stderr, "Resizing to %d x %d...", w, h);
    int inputs = 0;
    size_t workspace_size = 0;
    //fprintf(stderr, "Resizing to %d x %d...\n", w, h);
    //fflush(stderr);
    for (i = 0; i < net->n; ++i){
        layer l = net->layers[i];
      //printf(" %d: layer = %d,", i, l.type);
        if(l.type == CONVOLUTIONAL){
            resize_convolutional_layer(&l, w, h);
        }else if(l.type == CROP){
            resize_crop_layer(&l, w, h);
        }else if(l.type == MAXPOOL){
            resize_maxpool_layer(&l, w, h);
        }else if(l.type == REGION){
            resize_region_layer(&l, w, h);
      }else if (l.type == YOLO) {
         resize_yolo_layer(&l, w, h);
        }else if(l.type == ROUTE){
            resize_route_layer(&l, net);
      }else if (l.type == SHORTCUT) {
         resize_shortcut_layer(&l, w, h);
      }else if (l.type == UPSAMPLE) {
         resize_upsample_layer(&l, w, h);
        }else if(l.type == REORG){
            resize_reorg_layer(&l, w, h);
        }else if(l.type == AVGPOOL){
            resize_avgpool_layer(&l, w, h);
        }else if(l.type == NORMALIZATION){
            resize_normalization_layer(&l, w, h);
        }else if(l.type == COST){
            resize_cost_layer(&l, inputs);
        }else{
         fprintf(stderr, "Resizing type %d \n", (int)l.type);
            error("Cannot resize this type of layer");
        }
        if(l.workspace_size > workspace_size) workspace_size = l.workspace_size;
        inputs = l.outputs;
        net->layers[i] = l;
        w = l.out_w;
        h = l.out_h;
        if(l.type == AVGPOOL) break;
    }
#ifdef GPU
    if(gpu_index >= 0){
      printf(" try to allocate workspace = %zu * sizeof(float), ", (workspace_size - 1) / sizeof(float) + 1);
        net->workspace = cuda_make_array(0, (workspace_size-1)/sizeof(float)+1);
      printf(" CUDA allocate done! \n");
    }else {
        free(net->workspace);
        net->workspace = calloc(1, workspace_size);
    }
#else
    free(net->workspace);
    net->workspace = calloc(1, workspace_size);
#endif
    //fprintf(stderr, " Done!\n");
    return 0;
}
@@ -361,6 +493,8 @@
#endif

    network_state state;
    state.net = net;
    state.index = 0;
    state.input = input;
    state.truth = 0;
    state.train = 0;
@@ -370,6 +504,109 @@
    return out;
}

int num_detections(network *net, float thresh)
{
   int i;
   int s = 0;
   for (i = 0; i < net->n; ++i) {
      layer l = net->layers[i];
      if (l.type == YOLO) {
         s += yolo_num_detections(l, thresh);
      }
      if (l.type == DETECTION || l.type == REGION) {
         s += l.w*l.h*l.n;
      }
   }
   return s;
}

detection *make_network_boxes(network *net, float thresh, int *num)
{
   layer l = net->layers[net->n - 1];
   int i;
   int nboxes = num_detections(net, thresh);
   if (num) *num = nboxes;
   detection *dets = calloc(nboxes, sizeof(detection));
   for (i = 0; i < nboxes; ++i) {
      dets[i].prob = calloc(l.classes, sizeof(float));
      if (l.coords > 4) {
         dets[i].mask = calloc(l.coords - 4, sizeof(float));
      }
   }
   return dets;
}


void custom_get_region_detections(layer l, int w, int h, int net_w, int net_h, float thresh, int *map, float hier, int relative, detection *dets, int letter)
{
   box *boxes = calloc(l.w*l.h*l.n, sizeof(box));
   float **probs = calloc(l.w*l.h*l.n, sizeof(float *));
   int i, j;
   for (j = 0; j < l.w*l.h*l.n; ++j) probs[j] = calloc(l.classes, sizeof(float *));
   get_region_boxes(l, 1, 1, thresh, probs, boxes, 0, map);
   for (j = 0; j < l.w*l.h*l.n; ++j) {
      dets[j].classes = l.classes;
      dets[j].bbox = boxes[j];
      dets[j].objectness = 1;
      for (i = 0; i < l.classes; ++i) {
         dets[j].prob[i] = probs[j][i];
      }
   }

   free(boxes);
   free_ptrs((void **)probs, l.w*l.h*l.n);
}

void fill_network_boxes(network *net, int w, int h, float thresh, float hier, int *map, int relative, detection *dets, int letter)
{
   int j;
   for (j = 0; j < net->n; ++j) {
      layer l = net->layers[j];
      if (l.type == YOLO) {
         int count = get_yolo_detections(l, w, h, net->w, net->h, thresh, map, relative, dets, letter);
         dets += count;
      }
      if (l.type == REGION) {
         custom_get_region_detections(l, w, h, net->w, net->h, thresh, map, hier, relative, dets, letter);
         //get_region_detections(l, w, h, net->w, net->h, thresh, map, hier, relative, dets);
         dets += l.w*l.h*l.n;
      }
      if (l.type == DETECTION) {
         get_detection_detections(l, w, h, thresh, dets);
         dets += l.w*l.h*l.n;
      }
   }
}

detection *get_network_boxes(network *net, int w, int h, float thresh, float hier, int *map, int relative, int *num, int letter)
{
   detection *dets = make_network_boxes(net, thresh, num);
   fill_network_boxes(net, w, h, thresh, hier, map, relative, dets, letter);
   return dets;
}

void free_detections(detection *dets, int n)
{
   int i;
   for (i = 0; i < n; ++i) {
      free(dets[i].prob);
      if (dets[i].mask) free(dets[i].mask);
   }
   free(dets);
}

float *network_predict_image(network *net, image im)
{
   image imr = letterbox_image(im, net->w, net->h);
   set_batch_network(net, 1);
   float *p = network_predict(*net, imr.data);
   free_image(imr);
   return p;
}

int network_width(network *net) { return net->w; }
int network_height(network *net) { return net->h; }

matrix network_predict_data_multi(network net, data test, int n)
{
    int i,j,b,m;
@@ -468,17 +705,16 @@
    return acc;
}

float *network_accuracies(network net, data d)
float *network_accuracies(network net, data d, int n)
{
    static float acc[2];
    matrix guess = network_predict_data(net, d);
    acc[0] = matrix_topk_accuracy(d.y, guess,1);
    acc[1] = matrix_topk_accuracy(d.y, guess,5);
    acc[0] = matrix_topk_accuracy(d.y, guess, 1);
    acc[1] = matrix_topk_accuracy(d.y, guess, n);
    free_matrix(guess);
    return acc;
}


float network_accuracy_multi(network net, data d, int n)
{
    matrix guess = network_predict_data_multi(net, d, n);
@@ -487,4 +723,28 @@
    return acc;
}

void free_network(network net)
{
   int i;
   for (i = 0; i < net.n; ++i) {
      free_layer(net.layers[i]);
   }
   free(net.layers);
#ifdef GPU
   if (gpu_index >= 0) cuda_free(net.workspace);
   else free(net.workspace);
   if (*net.input_gpu) cuda_free(*net.input_gpu);
   if (*net.truth_gpu) cuda_free(*net.truth_gpu);
   if (net.input_gpu) free(net.input_gpu);
   if (net.truth_gpu) free(net.truth_gpu);

   if (*net.input16_gpu) cuda_free(*net.input16_gpu);
   if (*net.output16_gpu) cuda_free(*net.output16_gpu);
   if (net.input16_gpu) free(net.input16_gpu);
   if (net.output16_gpu) free(net.output16_gpu);
   if (net.max_input16_size) free(net.max_input16_size);
   if (net.max_output16_size) free(net.max_output16_size);
#else
   free(net.workspace);
#endif
}