Fixed OpenCV usage in the yolo_console_dll.cpp

AlexeyAB

2017-10-23 84d6533cb8112f23a34d3de76435a10f4620f4b8

 src/convolutional_kernels.cu

@@ -2,6 +2,10 @@
#include "curand.h"
#include "cublas_v2.h"

#ifdef CUDNN
#pragma comment(lib, "cudnn.lib")  
#endif

extern "C" {
#include "convolutional_layer.h"
#include "batchnorm_layer.h"
@@ -123,6 +127,7 @@
    activate_array_ongpu(l.output_gpu, l.outputs*l.batch, l.activation);
    //if(l.dot > 0) dot_error_gpu(l);
    if(l.binary || l.xnor) swap_binary(&l);
   //cudaDeviceSynchronize(); // for correct profiling of performance
}

void backward_convolutional_layer_gpu(convolutional_layer l, network_state state)
@@ -133,6 +138,9 @@

    if(l.batch_normalize){
        backward_batchnorm_layer_gpu(l, state);
        //axpy_ongpu(l.outputs*l.batch, -state.net.decay, l.x_gpu, 1, l.delta_gpu, 1);
    } else {
        //axpy_ongpu(l.outputs*l.batch, -state.net.decay, l.output_gpu, 1, l.delta_gpu, 1);
    }
    float *original_input = state.input;

@@ -215,6 +223,10 @@
        cuda_pull_array(layer.rolling_mean_gpu, layer.rolling_mean, layer.n);
        cuda_pull_array(layer.rolling_variance_gpu, layer.rolling_variance, layer.n);
    }
    if (layer.adam){
        cuda_pull_array(layer.m_gpu, layer.m, layer.c*layer.n*layer.size*layer.size);
        cuda_pull_array(layer.v_gpu, layer.v, layer.c*layer.n*layer.size*layer.size);
    }
}

void push_convolutional_layer(convolutional_layer layer)
@@ -228,12 +240,15 @@
        cuda_push_array(layer.rolling_mean_gpu, layer.rolling_mean, layer.n);
        cuda_push_array(layer.rolling_variance_gpu, layer.rolling_variance, layer.n);
    }
    if (layer.adam){
        cuda_push_array(layer.m_gpu, layer.m, layer.c*layer.n*layer.size*layer.size);
        cuda_push_array(layer.v_gpu, layer.v, layer.c*layer.n*layer.size*layer.size);
    }
}

void update_convolutional_layer_gpu(convolutional_layer layer, int batch, float learning_rate, float momentum, float decay)
{
    int size = layer.size*layer.size*layer.c*layer.n;

    axpy_ongpu(layer.n, learning_rate/batch, layer.bias_updates_gpu, 1, layer.biases_gpu, 1);
    scal_ongpu(layer.n, momentum, layer.bias_updates_gpu, 1);

@@ -242,9 +257,23 @@
        scal_ongpu(layer.n, momentum, layer.scale_updates_gpu, 1);
    }

    axpy_ongpu(size, -decay*batch, layer.weights_gpu, 1, layer.weight_updates_gpu, 1);
    axpy_ongpu(size, learning_rate/batch, layer.weight_updates_gpu, 1, layer.weights_gpu, 1);
    scal_ongpu(size, momentum, layer.weight_updates_gpu, 1);
    if(layer.adam){
        scal_ongpu(size, layer.B1, layer.m_gpu, 1);
        scal_ongpu(size, layer.B2, layer.v_gpu, 1);

        axpy_ongpu(size, -decay*batch, layer.weights_gpu, 1, layer.weight_updates_gpu, 1);

        axpy_ongpu(size, -(1-layer.B1), layer.weight_updates_gpu, 1, layer.m_gpu, 1);
        mul_ongpu(size, layer.weight_updates_gpu, 1, layer.weight_updates_gpu, 1);
        axpy_ongpu(size, (1-layer.B2), layer.weight_updates_gpu, 1, layer.v_gpu, 1);

        adam_gpu(size, layer.weights_gpu, layer.m_gpu, layer.v_gpu, layer.B1, layer.B2, learning_rate/batch, layer.eps, layer.t+1);
        fill_ongpu(size, 0, layer.weight_updates_gpu, 1);
    }else{
        axpy_ongpu(size, -decay*batch, layer.weights_gpu, 1, layer.weight_updates_gpu, 1);
        axpy_ongpu(size, learning_rate/batch, layer.weight_updates_gpu, 1, layer.weights_gpu, 1);
        scal_ongpu(size, momentum, layer.weight_updates_gpu, 1);
    }
}