Update Readme.md - How to improve object detection

Alexey

2017-03-10 7fd095bc40df3af28e9b28b29a131595d333921c

 src/data.c

@@ -39,16 +39,23 @@
}
*/

int mt_seed = 0;

char **get_random_paths(char **paths, int n, int m)
{
    char **random_paths = calloc(n, sizeof(char*));
    int i;
    pthread_mutex_lock(&mutex);
    for(i = 0; i < n; ++i){
        int index = rand()%m;
   if (mt_seed == 0) mt_seed = time(0);
   srand(mt_seed);
   //printf("n = %d \n", n);
    for(i = 0; i < n; ++i){		
        int index = rand()%m;		
        random_paths[i] = paths[index];
        //if(i == 0) printf("%s\n", paths[index]);
      //printf("grp: %s\n", paths[index]);
    }
   mt_seed = rand();
    pthread_mutex_unlock(&mutex);
    return random_paths;
}
@@ -171,6 +178,13 @@
{
    int i;
    for(i = 0; i < n; ++i){
        if(boxes[i].x == 0 && boxes[i].y == 0) {
            boxes[i].x = 999999;
            boxes[i].y = 999999;
            boxes[i].w = 999999;
            boxes[i].h = 999999;
            continue;
        }
        boxes[i].left   = boxes[i].left  * sx - dx;
        boxes[i].right  = boxes[i].right * sx - dx;
        boxes[i].top    = boxes[i].top   * sy - dy;
@@ -289,6 +303,7 @@
    find_replace(path, "images", "labels", labelpath);
    find_replace(labelpath, "JPEGImages", "labels", labelpath);

    find_replace(labelpath, "raw", "labels", labelpath);
    find_replace(labelpath, ".jpg", ".txt", labelpath);
    find_replace(labelpath, ".png", ".txt", labelpath);
    find_replace(labelpath, ".JPG", ".txt", labelpath);
@@ -309,7 +324,7 @@
        h =  boxes[i].h;
        id = boxes[i].id;

        if (w < .01 || h < .01) continue;
        if ((w < .01 || h < .01)) continue;

        truth[i*5+0] = x;
        truth[i*5+1] = y;
@@ -388,12 +403,47 @@
    if(count != 1) printf("Too many or too few labels: %d, %s\n", count, path);
}

matrix load_labels_paths(char **paths, int n, char **labels, int k)
void fill_hierarchy(float *truth, int k, tree *hierarchy)
{
    int j;
    for(j = 0; j < k; ++j){
        if(truth[j]){
            int parent = hierarchy->parent[j];
            while(parent >= 0){
                truth[parent] = 1;
                parent = hierarchy->parent[parent];
            }
        }
    }
    int i;
    int count = 0;
    for(j = 0; j < hierarchy->groups; ++j){
        //printf("%d\n", count);
        int mask = 1;
        for(i = 0; i < hierarchy->group_size[j]; ++i){
            if(truth[count + i]){
                mask = 0;
                break;
            }
        }
        if (mask) {
            for(i = 0; i < hierarchy->group_size[j]; ++i){
                truth[count + i] = SECRET_NUM;
            }
        }
        count += hierarchy->group_size[j];
    }
}

matrix load_labels_paths(char **paths, int n, char **labels, int k, tree *hierarchy)
{
    matrix y = make_matrix(n, k);
    int i;
    for(i = 0; i < n && labels; ++i){
        fill_truth(paths[i], labels, k, y.vals[i]);
        if(hierarchy){
            fill_hierarchy(y.vals[i], k, hierarchy);
        }
    }
    return y;
}
@@ -540,7 +590,7 @@
        while(fscanf(fp2, "%d %f", &id, &iou) == 2){
            if (d.y.vals[i][2*id + 1] < iou) d.y.vals[i][2*id + 1] = iou;
        }
        

        for (j = 0; j < classes; ++j){
            if (d.y.vals[i][2*j] > .5 &&  d.y.vals[i][2*j+1] < .5){
                d.y.vals[i][2*j] = 1;
@@ -567,7 +617,7 @@
{
    int index = rand()%n;
    char *random_path = paths[index];
    

    image orig = load_image_color(random_path, 0, 0);
    int h = orig.h;
    int w = orig.w;
@@ -671,6 +721,7 @@

void *load_thread(void *ptr)
{
   srand(time(0));
    //printf("Loading data: %d\n", rand());
    load_args a = *(struct load_args*)ptr;
    if(a.exposure == 0) a.exposure = 1;
@@ -680,7 +731,7 @@
    if (a.type == OLD_CLASSIFICATION_DATA){
        *a.d = load_data_old(a.paths, a.n, a.m, a.labels, a.classes, a.w, a.h);
    } else if (a.type == CLASSIFICATION_DATA){
        *a.d = load_data_augment(a.paths, a.n, a.m, a.labels, a.classes, a.min, a.max, a.size, a.angle, a.aspect, a.hue, a.saturation, a.exposure);
        *a.d = load_data_augment(a.paths, a.n, a.m, a.labels, a.classes, a.hierarchy, a.min, a.max, a.size, a.angle, a.aspect, a.hue, a.saturation, a.exposure);
    } else if (a.type == SUPER_DATA){
        *a.d = load_data_super(a.paths, a.n, a.m, a.w, a.h, a.scale);
    } else if (a.type == WRITING_DATA){
@@ -714,6 +765,7 @@

void *load_threads(void *ptr)
{
   srand(time(0));
    int i;
    load_args args = *(load_args *)ptr;
    if (args.threads == 0) args.threads = 1;
@@ -771,24 +823,24 @@
    data d = {0};
    d.shallow = 0;
    d.X = load_image_paths(paths, n, w, h);
    d.y = load_labels_paths(paths, n, labels, k);
    d.y = load_labels_paths(paths, n, labels, k, 0);
    if(m) free(paths);
    return d;
}

/*
data load_data_study(char **paths, int n, int m, char **labels, int k, int min, int max, int size, float angle, float aspect, float hue, float saturation, float exposure)
{
    data d = {0};
    d.indexes = calloc(n, sizeof(int));
    if(m) paths = get_random_paths_indexes(paths, n, m, d.indexes);
    d.shallow = 0;
    d.X = load_image_augment_paths(paths, n, min, max, size, angle, aspect, hue, saturation, exposure);
    d.y = load_labels_paths(paths, n, labels, k);
    if(m) free(paths);
    return d;
}
*/
   data load_data_study(char **paths, int n, int m, char **labels, int k, int min, int max, int size, float angle, float aspect, float hue, float saturation, float exposure)
   {
   data d = {0};
   d.indexes = calloc(n, sizeof(int));
   if(m) paths = get_random_paths_indexes(paths, n, m, d.indexes);
   d.shallow = 0;
   d.X = load_image_augment_paths(paths, n, min, max, size, angle, aspect, hue, saturation, exposure);
   d.y = load_labels_paths(paths, n, labels, k);
   if(m) free(paths);
   return d;
   }
 */

data load_data_super(char **paths, int n, int m, int w, int h, int scale)
{
@@ -820,13 +872,13 @@
    return d;
}

data load_data_augment(char **paths, int n, int m, char **labels, int k, int min, int max, int size, float angle, float aspect, float hue, float saturation, float exposure)
data load_data_augment(char **paths, int n, int m, char **labels, int k, tree *hierarchy, int min, int max, int size, float angle, float aspect, float hue, float saturation, float exposure)
{
    if(m) paths = get_random_paths(paths, n, m);
    data d = {0};
    d.shallow = 0;
    d.X = load_image_augment_paths(paths, n, min, max, size, angle, aspect, hue, saturation, exposure);
    d.y = load_labels_paths(paths, n, labels, k);
    d.y = load_labels_paths(paths, n, labels, k, hierarchy);
    if(m) free(paths);
    return d;
}