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

Joseph Redmon

2016-11-11 9a01e6ccb7a74ff77e99060cf18acd6cfdb74b8e

 src/region_layer.c

@@ -48,19 +48,18 @@
    return l;
}

#define LOG 1

#define DOABS 1
box get_region_box(float *x, float *biases, int n, int index, int i, int j, int w, int h)
{
    box b;
    b.x = (i + .5)/w + x[index + 0] * biases[2*n];
    b.y = (j + .5)/h + x[index + 1] * biases[2*n + 1];
    if(LOG){
        b.x = (i + logistic_activate(x[index + 0])) / w;
        b.y = (j + logistic_activate(x[index + 1])) / h;
    }
    b.w = exp(x[index + 2]) * biases[2*n];
    b.h = exp(x[index + 3]) * biases[2*n+1];
    if(DOABS){
        b.w = exp(x[index + 2]) * biases[2*n]   / w;
        b.h = exp(x[index + 3]) * biases[2*n+1] / h;
    }
    return b;
}

@@ -69,21 +68,17 @@
    box pred = get_region_box(x, biases, n, index, i, j, w, h);
    float iou = box_iou(pred, truth);

    float tx = (truth.x - (i + .5)/w) / biases[2*n];
    float ty = (truth.y - (j + .5)/h) / biases[2*n + 1];
    if(LOG){
        tx = (truth.x*w - i);
        ty = (truth.y*h - j);
    }
    float tx = (truth.x*w - i);
    float ty = (truth.y*h - j);
    float tw = log(truth.w / biases[2*n]);
    float th = log(truth.h / biases[2*n + 1]);
    if(DOABS){
        tw = log(truth.w*w / biases[2*n]);
        th = log(truth.h*h / biases[2*n + 1]);
    }

    delta[index + 0] = scale * (tx - x[index + 0]);
    delta[index + 1] = scale * (ty - x[index + 1]);
    if(LOG){
        delta[index + 0] = scale * (tx - logistic_activate(x[index + 0])) * logistic_gradient(logistic_activate(x[index + 0]));
        delta[index + 1] = scale * (ty - logistic_activate(x[index + 1])) * logistic_gradient(logistic_activate(x[index + 1]));
    }
    delta[index + 2] = scale * (tw - x[index + 2]);
    delta[index + 3] = scale * (th - x[index + 3]);
    return iou;
@@ -135,9 +130,33 @@
        for(i = 0; i < l.h*l.w*l.n; ++i){
            int index = size*i + b*l.outputs;
            l.output[index + 4] = logistic_activate(l.output[index + 4]);
        }
    }


            if(l.softmax_tree){
#ifdef GPU
        cuda_push_array(l.output_gpu, l.output, l.batch*l.outputs);
        int i;
        int count = 5;
        for (i = 0; i < l.softmax_tree->groups; ++i) {
            int group_size = l.softmax_tree->group_size[i];
            softmax_gpu(l.output_gpu+count, group_size, l.classes + 5, l.w*l.h*l.n*l.batch, 1, l.output_gpu + count);
            count += group_size;
        }
        cuda_pull_array(l.output_gpu, l.output, l.batch*l.outputs);
#else
        for (b = 0; b < l.batch; ++b){
            for(i = 0; i < l.h*l.w*l.n; ++i){
                int index = size*i + b*l.outputs;
                softmax_tree(l.output + index + 5, 1, 0, 1, l.softmax_tree, l.output + index + 5);
            }
        }
#endif
            } else if(l.softmax){
        for (b = 0; b < l.batch; ++b){
            for(i = 0; i < l.h*l.w*l.n; ++i){
                int index = size*i + b*l.outputs;
                softmax(l.output + index + 5, l.classes, 1, l.output + index + 5);
            }
        }
@@ -188,11 +207,11 @@
                        truth.y = (j + .5)/l.h;
                        truth.w = l.biases[2*n];
                        truth.h = l.biases[2*n+1];
                        if(DOABS){
                            truth.w = l.biases[2*n]/l.w;
                            truth.h = l.biases[2*n+1]/l.h;
                        }
                        delta_region_box(truth, l.output, l.biases, n, index, i, j, l.w, l.h, l.delta, .01);
                        //l.delta[index + 0] = .1 * (0 - l.output[index + 0]);
                        //l.delta[index + 1] = .1 * (0 - l.output[index + 1]);
                        //l.delta[index + 2] = .1 * (0 - l.output[index + 2]);
                        //l.delta[index + 3] = .1 * (0 - l.output[index + 3]);
                    }
                }
            }
@@ -217,6 +236,10 @@
                if(l.bias_match){
                    pred.w = l.biases[2*n];
                    pred.h = l.biases[2*n+1];
                    if(DOABS){
                        pred.w = l.biases[2*n]/l.w;
                        pred.h = l.biases[2*n+1]/l.h;
                    }
                }
                //printf("pred: (%f, %f) %f x %f\n", pred.x, pred.y, pred.w, pred.h);
                pred.x = 0;