Better imagenet distributed training

Joseph Redmon

2014-12-11 79fffcce3ce495bd415dc1284224c915d7194d4c

 src/data.c

@@ -19,7 +19,7 @@
    return lines;
}

void fill_truth_detection(char *path, float *truth, int height, int width, int num_height, int num_width, float scale)
void fill_truth_detection(char *path, float *truth, int height, int width, int num_height, int num_width, float scale, int dx, int dy)
{
    int box_height = height/num_height;
    int box_width = width/num_width;
@@ -29,8 +29,16 @@
    if(!file) file_error(labelpath);
    int x, y, h, w;
    while(fscanf(file, "%d %d %d %d", &x, &y, &w, &h) == 4){
        x -= dx;
        y -= dy;
        int i = x/box_width;
        int j = y/box_height;

        if(i < 0) i = 0;
        if(i >= num_width) i = num_width-1;
        if(j < 0) j = 0;
        if(j >= num_height) j = num_height-1;
        
        float dw = (float)(x%box_width)/box_height;
        float dh = (float)(y%box_width)/box_width;
        float sh = h/scale;
@@ -89,7 +97,7 @@
    matrix y = make_matrix(n, k);
    int i;
    for(i = 0; i < n; ++i){
        fill_truth_detection(paths[i], y.vals[i], height, width, num_height, num_width, scale);
        fill_truth_detection(paths[i], y.vals[i], height, width, num_height, num_width, scale,0,0);
    }
    return y;
}
@@ -128,6 +136,33 @@
    }
}

data load_data_detection_jitter_random(int n, char **paths, int m, int h, int w, int nh, int nw, float scale)
{
    char **random_paths = calloc(n, sizeof(char*));
    int i;
    for(i = 0; i < n; ++i){
        int index = rand()%m;
        random_paths[i] = paths[index];
        if(i == 0) printf("%s\n", paths[index]);
    }
    data d;
    d.shallow = 0;
    d.X = load_image_paths(random_paths, n, h, w);
    int k = nh*nw*5;
    d.y = make_matrix(n, k);
    for(i = 0; i < n; ++i){
        int dx = rand()%32;
        int dy = rand()%32;
        fill_truth_detection(random_paths[i], d.y.vals[i], 224, 224, nh, nw, scale, dx, dy);

        image a = float_to_image(h, w, 3, d.X.vals[i]);
        jitter_image(a,224,224,dy,dx);
    }
    free(random_paths);
    return d;
}


data load_data_detection_random(int n, char **paths, int m, int h, int w, int nh, int nw, float scale)
{
    char **random_paths = calloc(n, sizeof(char*));
@@ -168,6 +203,42 @@
    return d;
}

struct load_args{
    int n;
    char **paths;
    int m;
    char **labels;
    int k;
    int h;
    int w;
    data *d;
};

void *load_in_thread(void *ptr)
{
    struct load_args a = *(struct load_args*)ptr;
    *a.d = load_data_random(a.n, a.paths, a.m, a.labels, a.k, a.h, a.w);
    return 0;
}

pthread_t load_data_random_thread(int n, char **paths, int m, char **labels, int k, int h, int w, data *d)
{
    pthread_t thread;
    struct load_args *args = calloc(1, sizeof(struct load_args));
    args->n = n;
    args->paths = paths;
    args->m = m;
    args->labels = labels;
    args->k = k;
    args->h = h;
    args->w = w;
    args->d = d;
    if(pthread_create(&thread, 0, load_in_thread, args)) {
        error("Thread creation failed");
    }
    return thread;
}

data load_categorical_data_csv(char *filename, int target, int k)
{
    data d;