Joseph Redmon
2016-06-10 729ce43e6ec45cfdb58e06e227428a0f81c5de0f
src/yolo.c
@@ -10,10 +10,11 @@
#endif
char *voc_names[] = {"aeroplane", "bicycle", "bird", "boat", "bottle", "bus", "car", "cat", "chair", "cow", "diningtable", "dog", "horse", "motorbike", "person", "pottedplant", "sheep", "sofa", "train", "tvmonitor"};
image voc_labels[20];
void train_yolo(char *cfgfile, char *weightfile)
{
    char *train_images = "data/voc.0712.trainval";
    char *train_images = "/data/voc/train.txt";
    char *backup_directory = "/home/pjreddie/backup/";
    srand(time(0));
    data_seed = time(0);
@@ -70,7 +71,7 @@
        avg_loss = avg_loss*.9 + loss*.1;
        printf("%d: %f, %f avg, %f rate, %lf seconds, %d images\n", i, loss, avg_loss, get_current_rate(net), sec(clock()-time), i*imgs);
        if(i%1000==0 || i == 600){
        if(i%1000==0 || (i < 1000 && i%100 == 0)){
            char buff[256];
            sprintf(buff, "%s/%s_%d.weights", backup_directory, base, i);
            save_weights(net, buff);
@@ -142,7 +143,8 @@
    srand(time(0));
    char *base = "results/comp4_det_test_";
    list *plist = get_paths("data/voc.2007.test");
    //list *plist = get_paths("data/voc.2007.test");
    list *plist = get_paths("/home/pjreddie/data/voc/2007_test.txt");
    //list *plist = get_paths("data/voc.2012.test");
    char **paths = (char **)list_to_array(plist);
@@ -254,9 +256,8 @@
    int i=0;
    float thresh = .001;
    int nms = 0;
    float iou_thresh = .5;
    float nms_thresh = .5;
    float nms = 0;
    int total = 0;
    int correct = 0;
@@ -270,7 +271,7 @@
        char *id = basecfg(path);
        float *predictions = network_predict(net, sized.data);
        convert_yolo_detections(predictions, classes, l.n, square, side, 1, 1, thresh, probs, boxes, 1);
        if (nms) do_nms(boxes, probs, side*side*l.n, 1, nms_thresh);
        if (nms) do_nms(boxes, probs, side*side*l.n, 1, nms);
        char *labelpath = find_replace(path, "images", "labels");
        labelpath = find_replace(labelpath, "JPEGImages", "labels");
@@ -343,7 +344,9 @@
        printf("%s: Predicted in %f seconds.\n", input, sec(clock()-time));
        convert_yolo_detections(predictions, l.classes, l.n, l.sqrt, l.side, 1, 1, thresh, probs, boxes, 0);
        if (nms) do_nms_sort(boxes, probs, l.side*l.side*l.n, l.classes, nms);
        draw_detections(im, l.side*l.side*l.n, thresh, boxes, probs, voc_names, 0, 20);
        //draw_detections(im, l.side*l.side*l.n, thresh, boxes, probs, voc_names, voc_labels, 20);
        draw_detections(im, l.side*l.side*l.n, thresh, boxes, probs, voc_names, voc_labels, 20);
        save_image(im, "predictions");
        show_image(im, "predictions");
        show_image(sized, "resized");
@@ -357,52 +360,17 @@
    }
}
/*
#ifdef OPENCV
image ipl_to_image(IplImage* src);
#include "opencv2/highgui/highgui_c.h"
#include "opencv2/imgproc/imgproc_c.h"
void demo_swag(char *cfgfile, char *weightfile, float thresh)
{
network net = parse_network_cfg(cfgfile);
if(weightfile){
load_weights(&net, weightfile);
}
detection_layer layer = net.layers[net.n-1];
CvCapture *capture = cvCaptureFromCAM(-1);
set_batch_network(&net, 1);
srand(2222222);
while(1){
IplImage* frame = cvQueryFrame(capture);
image im = ipl_to_image(frame);
cvReleaseImage(&frame);
rgbgr_image(im);
image sized = resize_image(im, net.w, net.h);
float *X = sized.data;
float *predictions = network_predict(net, X);
draw_swag(im, predictions, layer.side, layer.n, "predictions", thresh);
free_image(im);
free_image(sized);
cvWaitKey(10);
}
}
#else
void demo_swag(char *cfgfile, char *weightfile, float thresh){}
#endif
 */
void demo_yolo(char *cfgfile, char *weightfile, float thresh, int cam_index);
#ifndef GPU
void demo_yolo(char *cfgfile, char *weightfile, float thresh, int cam_index)
{
    fprintf(stderr, "Darknet must be compiled with CUDA for YOLO demo.\n");
}
#endif
void demo_yolo(char *cfgfile, char *weightfile, float thresh, int cam_index, char *filename);
void run_yolo(int argc, char **argv)
{
    int i;
    for(i = 0; i < 20; ++i){
        char buff[256];
        sprintf(buff, "data/labels/%s.png", voc_names[i]);
        voc_labels[i] = load_image_color(buff, 0, 0);
    }
    float thresh = find_float_arg(argc, argv, "-thresh", .2);
    int cam_index = find_int_arg(argc, argv, "-c", 0);
    if(argc < 4){
@@ -417,5 +385,5 @@
    else if(0==strcmp(argv[2], "train")) train_yolo(cfg, weights);
    else if(0==strcmp(argv[2], "valid")) validate_yolo(cfg, weights);
    else if(0==strcmp(argv[2], "recall")) validate_yolo_recall(cfg, weights);
    else if(0==strcmp(argv[2], "demo")) demo_yolo(cfg, weights, thresh, cam_index);
    else if(0==strcmp(argv[2], "demo")) demo_yolo(cfg, weights, thresh, cam_index, filename);
}