:fire: crush. crush. admit. :fire:

Joseph Redmon

2016-11-11 9a01e6ccb7a74ff77e99060cf18acd6cfdb74b8e

 src/detector.c

@@ -10,8 +10,9 @@
#ifdef OPENCV
#include "opencv2/highgui/highgui_c.h"
#endif
static int coco_ids[] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,27,28,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,67,70,72,73,74,75,76,77,78,79,80,81,82,84,85,86,87,88,89,90};

void train_detector(char *datacfg, char *cfgfile, char *weightfile, int clear)
void train_detector(char *datacfg, char *cfgfile, char *weightfile, int *gpus, int ngpus, int clear)
{
    list *options = read_data_cfg(datacfg);
    char *train_images = option_find_str(options, "train", "data/train.list");
@@ -21,14 +22,28 @@
    char *base = basecfg(cfgfile);
    printf("%s\n", base);
    float avg_loss = -1;
    network net = parse_network_cfg(cfgfile);
    network *nets = calloc(ngpus, sizeof(network));

    srand(time(0));
    int seed = rand();
    int i;
    for(i = 0; i < ngpus; ++i){
        srand(seed);
#ifdef GPU
        cuda_set_device(gpus[i]);
#endif
        nets[i] = parse_network_cfg(cfgfile);
    if(weightfile){
        load_weights(&net, weightfile);
            load_weights(&nets[i], weightfile);
    }
    if(clear) *net.seen = 0;
        if(clear) *nets[i].seen = 0;
        nets[i].learning_rate *= ngpus;
    }
    srand(time(0));
    network net = nets[0];

    int imgs = net.batch * net.subdivisions * ngpus;
    printf("Learning Rate: %g, Momentum: %g, Decay: %g\n", net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
    int imgs = net.batch*net.subdivisions;
    int i = *net.seen/imgs;
    data train, buffer;

    layer l = net.layers[net.n - 1];
@@ -62,7 +77,6 @@
    clock_t time;
    //while(i*imgs < N*120){
    while(get_current_batch(net) < net.max_batches){
        i += 1;
        time=clock();
        pthread_join(load_thread, 0);
        train = buffer;
@@ -88,11 +102,21 @@
        printf("Loaded: %lf seconds\n", sec(clock()-time));

        time=clock();
        float loss = train_network(net, train);
        float loss = 0;
#ifdef GPU
        if(ngpus == 1){
            loss = train_network(net, train);
        } else {
            loss = train_networks(nets, ngpus, train, 4);
        }
#else
        loss = train_network(net, train);
#endif
        if (avg_loss < 0) avg_loss = loss;
        avg_loss = avg_loss*.9 + loss*.1;

        printf("%d: %f, %f avg, %f rate, %lf seconds, %d images\n", i, loss, avg_loss, get_current_rate(net), sec(clock()-time), i*imgs);
        i = get_current_batch(net);
        printf("%d: %f, %f avg, %f rate, %lf seconds, %d images\n", get_current_batch(net), loss, avg_loss, get_current_rate(net), sec(clock()-time), i*imgs);
        if(i%1000==0 || (i < 1000 && i%100 == 0)){
            char buff[256];
            sprintf(buff, "%s/%s_%d.weights", backup_directory, base, i);
@@ -105,6 +129,39 @@
    save_weights(net, buff);
}


static int get_coco_image_id(char *filename)
{
    char *p = strrchr(filename, '_');
    return atoi(p+1);
}

static void print_cocos(FILE *fp, char *image_path, box *boxes, float **probs, int num_boxes, int classes, int w, int h)
{
    int i, j;
    int image_id = get_coco_image_id(image_path);
    for(i = 0; i < num_boxes; ++i){
        float xmin = boxes[i].x - boxes[i].w/2.;
        float xmax = boxes[i].x + boxes[i].w/2.;
        float ymin = boxes[i].y - boxes[i].h/2.;
        float ymax = boxes[i].y + boxes[i].h/2.;

        if (xmin < 0) xmin = 0;
        if (ymin < 0) ymin = 0;
        if (xmax > w) xmax = w;
        if (ymax > h) ymax = h;

        float bx = xmin;
        float by = ymin;
        float bw = xmax - xmin;
        float bh = ymax - ymin;

        for(j = 0; j < classes; ++j){
            if (probs[i][j]) fprintf(fp, "{\"image_id\":%d, \"category_id\":%d, \"bbox\":[%f, %f, %f, %f], \"score\":%f},\n", image_id, coco_ids[j], bx, by, bw, bh, probs[i][j]);
        }
    }
}

void print_detector_detections(FILE **fps, char *id, box *boxes, float **probs, int total, int classes, int w, int h)
{
    int i, j;
@@ -131,8 +188,19 @@
    list *options = read_data_cfg(datacfg);
    char *valid_images = option_find_str(options, "valid", "data/train.list");
    char *name_list = option_find_str(options, "names", "data/names.list");
    char *prefix = option_find_str(options, "results", "results");
    char **names = get_labels(name_list);


    char buff[1024];
    int coco = option_find_int_quiet(options, "coco", 0);
    FILE *coco_fp = 0;
    if(coco){
        snprintf(buff, 1024, "%s/coco_results.json", prefix);
        coco_fp = fopen(buff, "w");
        fprintf(coco_fp, "[\n");
    }

    network net = parse_network_cfg(cfgfile);
    if(weightfile){
        load_weights(&net, weightfile);
@@ -141,7 +209,7 @@
    fprintf(stderr, "Learning Rate: %g, Momentum: %g, Decay: %g\n", net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
    srand(time(0));

    char *base = "results/comp4_det_test_";
    char *base = "comp4_det_test_";
    list *plist = get_paths(valid_images);
    char **paths = (char **)list_to_array(plist);

@@ -151,8 +219,7 @@
    int j;
    FILE **fps = calloc(classes, sizeof(FILE *));
    for(j = 0; j < classes; ++j){
        char buff[1024];
        snprintf(buff, 1024, "%s%s.txt", base, names[j]);
        snprintf(buff, 1024, "%s/%s%s.txt", prefix, base, names[j]);
        fps[j] = fopen(buff, "w");
    }
    box *boxes = calloc(l.w*l.h*l.n, sizeof(box));
@@ -207,7 +274,11 @@
            int h = val[t].h;
            get_region_boxes(l, w, h, thresh, probs, boxes, 0);
            if (nms) do_nms_sort(boxes, probs, l.w*l.h*l.n, classes, nms);
            if(coco_fp){
                print_cocos(coco_fp, path, boxes, probs, l.w*l.h*l.n, classes, w, h);
            }else{
            print_detector_detections(fps, id, boxes, probs, l.w*l.h*l.n, classes, w, h);
            }
            free(id);
            free_image(val[t]);
            free_image(val_resized[t]);
@@ -216,6 +287,11 @@
    for(j = 0; j < classes; ++j){
        fclose(fps[j]);
    }
    if(coco_fp){
        fseek(coco_fp, -2, SEEK_CUR); 
        fprintf(coco_fp, "\n]\n");
        fclose(coco_fp);
    }
    fprintf(stderr, "Total Detection Time: %f Seconds\n", (double)(time(0) - start));
}

@@ -361,6 +437,29 @@
        fprintf(stderr, "usage: %s %s [train/test/valid] [cfg] [weights (optional)]\n", argv[0], argv[1]);
        return;
    }
    char *gpu_list = find_char_arg(argc, argv, "-gpus", 0);
    int *gpus = 0;
    int gpu = 0;
    int ngpus = 0;
    if(gpu_list){
        printf("%s\n", gpu_list);
        int len = strlen(gpu_list);
        ngpus = 1;
        int i;
        for(i = 0; i < len; ++i){
            if (gpu_list[i] == ',') ++ngpus;
        }
        gpus = calloc(ngpus, sizeof(int));
        for(i = 0; i < ngpus; ++i){
            gpus[i] = atoi(gpu_list);
            gpu_list = strchr(gpu_list, ',')+1;
        }
    } else {
        gpu = gpu_index;
        gpus = &gpu;
        ngpus = 1;
    }

    int clear = find_arg(argc, argv, "-clear");

    char *datacfg = argv[3];
@@ -368,7 +467,7 @@
    char *weights = (argc > 5) ? argv[5] : 0;
    char *filename = (argc > 6) ? argv[6]: 0;
    if(0==strcmp(argv[2], "test")) test_detector(datacfg, cfg, weights, filename, thresh);
    else if(0==strcmp(argv[2], "train")) train_detector(datacfg, cfg, weights, clear);
    else if(0==strcmp(argv[2], "train")) train_detector(datacfg, cfg, weights, gpus, ngpus, clear);
    else if(0==strcmp(argv[2], "valid")) validate_detector(datacfg, cfg, weights);
    else if(0==strcmp(argv[2], "recall")) validate_detector_recall(cfg, weights);
    else if(0==strcmp(argv[2], "demo")) {