what do you even write here?

Joseph Redmon

2016-08-11 aebe937710ced03d03f73ab23f410f29685655c1

 src/data.c

@@ -8,6 +8,7 @@
#include <string.h>

unsigned int data_seed;
pthread_mutex_t mutex = PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER;

list *get_paths(char *filename)
{
@@ -22,15 +23,32 @@
    return lines;
}

char **get_random_paths_indexes(char **paths, int n, int m, int *indexes)
{
    char **random_paths = calloc(n, sizeof(char*));
    int i;
    pthread_mutex_lock(&mutex);
    for(i = 0; i < n; ++i){
        int index = rand_r(&data_seed)%m;
        indexes[i] = index;
        random_paths[i] = paths[index];
        if(i == 0) printf("%s\n", paths[index]);
    }
    pthread_mutex_unlock(&mutex);
    return random_paths;
}

char **get_random_paths(char **paths, int n, int m)
{
    char **random_paths = calloc(n, sizeof(char*));
    int i;
    pthread_mutex_lock(&mutex);
    for(i = 0; i < n; ++i){
        int index = rand_r(&data_seed)%m;
        random_paths[i] = paths[index];
        if(i == 0) printf("%s\n", paths[index]);
    }
    pthread_mutex_unlock(&mutex);
    return random_paths;
}

@@ -82,7 +100,7 @@
    return X;
}

matrix load_image_cropped_paths(char **paths, int n, int min, int max, int size)
matrix load_image_augment_paths(char **paths, int n, int min, int max, int size, float angle, float exposure, float saturation)
{
    int i;
    matrix X;
@@ -92,9 +110,19 @@

    for(i = 0; i < n; ++i){
        image im = load_image_color(paths[i], 0, 0);
        image crop = random_crop_image(im, min, max, size);
        image crop = random_augment_image(im, angle, min, max, size);
        int flip = rand_r(&data_seed)%2;
        if (flip) flip_image(crop);
        float exp = rand_uniform(1./exposure, exposure);
        float sat = rand_uniform(1./saturation, saturation);
        exposure_image(crop, exp);
        exposure_image(crop, sat);

        /*
        show_image(im, "orig");
        show_image(crop, "crop");
        cvWaitKey(0);
        */
        free_image(im);
        X.vals[i] = crop.data;
        X.cols = crop.h*crop.w*crop.c;
@@ -253,78 +281,37 @@
    free(boxes);
}

void fill_truth_detection(char *path, float *truth, int classes, int num_boxes, int flip, int background, float dx, float dy, float sx, float sy)
void fill_truth_detection(char *path, int num_boxes, float *truth, int classes, int flip, float dx, float dy, float sx, float sy)
{
    char *labelpath = find_replace(path, "JPEGImages", "labels");
    char *labelpath = find_replace(path, "images", "labels");
    labelpath = find_replace(labelpath, "JPEGImages", "labels");

    labelpath = find_replace(labelpath, ".jpg", ".txt");
    labelpath = find_replace(labelpath, ".JPG", ".txt");
    labelpath = find_replace(labelpath, ".JPEG", ".txt");
    int count = 0;
    box_label *boxes = read_boxes(labelpath, &count);
    randomize_boxes(boxes, count);
    correct_boxes(boxes, count, dx, dy, sx, sy, flip);
    if(count > num_boxes) count = num_boxes;
    float x,y,w,h;
    float left, top, right, bot;
    int id;
    int i;
    if(background){
        for(i = 0; i < num_boxes*num_boxes*(4+classes+background); i += 4+classes+background){
            truth[i] = 1;
        }
    }
    for(i = 0; i < count; ++i){
        left  = boxes[i].left  * sx - dx;
        right = boxes[i].right * sx - dx;
        top   = boxes[i].top   * sy - dy;
        bot   = boxes[i].bottom* sy - dy;

    for (i = 0; i < count; ++i) {
        x =  boxes[i].x;
        y =  boxes[i].y;
        w =  boxes[i].w;
        h =  boxes[i].h;
        id = boxes[i].id;

        if(flip){
            float swap = left;
            left = 1. - right;
            right = 1. - swap;
        }

        left =  constrain(0, 1, left);
        right = constrain(0, 1, right);
        top =   constrain(0, 1, top);
        bot =   constrain(0, 1, bot);

        x = (left+right)/2;
        y = (top+bot)/2;
        w = (right - left);
        h = (bot - top);

        if (x <= 0 || x >= 1 || y <= 0 || y >= 1) continue;

        int col = (int)(x*num_boxes);
        int row = (int)(y*num_boxes);

        x = x*num_boxes - col;
        y = y*num_boxes - row;

        /*
           float maxwidth = distance_from_edge(i, num_boxes);
           float maxheight = distance_from_edge(j, num_boxes);
           w = w/maxwidth;
           h = h/maxheight;
         */

        w = constrain(0, 1, w);
        h = constrain(0, 1, h);
        if (w < .01 || h < .01) continue;
        if(1){
            w = pow(w, 1./2.);
            h = pow(h, 1./2.);
        }

        int index = (col+row*num_boxes)*(4+classes+background);
        if(truth[index+classes+background+2]) continue;
        if(background) truth[index++] = 0;
        truth[index+id] = 1;
        index += classes;
        truth[index++] = x;
        truth[index++] = y;
        truth[index++] = w;
        truth[index++] = h;
        truth[i*5+0] = x;
        truth[i*5+1] = y;
        truth[i*5+2] = w;
        truth[i*5+3] = h;
        truth[i*5+4] = id;
    }
    free(boxes);
}
@@ -359,7 +346,7 @@
data load_data_captcha(char **paths, int n, int m, int k, int w, int h)
{
    if(m) paths = get_random_paths(paths, n, m);
    data d;
    data d = {0};
    d.shallow = 0;
    d.X = load_image_paths(paths, n, w, h);
    d.y = make_matrix(n, k*NUMCHARS);
@@ -374,7 +361,7 @@
data load_data_captcha_encode(char **paths, int n, int m, int w, int h)
{
    if(m) paths = get_random_paths(paths, n, m);
    data d;
    data d = {0};
    d.shallow = 0;
    d.X = load_image_paths(paths, n, w, h);
    d.X.cols = 17100;
@@ -444,6 +431,9 @@

void free_data(data d)
{
    if(d.indexes){
        free(d.indexes);
    }
    if(!d.shallow){
        free_matrix(d.X);
        free_matrix(d.y);
@@ -457,13 +447,14 @@
{
    char **random_paths = get_random_paths(paths, n, m);
    int i;
    data d;
    data d = {0};
    d.shallow = 0;

    d.X.rows = n;
    d.X.vals = calloc(d.X.rows, sizeof(float*));
    d.X.cols = h*w*3;


    int k = size*size*(5+classes);
    d.y = make_matrix(n, k);
    for(i = 0; i < n; ++i){
@@ -509,7 +500,7 @@
{
    if(m) paths = get_random_paths(paths, 2*n, m);
    int i,j;
    data d;
    data d = {0};
    d.shallow = 0;

    d.X.rows = n;
@@ -576,7 +567,7 @@
    int h = orig.h;
    int w = orig.w;

    data d;
    data d = {0};
    d.shallow = 0;
    d.w = w;
    d.h = h;
@@ -620,27 +611,26 @@
    return d;
}

data load_data_detection(int n, char **paths, int m, int classes, int w, int h, int num_boxes, int background)
data load_data_detection(int n, char **paths, int m, int w, int h, int boxes, int classes, float jitter)
{
    char **random_paths = get_random_paths(paths, n, m);
    int i;
    data d;
    data d = {0};
    d.shallow = 0;

    d.X.rows = n;
    d.X.vals = calloc(d.X.rows, sizeof(float*));
    d.X.cols = h*w*3;

    int k = num_boxes*num_boxes*(4+classes+background);
    d.y = make_matrix(n, k);
    d.y = make_matrix(n, 5*boxes);
    for(i = 0; i < n; ++i){
        image orig = load_image_color(random_paths[i], 0, 0);

        int oh = orig.h;
        int ow = orig.w;

        int dw = ow/10;
        int dh = oh/10;
        int dw = (ow*jitter);
        int dh = (oh*jitter);

        int pleft  = rand_uniform(-dw, dw);
        int pright = rand_uniform(-dw, dw);
@@ -653,13 +643,6 @@
        float sx = (float)swidth  / ow;
        float sy = (float)sheight / oh;

        /*
           float angle = rand_uniform()*.1 - .05;
           image rot = rotate_image(orig, angle);
           free_image(orig);
           orig = rot;
         */

        int flip = rand_r(&data_seed)%2;
        image cropped = crop_image(orig, pleft, ptop, swidth, sheight);

@@ -670,7 +653,7 @@
        if(flip) flip_image(sized);
        d.X.vals[i] = sized.data;

        fill_truth_detection(random_paths[i], d.y.vals[i], classes, num_boxes, flip, background, dx, dy, 1./sx, 1./sy);
        fill_truth_detection(random_paths[i], boxes, d.y.vals[i], classes, flip, dx, dy, 1./sx, 1./sy);

        free_image(orig);
        free_image(cropped);
@@ -679,6 +662,7 @@
    return d;
}


void *load_thread(void *ptr)
{

@@ -689,16 +673,23 @@

    //printf("Loading data: %d\n", rand_r(&data_seed));
    load_args a = *(struct load_args*)ptr;
    if(a.exposure == 0) a.exposure = 1;
    if(a.saturation == 0) a.saturation = 1;

    if (a.type == OLD_CLASSIFICATION_DATA){
        *a.d = load_data(a.paths, a.n, a.m, a.labels, a.classes, a.w, a.h);
    } else if (a.type == CLASSIFICATION_DATA){
        *a.d = load_data_augment(a.paths, a.n, a.m, a.labels, a.classes, a.min, a.max, a.size);
    } else if (a.type == DETECTION_DATA){
        *a.d = load_data_detection(a.n, a.paths, a.m, a.classes, a.w, a.h, a.num_boxes, a.background);
        *a.d = load_data_augment(a.paths, a.n, a.m, a.labels, a.classes, a.min, a.max, a.size, a.angle, a.exposure, a.saturation);
    } else if (a.type == SUPER_DATA){
        *a.d = load_data_super(a.paths, a.n, a.m, a.w, a.h, a.scale);
    } else if (a.type == STUDY_DATA){
        *a.d = load_data_study(a.paths, a.n, a.m, a.labels, a.classes, a.min, a.max, a.size, a.angle, a.exposure, a.saturation);
    } else if (a.type == WRITING_DATA){
        *a.d = load_data_writing(a.paths, a.n, a.m, a.w, a.h, a.out_w, a.out_h);
    } else if (a.type == REGION_DATA){
        *a.d = load_data_region(a.n, a.paths, a.m, a.w, a.h, a.num_boxes, a.classes, a.jitter);
    } else if (a.type == DETECTION_DATA){
        *a.d = load_data_detection(a.n, a.paths, a.m, a.w, a.h, a.num_boxes, a.classes, a.jitter);
    } else if (a.type == SWAG_DATA){
        *a.d = load_data_swag(a.paths, a.n, a.classes, a.jitter);
    } else if (a.type == COMPARE_DATA){
@@ -707,7 +698,7 @@
        *(a.im) = load_image_color(a.path, 0, 0);
        *(a.resized) = resize_image(*(a.im), a.w, a.h);
    } else if (a.type == TAG_DATA){
        *a.d = load_data_tag(a.paths, a.n, a.m, a.classes, a.min, a.max, a.size);
        *a.d = load_data_tag(a.paths, a.n, a.m, a.classes, a.min, a.max, a.size, a.angle, a.exposure, a.saturation);
        //*a.d = load_data(a.paths, a.n, a.m, a.labels, a.classes, a.w, a.h);
    }
    free(ptr);
@@ -727,7 +718,7 @@
{
    if(m) paths = get_random_paths(paths, n, m);
    char **replace_paths = find_replace_paths(paths, n, ".png", "-label.png");
    data d;
    data d = {0};
    d.shallow = 0;
    d.X = load_image_paths(paths, n, w, h);
    d.y = load_image_paths_gray(replace_paths, n, out_w, out_h);
@@ -741,7 +732,7 @@
data load_data(char **paths, int n, int m, char **labels, int k, int w, int h)
{
    if(m) paths = get_random_paths(paths, n, m);
    data d;
    data d = {0};
    d.shallow = 0;
    d.X = load_image_paths(paths, n, w, h);
    d.y = load_labels_paths(paths, n, labels, k);
@@ -749,25 +740,67 @@
    return d;
}

data load_data_augment(char **paths, int n, int m, char **labels, int k, int min, int max, int size)
data load_data_study(char **paths, int n, int m, char **labels, int k, int min, int max, int size, float angle, float exposure, float saturation)
{
    if(m) paths = get_random_paths(paths, n, m);
    data d;
    data d = {0};
    d.indexes = calloc(n, sizeof(int));
    if(m) paths = get_random_paths_indexes(paths, n, m, d.indexes);
    d.shallow = 0;
    d.X = load_image_cropped_paths(paths, n, min, max, size);
    d.X = load_image_augment_paths(paths, n, min, max, size, angle, exposure, saturation);
    d.y = load_labels_paths(paths, n, labels, k);
    if(m) free(paths);
    return d;
}

data load_data_tag(char **paths, int n, int m, int k, int min, int max, int size)
data load_data_super(char **paths, int n, int m, int w, int h, int scale)
{
    if(m) paths = get_random_paths(paths, n, m);
    data d = {0};
    d.shallow = 0;

    int i;
    d.X.rows = n;
    d.X.vals = calloc(n, sizeof(float*));
    d.X.cols = w*h*3;

    d.y.rows = n;
    d.y.vals = calloc(n, sizeof(float*));
    d.y.cols = w*scale * h*scale * 3;

    for(i = 0; i < n; ++i){
        image im = load_image_color(paths[i], 0, 0);
        image crop = random_crop_image(im, w*scale, h*scale);
        int flip = rand_r(&data_seed)%2;
        if (flip) flip_image(crop);
        image resize = resize_image(crop, w, h);
        d.X.vals[i] = resize.data;
        d.y.vals[i] = crop.data;
        free_image(im);
    }

    if(m) free(paths);
    return d;
}

data load_data_augment(char **paths, int n, int m, char **labels, int k, int min, int max, int size, float angle, float exposure, float saturation)
{
    if(m) paths = get_random_paths(paths, n, m);
    data d = {0};
    d.shallow = 0;
    d.X = load_image_augment_paths(paths, n, min, max, size, angle, exposure, saturation);
    d.y = load_labels_paths(paths, n, labels, k);
    if(m) free(paths);
    return d;
}

data load_data_tag(char **paths, int n, int m, int k, int min, int max, int size, float angle, float exposure, float saturation)
{
    if(m) paths = get_random_paths(paths, n, m);
    data d = {0};
    d.w = size;
    d.h = size;
    d.shallow = 0;
    d.X = load_image_cropped_paths(paths, n, min, max, size);
    d.X = load_image_augment_paths(paths, n, min, max, size, angle, exposure, saturation);
    d.y = load_tags_paths(paths, n, k);
    if(m) free(paths);
    return d;
@@ -791,16 +824,29 @@

data concat_data(data d1, data d2)
{
    data d;
    data d = {0};
    d.shallow = 1;
    d.X = concat_matrix(d1.X, d2.X);
    d.y = concat_matrix(d1.y, d2.y);
    return d;
}

data concat_datas(data *d, int n)
{
    int i;
    data out = {0};
    out.shallow = 1;
    for(i = 0; i < n; ++i){
        data new = concat_data(d[i], out);
        free_data(out);
        out = new;
    }
    return out;
}

data load_categorical_data_csv(char *filename, int target, int k)
{
    data d;
    data d = {0};
    d.shallow = 0;
    matrix X = csv_to_matrix(filename);
    float *truth_1d = pop_column(&X, target);
@@ -817,7 +863,7 @@

data load_cifar10_data(char *filename)
{
    data d;
    data d = {0};
    d.shallow = 0;
    long i,j;
    matrix X = make_matrix(10000, 3072);
@@ -863,10 +909,21 @@
    }
}

void smooth_data(data d)
{
    int i, j;
    float scale = 1. / d.y.cols;
    float eps = .1;
    for(i = 0; i < d.y.rows; ++i){
        for(j = 0; j < d.y.cols; ++j){
            d.y.vals[i][j] = eps * scale + (1-eps) * d.y.vals[i][j];
        }
    }
}

data load_all_cifar10()
{
    data d;
    data d = {0};
    d.shallow = 0;
    int i,j,b;
    matrix X = make_matrix(50000, 3072);
@@ -894,9 +951,57 @@
    //normalize_data_rows(d);
    //translate_data_rows(d, -128);
    scale_data_rows(d, 1./255);
    smooth_data(d);
    return d;
}

data load_go(char *filename)
{
    FILE *fp = fopen(filename, "rb");
    matrix X = make_matrix(3363059, 361);
    matrix y = make_matrix(3363059, 361);
    int row, col;

    if(!fp) file_error(filename);
    char *label;
    int count = 0;
    while((label = fgetl(fp))){
        int i;
        if(count == X.rows){
            X = resize_matrix(X, count*2);
            y = resize_matrix(y, count*2);
        }
        sscanf(label, "%d %d", &row, &col);
        char *board = fgetl(fp);

        int index = row*19 + col;
        y.vals[count][index] = 1;

        for(i = 0; i < 19*19; ++i){
            float val = 0;
            if(board[i] == '1') val = 1;
            else if(board[i] == '2') val = -1;
            X.vals[count][i] = val;
        }
        ++count;
        free(label);
        free(board);
    }
    X = resize_matrix(X, count);
    y = resize_matrix(y, count);

    data d = {0};
    d.shallow = 0;
    d.X = X;
    d.y = y;


    fclose(fp);

    return d;
}


void randomize_data(data d)
{
    int i;
@@ -936,6 +1041,29 @@
    }
}

data get_random_data(data d, int num)
{
    data r = {0};
    r.shallow = 1;

    r.X.rows = num;
    r.y.rows = num;

    r.X.cols = d.X.cols;
    r.y.cols = d.y.cols;

    r.X.vals = calloc(num, sizeof(float *));
    r.y.vals = calloc(num, sizeof(float *));

    int i;
    for(i = 0; i < num; ++i){
        int index = rand()%d.X.rows;
        r.X.vals[i] = d.X.vals[index];
        r.y.vals[i] = d.y.vals[index];
    }
    return r;
}

data *split_data(data d, int part, int total)
{
    data *split = calloc(2, sizeof(data));