Joseph Redmon
2015-09-01 8bcdee86585f496afe1a8a38d608ea0504a11243
src/imagenet.c
@@ -21,18 +21,30 @@
    printf("Learning Rate: %g, Momentum: %g, Decay: %g\n", net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
    //net.seen=0;
    int imgs = 1024;
    int i = net.seen/imgs;
    char **labels = get_labels("data/inet.labels.list");
    list *plist = get_paths("/data/imagenet/cls.train.list");
    char **paths = (char **)list_to_array(plist);
    printf("%d\n", plist->size);
    int N = plist->size;
    clock_t time;
    pthread_t load_thread;
    data train;
    data buffer;
    load_thread = load_data_thread(paths, imgs, plist->size, labels, 1000, net.w, net.h, &buffer);
    load_args args = {0};
    args.w = net.w;
    args.h = net.h;
    args.paths = paths;
    args.classes = 1000;
    args.n = imgs;
    args.m = N;
    args.labels = labels;
    args.d = &buffer;
    args.type = CLASSIFICATION_DATA;
    load_thread = load_data_in_thread(args);
    int epoch = net.seen/N;
    while(1){
        ++i;
        time=clock();
        pthread_join(load_thread, 0);
        train = buffer;
@@ -43,22 +55,30 @@
        cvWaitKey(0);
        */
        load_thread = load_data_thread(paths, imgs, plist->size, labels, 1000, net.w, net.h, &buffer);
        load_thread = load_data_in_thread(args);
        printf("Loaded: %lf seconds\n", sec(clock()-time));
        time=clock();
        float loss = train_network(net, train);
        net.seen += imgs;
        if(avg_loss == -1) avg_loss = loss;
        avg_loss = avg_loss*.9 + loss*.1;
        printf("%d: %f, %f avg, %lf seconds, %d images\n", i, loss, avg_loss, sec(clock()-time), net.seen);
        printf("%.3f: %f, %f avg, %lf seconds, %d images\n", (float)net.seen/N, loss, avg_loss, sec(clock()-time), net.seen);
        free_data(train);
        if((i % 30000) == 0) net.learning_rate *= .1;
        if(i%1000==0){
        if(net.seen/N > epoch){
            epoch = net.seen/N;
            char buff[256];
            sprintf(buff, "%s/%s_%d.weights",backup_directory,base, i);
            sprintf(buff, "%s/%s_%d.weights",backup_directory,base, epoch);
            save_weights(net, buff);
            if(epoch%22 == 0) net.learning_rate *= .1;
        }
    }
    pthread_join(load_thread, 0);
    free_data(buffer);
    free_network(net);
    free_ptrs((void**)labels, 1000);
    free_ptrs((void**)paths, plist->size);
    free_list(plist);
    free(base);
}
void validate_imagenet(char *filename, char *weightfile)
@@ -84,7 +104,19 @@
    int num = (i+1)*m/splits - i*m/splits;
    data val, buffer;
    pthread_t load_thread = load_data_thread(paths, num, 0, labels, 1000, 256, 256, &buffer);
    load_args args = {0};
    args.w = net.w;
    args.h = net.h;
    args.paths = paths;
    args.classes = 1000;
    args.n = num;
    args.m = 0;
    args.labels = labels;
    args.d = &buffer;
    args.type = CLASSIFICATION_DATA;
    pthread_t load_thread = load_data_in_thread(args);
    for(i = 1; i <= splits; ++i){
        time=clock();
@@ -93,7 +125,10 @@
        num = (i+1)*m/splits - i*m/splits;
        char **part = paths+(i*m/splits);
        if(i != splits) load_thread = load_data_thread(part, num, 0, labels, 1000, 256, 256, &buffer);
        if(i != splits){
            args.paths = part;
            load_thread = load_data_in_thread(args);
        }
        printf("Loaded: %d images in %lf seconds\n", val.X.rows, sec(clock()-time));
        time=clock();