Fixed detector recall

AlexeyAB

2018-04-02 726cebd3fb67d65ec6d2d49fa6bfba4c053085df

 src/yolo_layer.c

@@ -10,7 +10,7 @@
#include <string.h>
#include <stdlib.h>

layer make_yolo_layer(int batch, int w, int h, int n, int total, int *mask, int classes)
layer make_yolo_layer(int batch, int w, int h, int n, int total, int *mask, int classes, int max_boxes)
{
    int i;
    layer l = {0};
@@ -38,7 +38,8 @@
    l.bias_updates = calloc(n*2, sizeof(float));
    l.outputs = h*w*n*(classes + 4 + 1);
    l.inputs = l.outputs;
    l.truths = 90*(4 + 1);
   l.max_boxes = max_boxes;
    l.truths = l.max_boxes*(4 + 1); // 90*(4 + 1);
    l.delta = calloc(batch*l.outputs, sizeof(float));
    l.output = calloc(batch*l.outputs, sizeof(float));
    for(i = 0; i < total*2; ++i){
@@ -129,6 +130,16 @@
    return batch*l.outputs + n*l.w*l.h*(4+l.classes+1) + entry*l.w*l.h + loc;
}

static box float_to_box_stride(float *f, int stride)
{
   box b = { 0 };
   b.x = f[0];
   b.y = f[1 * stride];
   b.w = f[2 * stride];
   b.h = f[3 * stride];
   return b;
}

void forward_yolo_layer(const layer l, network_state state)
{
    int i,j,b,t,n;
@@ -165,7 +176,7 @@
                    float best_iou = 0;
                    int best_t = 0;
                    for(t = 0; t < l.max_boxes; ++t){
                        box truth = float_to_box(state.truth + t*(4 + 1) + b*l.truths, 1);
                        box truth = float_to_box_stride(state.truth + t*(4 + 1) + b*l.truths, 1);
                        if(!truth.x) break;
                        float iou = box_iou(pred, truth);
                        if (iou > best_iou) {
@@ -186,14 +197,14 @@
                        if (l.map) class = l.map[class];
                        int class_index = entry_index(l, b, n*l.w*l.h + j*l.w + i, 4 + 1);
                        delta_yolo_class(l.output, l.delta, class_index, class, l.classes, l.w*l.h, 0);
                        box truth = float_to_box(state.truth + best_t*(4 + 1) + b*l.truths, 1);
                        box truth = float_to_box_stride(state.truth + best_t*(4 + 1) + b*l.truths, 1);
                        delta_yolo_box(truth, l.output, l.biases, l.mask[n], box_index, i, j, l.w, l.h, state.net.w, state.net.h, l.delta, (2-truth.w*truth.h), l.w*l.h);
                    }
                }
            }
        }
        for(t = 0; t < l.max_boxes; ++t){
            box truth = float_to_box(state.truth + t*(4 + 1) + b*l.truths, 1);
            box truth = float_to_box_stride(state.truth + t*(4 + 1) + b*l.truths, 1);

            if(!truth.x) break;
            float best_iou = 0;
@@ -368,9 +379,26 @@
        return;
    }

    cuda_pull_array(l.output_gpu, state.input, l.batch*l.inputs);
    forward_yolo_layer(l, state);
    //cuda_pull_array(l.output_gpu, state.input, l.batch*l.inputs);
   float *in_cpu = calloc(l.batch*l.inputs, sizeof(float));
   cuda_pull_array(l.output_gpu, in_cpu, l.batch*l.inputs);
   float *truth_cpu = 0;
   if (state.truth) {
      int num_truth = l.batch*l.truths;
      truth_cpu = calloc(num_truth, sizeof(float));
      cuda_pull_array(state.truth, truth_cpu, num_truth);
   }
   network_state cpu_state = state;
   cpu_state.net = state.net;
   cpu_state.index = state.index;
   cpu_state.train = state.train;
   cpu_state.truth = truth_cpu;
   cpu_state.input = in_cpu;
   forward_yolo_layer(l, cpu_state);
    //forward_yolo_layer(l, state);
    cuda_push_array(l.delta_gpu, l.delta, l.batch*l.outputs);
   free(in_cpu);
   if (cpu_state.truth) free(cpu_state.truth);
}

void backward_yolo_layer_gpu(const layer l, network_state state)