some more stuff

Joseph Redmon

2016-08-05 845ab7579685b6702c92c1088ec11e71bde51f3c

 src/classifier.c

@@ -3,6 +3,8 @@
#include "parser.h"
#include "option_list.h"
#include "blas.h"
#include "assert.h"
#include "classifier.h"
#include <sys/time.h>

#ifdef OPENCV
@@ -37,8 +39,11 @@
    return options;
}

void train_classifier(char *datacfg, char *cfgfile, char *weightfile)
void train_classifier(char *datacfg, char *cfgfile, char *weightfile, int clear)
{
    int nthreads = 2;
    int i;

    data_seed = time(0);
    srand(time(0));
    float avg_loss = -1;
@@ -48,8 +53,10 @@
    if(weightfile){
        load_weights(&net, weightfile);
    }
    if(clear) *net.seen = 0;
    printf("Learning Rate: %g, Momentum: %g, Decay: %g\n", net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
    int imgs = 1024;
    int imgs = net.batch*net.subdivisions/nthreads;
    assert(net.batch*net.subdivisions % nthreads == 0);

    list *options = read_data_cfg(datacfg);

@@ -64,15 +71,16 @@
    printf("%d\n", plist->size);
    int N = plist->size;
    clock_t time;
    pthread_t load_thread;
    data train;
    data buffer;

    pthread_t *load_threads = calloc(nthreads, sizeof(pthread_t));
    data *trains  = calloc(nthreads, sizeof(data));
    data *buffers = calloc(nthreads, sizeof(data));

    load_args args = {0};
    args.w = net.w;
    args.h = net.h;

    args.min = net.w;
    args.min = net.min_crop;
    args.max = net.max_crop;
    args.size = net.w;

@@ -81,41 +89,54 @@
    args.n = imgs;
    args.m = N;
    args.labels = labels;
    args.d = &buffer;
    args.type = CLASSIFICATION_DATA;

    load_thread = load_data_in_thread(args);
    for(i = 0; i < nthreads; ++i){
        args.d = buffers + i;
        load_threads[i] = load_data_in_thread(args);
    }

    int epoch = (*net.seen)/N;
    while(get_current_batch(net) < net.max_batches || net.max_batches == 0){
        time=clock();
        pthread_join(load_thread, 0);
        train = buffer;
        for(i = 0; i < nthreads; ++i){
            pthread_join(load_threads[i], 0);
            trains[i] = buffers[i];
        }
        data train = concat_datas(trains, nthreads);

        load_thread = load_data_in_thread(args);
        for(i = 0; i < nthreads; ++i){
            args.d = buffers + i;
            load_threads[i] = load_data_in_thread(args);
        }

        printf("Loaded: %lf seconds\n", sec(clock()-time));
        time=clock();

/*
        int u;
        for(u = 0; u < net.batch; ++u){
            image im = float_to_image(net.w, net.h, 3, train.X.vals[u]);
            show_image(im, "loaded");
            cvWaitKey(0);
        }
        */
        /*
           int u;
           for(u = 0; u < net.batch; ++u){
           image im = float_to_image(net.w, net.h, 3, train.X.vals[u]);
           show_image(im, "loaded");
           cvWaitKey(0);
           }
         */

        float loss = train_network(net, train);
        if(avg_loss == -1) avg_loss = loss;
        avg_loss = avg_loss*.9 + loss*.1;
        printf("%d, %.3f: %f, %f avg, %f rate, %lf seconds, %d images\n", get_current_batch(net), (float)(*net.seen)/N, loss, avg_loss, get_current_rate(net), sec(clock()-time), *net.seen);
        free_data(train);
        for(i = 0; i < nthreads; ++i){
            free_data(trains[i]);
        }
        if(*net.seen/N > epoch){
            epoch = *net.seen/N;
            char buff[256];
            sprintf(buff, "%s/%s_%d.weights",backup_directory,base, epoch);
            save_weights(net, buff);
        }
        if(*net.seen%100 == 0){
        if(get_current_batch(net)%100 == 0){
            char buff[256];
            sprintf(buff, "%s/%s.backup",backup_directory,base);
            save_weights(net, buff);
@@ -125,8 +146,14 @@
    sprintf(buff, "%s/%s.weights", backup_directory, base);
    save_weights(net, buff);

    pthread_join(load_thread, 0);
    free_data(buffer);
    for(i = 0; i < nthreads; ++i){
        pthread_join(load_threads[i], 0);
        free_data(buffers[i]);
    }
    free(buffers);
    free(trains);
    free(load_threads);

    free_network(net);
    free_ptrs((void**)labels, classes);
    free_ptrs((void**)paths, plist->size);
@@ -134,7 +161,7 @@
    free(base);
}

void validate_classifier(char *datacfg, char *filename, char *weightfile)
void validate_classifier_crop(char *datacfg, char *filename, char *weightfile)
{
    int i = 0;
    network net = parse_network_cfg(filename);
@@ -336,10 +363,10 @@
{
    int i, j;
    network net = parse_network_cfg(filename);
    set_batch_network(&net, 1);
    if(weightfile){
        load_weights(&net, weightfile);
    }
    set_batch_network(&net, 1);
    srand(time(0));

    list *options = read_data_cfg(datacfg);
@@ -377,8 +404,8 @@
        //cvWaitKey(0);
        float *pred = network_predict(net, crop.data);

        if(resized.data != im.data) free_image(resized);
        free_image(im);
        free_image(resized);
        free_image(crop);
        top_k(pred, classes, topk, indexes);

@@ -410,7 +437,7 @@

    char **labels = get_labels(label_list);
    list *plist = get_paths(valid_list);
    int scales[] = {160, 192, 224, 288, 320, 352, 384};
    int scales[] = {192, 224, 288, 320, 352};
    int nscales = sizeof(scales)/sizeof(scales[0]);

    char **paths = (char **)list_to_array(plist);
@@ -440,7 +467,7 @@
            flip_image(r);
            p = network_predict(net, r.data);
            axpy_cpu(classes, 1, p, 1, pred, 1);
            free_image(r);
            if(r.data != im.data) free_image(r);
        }
        free_image(im);
        top_k(pred, classes, topk, indexes);
@@ -475,6 +502,7 @@
    int *indexes = calloc(top, sizeof(int));
    char buff[256];
    char *input = buff;
    int size = net.w;
    while(1){
        if(filename){
            strncpy(input, filename, 256);
@@ -485,8 +513,12 @@
            if(!input) return;
            strtok(input, "\n");
        }
        image im = load_image_color(input, net.w, net.h);
        float *X = im.data;
        image im = load_image_color(input, 0, 0);
        image r = resize_min(im, size);
        resize_network(&net, r.w, r.h);
        printf("%d %d\n", r.w, r.h);

        float *X = r.data;
        time=clock();
        float *predictions = network_predict(net, X);
        top_predictions(net, top, indexes);
@@ -495,11 +527,52 @@
            int index = indexes[i];
            printf("%s: %f\n", names[index], predictions[index]);
        }
        if(r.data != im.data) free_image(r);
        free_image(im);
        if (filename) break;
    }
}


void label_classifier(char *datacfg, char *filename, char *weightfile)
{
    int i;
    network net = parse_network_cfg(filename);
    set_batch_network(&net, 1);
    if(weightfile){
        load_weights(&net, weightfile);
    }
    srand(time(0));

    list *options = read_data_cfg(datacfg);

    char *label_list = option_find_str(options, "names", "data/labels.list");
    char *test_list = option_find_str(options, "test", "data/train.list");
    int classes = option_find_int(options, "classes", 2);

    char **labels = get_labels(label_list);
    list *plist = get_paths(test_list);

    char **paths = (char **)list_to_array(plist);
    int m = plist->size;
    free_list(plist);

    for(i = 0; i < m; ++i){
        image im = load_image_color(paths[i], 0, 0);
        image resized = resize_min(im, net.w);
        image crop = crop_image(resized, (resized.w - net.w)/2, (resized.h - net.h)/2, net.w, net.h);
        float *pred = network_predict(net, crop.data);

        if(resized.data != im.data) free_image(resized);
        free_image(im);
        free_image(crop);
        int ind = max_index(pred, classes);

        printf("%s\n", labels[ind]);
    }
}


void test_classifier(char *datacfg, char *cfgfile, char *weightfile, int target_layer)
{
    int curr = 0;
@@ -648,6 +721,7 @@
    }

    int cam_index = find_int_arg(argc, argv, "-c", 0);
    int clear = find_arg(argc, argv, "-clear");
    char *data = argv[3];
    char *cfg = argv[4];
    char *weights = (argc > 5) ? argv[5] : 0;
@@ -655,13 +729,14 @@
    char *layer_s = (argc > 7) ? argv[7]: 0;
    int layer = layer_s ? atoi(layer_s) : -1;
    if(0==strcmp(argv[2], "predict")) predict_classifier(data, cfg, weights, filename);
    else if(0==strcmp(argv[2], "train")) train_classifier(data, cfg, weights);
    else if(0==strcmp(argv[2], "train")) train_classifier(data, cfg, weights, clear);
    else if(0==strcmp(argv[2], "demo")) demo_classifier(data, cfg, weights, cam_index, filename);
    else if(0==strcmp(argv[2], "test")) test_classifier(data, cfg, weights, layer);
    else if(0==strcmp(argv[2], "valid")) validate_classifier(data, cfg, weights);
    else if(0==strcmp(argv[2], "valid10")) validate_classifier_10(data, cfg, weights);
    else if(0==strcmp(argv[2], "label")) label_classifier(data, cfg, weights);
    else if(0==strcmp(argv[2], "valid")) validate_classifier_single(data, cfg, weights);
    else if(0==strcmp(argv[2], "validmulti")) validate_classifier_multi(data, cfg, weights);
    else if(0==strcmp(argv[2], "validsingle")) validate_classifier_single(data, cfg, weights);
    else if(0==strcmp(argv[2], "valid10")) validate_classifier_10(data, cfg, weights);
    else if(0==strcmp(argv[2], "validcrop")) validate_classifier_crop(data, cfg, weights);
    else if(0==strcmp(argv[2], "validfull")) validate_classifier_full(data, cfg, weights);
}