changing data loading

Joseph Redmon

2015-08-25 9d42f49a240136a8cd643cdc1f98230d4f22b05e

 src/coco.c

@@ -15,41 +15,32 @@

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 draw_coco(image im, float *box, int side, int objectness, char *label)
void draw_coco(image im, float *pred, int side, char *label)
{
    int classes = 80;
    int elems = 4+classes+objectness;
    int classes = 81;
    int elems = 4+classes;
    int j;
    int r, c;

    for(r = 0; r < side; ++r){
        for(c = 0; c < side; ++c){
            j = (r*side + c) * elems;
            float scale = 1;
            if(objectness) scale = 1 - box[j++];
            int class = max_index(box+j, classes);
            if(scale * box[j+class] > 0.2){
                int width = box[j+class]*5 + 1;
                printf("%f %s\n", scale * box[j+class], coco_classes[class]);
            int class = max_index(pred+j, classes);
            if (class == 0) continue;
            if (pred[j+class] > 0.2){
                int width = pred[j+class]*5 + 1;
                printf("%f %s\n", pred[j+class], coco_classes[class-1]);
                float red = get_color(0,class,classes);
                float green = get_color(1,class,classes);
                float blue = get_color(2,class,classes);

                j += classes;
                float x = box[j+0];
                float y = box[j+1];
                x = (x+c)/side;
                y = (y+r)/side;
                float w = box[j+2]; //*maxwidth;
                float h = box[j+3]; //*maxheight;
                h = h*h;
                w = w*w;

                int left  = (x-w/2)*im.w;
                int right = (x+w/2)*im.w;
                int top   = (y-h/2)*im.h;
                int bot   = (y+h/2)*im.h;
                draw_box_width(im, left, top, right, bot, width, red, green, blue);
                box predict = {pred[j+0], pred[j+1], pred[j+2], pred[j+3]};
                box anchor = {(c+.5)/side, (r+.5)/side, .5, .5};
                box decode = decode_box(predict, anchor);
                
                draw_bbox(im, decode, width, red, green, blue);
            }
        }
    }
@@ -69,36 +60,44 @@
    if(weightfile){
        load_weights(&net, weightfile);
    }
    detection_layer layer = get_network_detection_layer(net);
    printf("Learning Rate: %g, Momentum: %g, Decay: %g\n", net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
    int imgs = 128;
    int i = net.seen/imgs;
    data train, buffer;

    int classes = layer.classes;
    int background = layer.objectness;
    int side = sqrt(get_detection_layer_locations(layer));
    int classes = 81;
    int side = 7;

    char **paths;
    list *plist = get_paths(train_images);
    int N = plist->size;
    char **paths = (char **)list_to_array(plist);

    paths = (char **)list_to_array(plist);
    pthread_t load_thread = load_data_detection_thread(imgs, paths, plist->size, classes, net.w, net.h, side, side, background, &buffer);
    load_args args = {0};
    args.w = net.w;
    args.h = net.h;
    args.paths = paths;
    args.n = imgs;
    args.m = plist->size;
    args.classes = classes;
    args.num_boxes = side;
    args.d = &buffer;
    args.type = REGION_DATA;

    pthread_t load_thread = load_data_in_thread(args);
    clock_t time;
    while(i*imgs < N*120){
        i += 1;
        time=clock();
        pthread_join(load_thread, 0);
        train = buffer;
        load_thread = load_data_detection_thread(imgs, paths, plist->size, classes, net.w, net.h, side, side, background, &buffer);
        load_thread = load_data_in_thread(args);

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

        /*
           image im = float_to_image(net.w, net.h, 3, train.X.vals[114]);
           image copy = copy_image(im);
           draw_coco(copy, train.y.vals[114], 7, layer.objectness, "truth");
        draw_coco(copy, train.y.vals[114], 7, "truth");
           cvWaitKey(0);
           free_image(copy);
         */
@@ -220,6 +219,11 @@
    int nms = 1;
    float iou_thresh = .5;

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

    int nthreads = 8;
    image *val = calloc(nthreads, sizeof(image));
    image *val_resized = calloc(nthreads, sizeof(image));
@@ -227,7 +231,10 @@
    image *buf_resized = calloc(nthreads, sizeof(image));
    pthread_t *thr = calloc(nthreads, sizeof(pthread_t));
    for(t = 0; t < nthreads; ++t){
        thr[t] = load_image_thread(paths[i+t], &buf[t], &buf_resized[t], net.w, net.h);
        args.path = paths[i+t];
        args.im = &buf[t];
        args.resized = &buf_resized[t];
        thr[t] = load_data_in_thread(args);
    }
    time_t start = time(0);
    for(i = nthreads; i < m+nthreads; i += nthreads){
@@ -238,7 +245,10 @@
            val_resized[t] = buf_resized[t];
        }
        for(t = 0; t < nthreads && i+t < m; ++t){
            thr[t] = load_image_thread(paths[i+t], &buf[t], &buf_resized[t], net.w, net.h);
            args.path = paths[i+t];
            args.im = &buf[t];
            args.resized = &buf_resized[t];
            thr[t] = load_data_in_thread(args);
        }
        for(t = 0; t < nthreads && i+t-nthreads < m; ++t){
            char *path = paths[i+t-nthreads];
@@ -267,7 +277,6 @@
    if(weightfile){
        load_weights(&net, weightfile);
    }
    detection_layer layer = get_network_detection_layer(net);
    set_batch_network(&net, 1);
    srand(2222222);
    clock_t time;
@@ -287,7 +296,7 @@
        time=clock();
        float *predictions = network_predict(net, X);
        printf("%s: Predicted in %f seconds.\n", input, sec(clock()-time));
        draw_coco(im, predictions, 7, layer.objectness, "predictions");
        draw_coco(im, predictions, 7, "predictions");
        free_image(im);
        free_image(sized);
#ifdef OPENCV