sync issues

Joseph Redmon

2015-06-09 7fe80a2bb56ee3eaa95d3e3e3ee7a4129e58e4b7

 src/detection.c

@@ -32,8 +32,8 @@
                //float maxheight = distance_from_edge(r, side);
                //float maxwidth  = distance_from_edge(c, side);
                j += classes;
                float y = box[j+0];
                float x = box[j+1];
                float x = box[j+0];
                float y = box[j+1];
                x = (x+c)/side;
                y = (y+r)/side;
                float w = box[j+2]; //*maxwidth;
@@ -258,6 +258,8 @@
        plist = get_paths("/home/pjreddie/data/imagenet/det.train.list");
    }else{
        //plist = get_paths("/home/pjreddie/data/voc/no_2012_val.txt");
        //plist = get_paths("/home/pjreddie/data/voc/no_2007_test.txt");
        //plist = get_paths("/home/pjreddie/data/voc/val_2012.txt");
        plist = get_paths("/home/pjreddie/data/voc/no_2007_test.txt");
        //plist = get_paths("/home/pjreddie/data/coco/trainval.txt");
        //plist = get_paths("/home/pjreddie/data/voc/all2007-2012.txt");
@@ -272,12 +274,13 @@
        train = buffer;
        load_thread = load_data_detection_thread(imgs, paths, plist->size, classes, net.w, net.h, side, side, background, &buffer);

        /*
/*
           image im = float_to_image(net.w, net.h, 3, train.X.vals[114]);
           image copy = copy_image(im);
           draw_detection(copy, train.y.vals[114], 7);
           draw_detection(copy, train.y.vals[114], 7, "truth");
           cvWaitKey(0);
           free_image(copy);
         */
           */

        printf("Loaded: %lf seconds\n", sec(clock()-time));
        time=clock();
@@ -313,8 +316,8 @@
                int ci = k+classes+background+nuisance;
                float x = (pred.vals[j][ci + 0] + col)/num_boxes;
                float y = (pred.vals[j][ci + 1] + row)/num_boxes;
                float w = pred.vals[j][ci + 2]; //* distance_from_edge(row, num_boxes);
                float h = pred.vals[j][ci + 3]; //* distance_from_edge(col, num_boxes);
                float w = pred.vals[j][ci + 2]; // distance_from_edge(row, num_boxes);
                float h = pred.vals[j][ci + 3]; // distance_from_edge(col, num_boxes);
                w = pow(w, 2);
                h = pow(h, 2);
                float prob = scale*pred.vals[j][k+class+background+nuisance];
@@ -336,9 +339,9 @@
    fprintf(stderr, "Learning Rate: %g, Momentum: %g, Decay: %g\n", net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
    srand(time(0));

    list *plist = get_paths("/home/pjreddie/data/voc/test_2007.txt");
    //list *plist = get_paths("/home/pjreddie/data/voc/test_2007.txt");
    //list *plist = get_paths("/home/pjreddie/data/voc/val_2012.txt");
    //list *plist = get_paths("/home/pjreddie/data/voc/test.txt");
    list *plist = get_paths("/home/pjreddie/data/voc/test.txt");
    //list *plist = get_paths("/home/pjreddie/data/voc/val.expanded.txt");
    //list *plist = get_paths("/home/pjreddie/data/voc/train.txt");
    char **paths = (char **)list_to_array(plist);
@@ -360,15 +363,18 @@
    data *val = calloc(nthreads, sizeof(data));
    data *buf = calloc(nthreads, sizeof(data));
    pthread_t *thr = calloc(nthreads, sizeof(data));

    time_t start = time(0);

    for(t = 0; t < nthreads; ++t){
        int num = (i+1+t)*m/splits - (i+t)*m/splits;
        char **part = paths+((i+t)*m/splits);
        thr[t] = load_data_thread(part, num, 0, 0, num_output, net.w, net.h, &(buf[t]));
    }

    clock_t time;
    //clock_t time;
    for(i = nthreads; i <= splits; i += nthreads){
        time=clock();
        //time=clock();
        for(t = 0; t < nthreads; ++t){
            pthread_join(thr[t], 0);
            val[t] = buf[t];
@@ -379,30 +385,25 @@
            thr[t] = load_data_thread(part, num, 0, 0, num_output, net.w, net.h, &(buf[t]));
        }

        fprintf(stderr, "%d: Loaded: %lf seconds\n", i, sec(clock()-time));
        //fprintf(stderr, "%d: Loaded: %lf seconds\n", i, sec(clock()-time));
        fprintf(stderr, "%d\n", i);
        for(t = 0; t < nthreads; ++t){
            predict_detections(net, val[t], .01, (i-nthreads+t)*m/splits, classes, nuisance, background, num_boxes, per_box);
            predict_detections(net, val[t], .001, (i-nthreads+t)*m/splits, classes, nuisance, background, num_boxes, per_box);
            free_data(val[t]);
        }
        time=clock();
    }
    fprintf(stderr, "Total Detection Time: %f Seconds\n", (double)(time(0) - start));
}

void do_mask(network net, data d, int offset, int classes, int nuisance, int background, int num_boxes, int per_box)
{
    matrix pred = network_predict_data(net, d);
    int j, k, class;
    int j, k;
    for(j = 0; j < pred.rows; ++j){
        printf("%d ", offset +  j);
        for(k = 0; k < pred.cols; k += per_box){
            float scale = 1.;
            if (nuisance) scale = 1.-pred.vals[j][k];
            float max_prob = 0;
            for (class = 0; class < classes; ++class){
                float prob = scale*pred.vals[j][k+class+background+nuisance];
                if(prob > max_prob) max_prob = prob;
            }
            printf("%f ", max_prob);
            float scale = 1.-pred.vals[j][k];
            printf("%f ", scale);
        }
        printf("\n");
    }
@@ -609,14 +610,16 @@
    while(1){
        fgets(filename, 256, stdin);
        strtok(filename, "\n");
        image im = load_image_color(filename, im_size, im_size);
        image im = load_image_color(filename,0,0);
        image sized = resize_image(im, im_size, im_size);
        printf("%d %d %d\n", im.h, im.w, im.c);
        float *X = im.data;
        float *X = sized.data;
        time=clock();
        float *predictions = network_predict(net, X);
        printf("%s: Predicted in %f seconds.\n", filename, sec(clock()-time));
        draw_detection(im, predictions, 7, "detections");
        draw_detection(im, predictions, 7, "YOLO#SWAG#BLAZEIT");
        free_image(im);
        free_image(sized);
        cvWaitKey(0);
    }
}